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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于单步深度强化学习的高分辨ISAR成像方法，采集待成像的回波数据RD成像原始图像，并输入至训练好的策略网络中，以得到单步的最优内部参数；训练好的策略网络，通过将迭代算法2DADMM的迭代过程转换为马尔可夫决策过程以建模得到策略网络和价值网络，并利用单步连续动作强化学习算法训练策略网络和价值网络得到；利用最优内部参数对原始图像成像，得到ISAR成像图像。本发明根据不同的输入数据，通过策略网络自动给出相应的最优内部参数，在不同信噪比的缺损回波上能够获得最佳的成像性能，提升了策略网络在实测数据上的泛化能力，从而给出最佳的内部参数，在不同信噪比的缺损回波上获得了最佳的成像结果。
主权项：1.一种基于单步深度强化学习的高分辨ISAR成像方法，其特征在于，包括：S100，从雷达采集待成像的回波数据并对所述回波数据作RD成像得到原始图像；S200，将所述原始图像输入至训练好的策略网络中，以得到单步的最优内部参数；所述训练好的策略网络，通过将迭代算法2DADMM的迭代过程转换为马尔可夫决策过程以建模得到策略网络和价值网络，并利用单步连续动作强化学习算法训练所述策略网络和价值网络得到；S300，利用所述最优内部参数对所述原始图像成像，得到ISAR成像图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于单步深度强化学习的高分辨ISAR成像方法
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