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摘要
本论文一方面研究了几何光学法(Geometrical Optics, GO)与物理光学法(Physical Optics, PO)相结合的弹跳射线算法(Shooting and Bouncing Ray, SBR),同时使用并行方法用于提高计算速度,从而提供多参数、多场景的复合电磁散射模型,并使用商业软件中的经典数值算法与程序计算结果比对,实现了复杂背景下的的复合目标散射特征库的建立;另一方面使用卷积融合多元电磁散射特征,建立深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)用于提取雷达参数及场景模型与散射数据之间的非线性映射关系,使得该算法能在复杂环境中基于多元散射数据对目标进行识别.
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