[發明專利]一種平移不變結構電磁散射特征分離方法

在審

• 申請號: 202310629437.0
• 申請日: 2023-05-31
• 公開（公告）號: CN116597279A
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 李志強;廖明亮;郭蘭維;師君;宋緣
• 申請（專利權）人: 電子科技大學;中國電子科技集團公司第二十九研究所
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06F17/11;G06N3/08;G06N3/0464;G06F17/16;G06V10/22;G06V10/40;G06V10/764;G06T7/66
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.一種平移不變結構電磁散射特征分離方法，具體步驟如下：

步驟1、獲取被測件的電磁散射特征復圖像；

利用暗室轉臺測量系統得到被測件不同角度的電磁散射特征原始復數據，利用標準的轉臺成像算法對指定角度范圍內被測件的電磁散射特征原始復數據進行成像，得到被測件的電磁散射特征復圖像；

步驟2、結構部件電磁散射特征建庫；

將n個典型結構部件放置在暗室轉臺上，利用步驟1的方法得到n個典型結構部件的電磁散射特征復圖像P₁，P₂……P_n，通過對典型結構部件的電磁散射特征復圖像P₁，P₂……P_n進行平移變換進行數據擴增，即可得到結構部件電磁散射特征建庫S，S的輸入變量為不同位置處包含典型結構部件電磁散射特征復圖像P₁，P₂……P_n的被測目標的電磁散射特征復圖像s，標簽為典型結構部件電磁散射特征在被測目標電磁散射特征復圖像中的中心位置T₁，T₂……T_n；

步驟3、構建電磁散射特征中心估計網絡；

采用標準的目標檢測網絡，利用步驟2得到的結構部件的電磁散射特征建庫S對網絡進行訓練，得到正確訓練的電磁散射特征中心估計網絡；

將步驟1中的被測件的電磁散射特征復圖像導入電磁散射特征中心估計網絡，得到被測件的電磁散射特征復圖像中典型結構部件目標的數量n和各個典型結構部件目標的電磁散射特征中心位置t₁，t₂……t_n；

步驟4、構建包含典型結構部件電磁散射特征的電磁散射特征復圖像組；

利用步驟3得到的被測目標的電磁散射特征復圖像中典型結構部件目標的電磁散射特征中心位置t₁，t₂……t_n，分別與對應的典型結構部件的電磁散射特性原始復數據D₁，D₂……D_n進行二維卷積運算，獲得典型結構部件的電磁散射特征復圖像A_i，即進而獲得包含典型結構部件的電磁散射特征復圖像的電磁散射特征復圖像組A；

其中，表示二維圖像卷積；

步驟5、構建典型結構部件目標的電磁散射特征重建矩陣；

利用步驟4得到的包含典型結構部件電磁散射特征復圖像的電磁散射特征復圖像組A，遍歷復圖像組中的所有復圖像A₁，A₂……A_n，每個復圖像分別與復數圖像組中的所有復圖像的共軛圖像相乘，將相乘的結果作為典型結構部件目標的電磁散射特征重建矩陣G的一個元素，即G(i,j)＝A_i×conj(A_j)，得到典型結構部件目標的電磁散射特征重建矩陣G；

其中，conj()表示復數的共軛；

步驟6、計算不同結構部件電磁散射特征系數向量；

利用步驟4得到的典型結構部件電磁散射特征復圖像的電磁散射特征復圖像組A，遍歷復圖像組中的所有復圖像A₁，A₂……A_n，與步驟2獲得的結構部件電磁散射特征庫S中的不同位置處包含典型結構部件電磁散射特征復圖像P₁，P₂……P_n的被測目標的電磁散射特征復圖像s的共軛圖像相乘，將相乘的結果作為不同結構部件電磁散射特征系數向量Y的一個元素，即Y(i)＝A_i×conj(s)，得到不同結構部件電磁散射特征系數向量Y；

步驟7、計算最優化權重系數向量；

利用步驟5得到的典型結構部件目標的電磁散射特征重建矩陣G的逆矩陣G^-1，與步驟6獲得的不同結構部件電磁散射特征系數向量Y相乘，相乘的結果取共軛，即W＝conj(G^-1×Y)，獲得最優化權重系數向量W；

步驟8、不同結構部件的電磁散射特征分離；

利用步驟7獲得的最優化權重系數向量W，與步驟2獲得的典型結構部件的電磁散射特征復圖像P₁，P₂……P_n相乘，即P_i’＝W(i)×P_i，獲得不同典型結構部件目標的圖像P₁’，P₂’……P_n’，獲得復雜目標中典型結構部件的電磁散射特征強度圖像，實現復雜目標中典型結構部件的電磁散射特征分離。