基于区域特征细化感知学习的星载SAR图像有源压制干扰抑制方法OA北大核心CSTPCDEI
星载合成孔径雷达(SAR)系统常受到强电磁干扰而导致成像质量下降,但现有基于图像域的干扰抑制方法易造成图像失真、纹理细节信息丢失等难题。针对上述问题,该文提出了一种基于区域特征细化感知学习的星载SAR图像有源压制干扰抑制方法。首先,建立了星载SAR图像域有源压制干扰信号和图像模型;其次,设计一种基于区域特征感知的高精度干扰识别网络,利用高效通道注意力机制,提取SAR图像有源压制干扰图样特征,可以有效识别SAR图像干扰区域;然后,构建一种基于SAR…查看全部>>
聂林;韦顺军;李佳慧;张浩;师君;王谋;陈思远;张鑫焱
电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731北京控制与电子技术研究所,北京100038北京控制与电子技术研究所,北京100038
电子信息工程
星载SAR图像深度学习干扰识别干扰抑制有源压制干扰
《雷达学报（中英文）》 2024 (5)
P.985-1003,19
国家自然科学基金(62271108)。
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