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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明公开了一种风驱海面和舰船尾迹流体微元轨道速度计算方法，获取风驱海面波高数据和舰船静态尾迹波高数据；波高数据由SAR雷达生成；采用正弦函数分解网络模型和快速傅里叶变换将波高数据进行预测，得到若干平面前进波线性叠加生成的波高数据，平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波，根据平面前进波的速度势确定平面前进波轨道速度；将各所述风驱海面平面前进波轨道速度进行线性叠加得到所述风驱海面流体微元轨道速度；将各所述舰船静态尾迹平面前进波轨道速度进行线性叠加得到所述舰船尾迹流体微元轨道速度，流体微元轨道速度用于对SAR成像进行校正，其计算过程耗时短、准确、简单。

主权项：1.一种风驱海面和舰船尾迹流体微元轨道速度计算方法，其特征在于，包括：获取风驱海面波高数据和舰船静态尾迹波高数据；所述风驱海面波高数据由风驱海面SAR雷达生成；所述舰船静态尾迹波高数据由舰船静态尾迹SAR雷达生成；将所述风驱海面波高数据输入到正弦函数分解神经网络模型中，预测得到第一波高数据；所述第一波高数据由若干风驱海面平面前进波线性叠加生成；所述若干风驱海面平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波；将所述舰船静态尾迹波高数据输入到正弦函数分解神经网络模型中，预测得到第二波高数据；所述第二波高数据由若干舰船静态尾迹平面前进波线性叠加生成；所述若干舰船静态尾迹平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波；所述正弦函数分解神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层用于输入波高数据；所述隐藏层用于对所述波高数据进行特征提取；所述输出层用于输出由若干平面前进波线性叠加得到的预测波高数据；在将所述风驱海面波高数据输入到正弦函数分解神经网络模型中或将所述舰船静态尾迹波高数据输入到正弦函数分解神经网络模型中之前，还包括对所述正弦函数分解神经网络模型进行训练，训练方法如下：获取样本波高数据；所述样本波高数据包括若干风驱海面样本波高数据和若干舰船静态尾迹样本波高数据；所述风驱海面样本波高数据基于风驱海面的几何模型由若干风驱海面样本平面前进波线性叠加生成；所述舰船静态尾迹样本波高数据基于舰船静态尾迹的几何模型由若干舰船静态尾迹样本平面前进波线性叠加生成；所述若干风驱海面样本平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波，所述若干舰船静态尾迹样本平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波；对所述正弦函数分解神经网络模型的权重和偏置项进行初始化，所述权重用于表示所述单频波的频率、幅度，所述偏置项用于表示所述单频波的相位和常数项；将所述样本波高数据输入至所述正弦函数分解神经网络模型中，预测得到样本预测波高数据，所述样本预测波高数据由若干预测平面前进波线性叠加而成；所述若干预测平面前进波为频率不同、传播方向不同的单频波；根据所述样本预测波高数据和所述样本波高数据计算出输出误差；根据所述输出误差对所述单频波的频率、幅度和相位进行迭代优化，直至达到迭代优化预设要求，停止迭代；根据所述风驱海面平面前进波的速度势确定风驱海面平面前进波轨道速度；根据所述舰船静态尾迹平面前进波的速度势确定舰船静态尾迹平面前进波轨道速度；将各所述风驱海面平面前进波轨道速度进行线性叠加得到风驱海面流体微元轨道速度；将各所述舰船静态尾迹平面前进波轨道速度进行线性叠加得到舰船尾迹流体微元轨道速度；所述风驱海面流体微元轨道速度或所述舰船尾迹流体微元轨道速度用于对SAR成像进行校正。

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百度查询： 复旦大学 风驱海面和舰船尾迹流体微元轨道速度计算方法及系统