基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性 被引量：14

1

作者 王利敏 宋乾坤 赵振江 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2017年第3期333-346,共14页

研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念,研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法,将实数域上的比较原理、... 研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念,研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法,将实数域上的比较原理、不动点定理应用到稳定性分析中,得到了模型平衡点存在性、唯一性和全局渐近稳定性的充分判据.数值仿真实例验证了获得结果的有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 分数阶微积分 忆阻器 Filippov解 全局渐近稳定性

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脉冲干扰时滞复值神经网络的稳定性分析 被引量：5

2

作者 徐晓惠 张继业 +1 位作者 施继忠 任松涛 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期166-170,共5页

为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假定神经元状态、激活函数以及关联矩阵定义在复数域的情况下,利用M矩阵理论、向量Lyapunov函数法以及数学... 为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假定神经元状态、激活函数以及关联矩阵定义在复数域的情况下,利用M矩阵理论、向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,分析确保该系统平衡点的存在性、唯一性以及全局指数稳定性的充分条件,并给出了指数收敛率,最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.结果表明:时滞和脉冲干扰均会降低神经元状态的指数收敛速度,所建立的稳定性判据推广了现有结论. 展开更多

关键词 复值神经网络 脉冲干扰 混合时滞 全局指数稳定性 矢量Lyapunov函数

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具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性 被引量：7

3

作者 闫欢 赵振江 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2016年第8期832-841,共10页

研究了一类具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性问题.在不要求激励函数可分离为实部函数和虚部函数的条件下,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并运用驱动-响应同步方法、自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧,获得了具有泄漏时滞... 研究了一类具有泄漏时滞的复值神经网络的全局同步性问题.在不要求激励函数可分离为实部函数和虚部函数的条件下,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并运用驱动-响应同步方法、自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧,获得了具有泄漏时滞的复值神经网络全局同步性的充分条件和同步控制器设计方法.给出的判据是由复值线性矩阵不等式表示的,易于MATLAB软件的YALMIP Toolbox实现.数值仿真实例验证了获得结果的有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 泄漏时滞 驱动-响应同步方法 复值线性矩阵不等式 全局同步性

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时间标度上时滞脉冲复值神经网络的全局稳定性 被引量：4

4

作者 闫欢 宋乾坤 赵振江 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2015年第11期1191-1203,共13页

研究了时间标度上具有时滞和脉冲影响的复值神经网络的全局稳定性问题.利用时间标度上的微积分理论,将连续时间型复值神经网络和离散时间型复值神经网络统一在同一个框架下进行研究.在不要求激励函数有界的条件下,运用同胚映射原理,建... 研究了时间标度上具有时滞和脉冲影响的复值神经网络的全局稳定性问题.利用时间标度上的微积分理论,将连续时间型复值神经网络和离散时间型复值神经网络统一在同一个框架下进行研究.在不要求激励函数有界的条件下,运用同胚映射原理,建立了确保时滞复值神经网络平衡点存在性和唯一性的判定条件.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用自由权矩阵方法和矩阵不等式技巧,获得了时间标度上具有时滞和脉冲影响的复值神经网络平衡点全局稳定性的充分条件.给出的判据是由复值线性矩阵表示的,易于MATLAB软件的YALMIP Toolbox实现.数值仿真实例验证了获得结果的有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 时间标度 时滞 脉冲 复值线性矩阵不等式 全局稳定性

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具有时变时滞的复值神经网络的概周期解 被引量：6

5

作者 方聪娜 宾红华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期989-995,共7页

研究了一类具有时变时滞的复值神经网络的概周期解,利用Banach空间中的不动点定理、指数型二分性以及分析技巧,获得了该类复值神经网络概周期解的存在性、唯一性及一致稳定性的新结果.最后,通过实例验证了所得结果的有效性和可行性.

关键词 复值神经网络 概周期解 不动点定理 一致稳定性

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带有比例时滞的复值神经网络全局指数稳定性 被引量：7

6

作者 张磊 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2018年第5期584-591,共8页

研究了带有比例时滞的复值神经网络全局指数稳定性问题.借助向量Lyapunov函数思想和同胚映射原理,并使用M-矩阵理论和不等式技巧,建立了网络平衡点存在性、唯一性和全局指数稳定性的判定条件.

关键词 复值神经网络 比例时滞 全局指数稳定性 M-矩阵

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带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性 被引量：2

7

作者 张磊 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2017年第10期1180-1186,共7页

研究了带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用矩阵不等式技巧,建立了网络全局指数Lagrange稳定性的判定条件.提供的判据是复值线性矩阵不等式,能够使用MATLAB软件的YALMIP工... 研究了带有变化分布时滞的复值神经网络Lagrange稳定性问题.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用矩阵不等式技巧,建立了网络全局指数Lagrange稳定性的判定条件.提供的判据是复值线性矩阵不等式,能够使用MATLAB软件的YALMIP工具箱快速计算. 展开更多

关键词 复值神经网络 变化分布时滞 LAGRANGE稳定性 复值线性矩阵不等式

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具有混合时滞的脉冲复值神经网络的全局μ-稳定性

8

作者 闫欢 赵振江 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2015年第7期756-767,共12页

研究了具有离散变化时滞和无界分布时滞的脉冲复值神经网络的稳定性,在所研究的神经网络中,活动函数仅仅要求满足Lipschitz条件.运用同胚映射原理,证明了具有混合时滞的脉冲复值神经网络平衡点的存在性和唯一性.通过构造Lyapunov-Krasov... 研究了具有离散变化时滞和无界分布时滞的脉冲复值神经网络的稳定性,在所研究的神经网络中,活动函数仅仅要求满足Lipschitz条件.运用同胚映射原理,证明了具有混合时滞的脉冲复值神经网络平衡点的存在性和唯一性.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,使用自由权矩阵方法和不等式技巧,获得了网络平衡点的全局μ-稳定性的充分性判据.数值仿真实例验证了结果的有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 脉冲 变化时滞 全局μ-稳定性

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具有不确定性的分数阶时滞复值神经网络无源性 被引量：7

9

作者 陈宇 周博 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2021年第5期492-499,共8页

该文研究了一类具有不确定性和时滞的分数阶复值神经网络无源性问题,未将复值神经网络模型拆分成两个实值系统,而是将复值系统当成一个整体直接进行处理.通过构造恰当的Lyapunov函数,并利用矩阵不等式技巧,建立了网络无源性的线性矩阵... 该文研究了一类具有不确定性和时滞的分数阶复值神经网络无源性问题,未将复值神经网络模型拆分成两个实值系统,而是将复值系统当成一个整体直接进行处理.通过构造恰当的Lyapunov函数,并利用矩阵不等式技巧,建立了网络无源性的线性矩阵不等式判据.给出的数值例子和仿真验证了获得结论的可行性和有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 分数阶 无源性 时滞 不确定性

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基于恒模复值神经网络的正交相位编码集设计

10

作者 邱明劼 王建明 +1 位作者 伍光新 张鹏 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第11期43-51,共9页

文中研究了广泛应用于多输入多输出雷达系统中的正交相位编码集的设计问题,提出了一种基于复值神经网络的正交相位编码集设计方法。该方法将编码集设计视为非线性系统构建问题,通过最小化反映了编码集自相关和互相关性质的损失函数,在... 文中研究了广泛应用于多输入多输出雷达系统中的正交相位编码集的设计问题,提出了一种基于复值神经网络的正交相位编码集设计方法。该方法将编码集设计视为非线性系统构建问题,通过最小化反映了编码集自相关和互相关性质的损失函数,在常模约束条件下对网络误差进行后向传播,从而通过网络训练获得具有良好相关性的正交相位编码集。通过与现有先进算法进行不同条件下的仿真对比,文中方法设计得到的正交相位编码集具有更好的相关特性,充分验证了本文所提方法的先进性。 展开更多

关键词 正交相位编码 多输入多输出雷达 复值神经网络

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离散时间型复值神经网络的全局指数周期性

11

作者 胡进 宋乾坤 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2013年第9期929-940,共12页

复值神经网络是神经网络的一个分支,也是最近几年快速发展的一个领域,在图像处理、模式识别、联想记忆等方面有广泛的应用.目前,对于复值神经网络动力学方面的研究主要集中在稳定性上,对于离散时间型复值神经网络周期性的研究还几乎没有... 复值神经网络是神经网络的一个分支,也是最近几年快速发展的一个领域,在图像处理、模式识别、联想记忆等方面有广泛的应用.目前,对于复值神经网络动力学方面的研究主要集中在稳定性上,对于离散时间型复值神经网络周期性的研究还几乎没有.首先将连续时间型复值神经网络模型离散化得到离散时间型复值神经网络模型,然后利用M-矩阵理论、不等式技巧和Lya-punov方法,获得了全局指数周期性的一个充分条件,最后给出的具有仿真的数值例子验证了获得结果的有效性. 展开更多

关键词 离散 复值神经网络 时滞 全局指数周期性

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混合时滞复值神经网络的事件触发状态估计 被引量：1

12

作者 刘飞扬 李兵 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2022年第8期911-919,共9页

研究了事件触发机制下混合时滞复值神经网络的状态估计问题.首先基于测量输出设计了事件触发机制,有效降低了估计器更新的频率.在触发机制中引入了等待时间,以此避免了采样中的Zeno现象.运用Lyapunov方法和复值矩阵的性质,建立了估计误... 研究了事件触发机制下混合时滞复值神经网络的状态估计问题.首先基于测量输出设计了事件触发机制,有效降低了估计器更新的频率.在触发机制中引入了等待时间,以此避免了采样中的Zeno现象.运用Lyapunov方法和复值矩阵的性质,建立了估计误差系统全局渐近稳定的充分性判据,并基于线性矩阵不等式技巧给出了复值增益矩阵K的求解算法.最后的数值例子验证了理论成果的正确性和有效性. 展开更多

关键词 复值神经网络 状态估计 事件触发控制 Zeno现象 混合时滞

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基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法 被引量：1

13

作者 黄仁慧 张锐锋 +3 位作者 文晓浩 闭金杰 黄守麟 李廷会 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期43-56,共14页

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基... 深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先,构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征,不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起,并且保留分类所需的多变量信息,如幅值、相位、空间位置、频率等。其次,设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络,实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明,本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。 展开更多

关键词 脑电信号 脑机接口 幅相信息融合 复数协方差特征 复值卷积神经网络 信息交互

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复值Hopfield神经网络的信号盲检测一步计算电路

14

作者 洪庆辉 孙辰 +2 位作者 肖平旦 韦正苗 杜四春 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4123-4131,共9页

信号盲检测在大规模通信网络中具有重要的意义并得到了广泛的应用,如何快速得到信号盲检测结果是新一代实时通信网络的迫切需求。为此,该文从模拟电路的角度设计了一种能加速信号盲检测的复值Hopfield神经网络(CHNN)电路,该电路可一步... 信号盲检测在大规模通信网络中具有重要的意义并得到了广泛的应用,如何快速得到信号盲检测结果是新一代实时通信网络的迫切需求。为此,该文从模拟电路的角度设计了一种能加速信号盲检测的复值Hopfield神经网络(CHNN)电路,该电路可一步完成大规模并行计算,提高信号盲检测速度,同时该电路可以通过调整忆阻器的电导和输入电压来实现可编程功能。Pspice仿真结果表明,该电路的计算精度可达99%以上,运行时间比Matlab软件仿真快3个数量级,此外,该电路具有良好的鲁棒性,即使在20%的噪声干扰下,仍能保持99%以上的计算精度。 展开更多

关键词 电路设计 忆阻器 复值Hopfield神经网络 信号盲检测

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基于复值卷积神经网络样本精选的极化SAR图像弱监督分类方法 被引量：6

15

作者 秦先祥 余旺盛 +2 位作者 王鹏 陈天平 邹焕新 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期525-538,共14页

针对物体框标注样本包含大量异质成分的问题,该文提出了一种基于复值卷积神经网络(CV-CNN)样本精选的极化SAR(PolSAR)图像弱监督分类方法。该方法首先采用CV-CNN对物体框标注样本进行迭代精选,并同时训练出可直接用于分类的CV-CNN。然... 针对物体框标注样本包含大量异质成分的问题,该文提出了一种基于复值卷积神经网络(CV-CNN)样本精选的极化SAR(PolSAR)图像弱监督分类方法。该方法首先采用CV-CNN对物体框标注样本进行迭代精选,并同时训练出可直接用于分类的CV-CNN。然后利用所训练的CV-CNN完成极化SAR图像的分类。基于3幅实测极化SAR图像的实验结果表明,该文方法能够有效剔除异质样本,与采用原始物体框标注样本的传统全监督分类方法相比可以获得明显更优的分类结果,并且该方法采用CV-CNN比采用经典的支持矢量机(SVM)或Wishart分类器性能更优。 展开更多

关键词 极化SAR 弱监督分类 复值卷积神经网络 样本精选

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一种复值函数型连接神经网络 被引量：1

16

作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页

本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多

关键词 信号处理 复数域信号 复值函数型连接神经网络 非线性信号 激活函数

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基于复值深度神经网络的目标检测方法 被引量：4

17

作者 王佳琛 吴亿锋 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第10期2021-2029,共9页

针对雷达在检测概率要求严苛的多旁瓣干扰复杂场景下使用传统目标检测方法无法满足需求,性能有待进一步提升的问题,本文提出了一种基于多通道复值深度神经网络的雷达目标检测方法。传统脉冲体制阵列雷达的恒虚警率目标检测通常在和通道... 针对雷达在检测概率要求严苛的多旁瓣干扰复杂场景下使用传统目标检测方法无法满足需求,性能有待进一步提升的问题,本文提出了一种基于多通道复值深度神经网络的雷达目标检测方法。传统脉冲体制阵列雷达的恒虚警率目标检测通常在和通道进行,在对回波信号进行空域相参预处理过程中获得了相参积累的同时丢失了阵元间的相位信息,而实际上目标回波在阵元间存在着一定的相位关系。本文利用神经网络强大的拟合能力和分类能力,将目标检测视为二元分类问题,设计复值深度神经网络深入挖掘目标与背景在不同阵元间的幅度及相位信息差异,从而在传统目标检测和通道-距离-多普勒空间的更前端更好地区分目标与背景的差异,提升了雷达目标检测性能。实验结果显示,所提方法在存在大量旁瓣干扰的场景下,相较传统方法具有更好的检测性能表现和抗干扰能力,且在杂波环境中也有良好的表现。 展开更多

关键词 雷达目标检测 相位信息 复值深度神经网络 多通道复值数据

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基于S变换与复值U-Net网络的地震资料高分辨率处理方法 被引量：8

18

作者 李子航 陈小宏 +3 位作者 李景叶 王建花 张俊杰 耿伟恒 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第3期406-418,共13页

地震资料高分辨率处理方法通过拓展频带范围有效地提高了地震资料的精度。迄今为止,基于深度学习的高分辨率处理方法仅在时域中进行特征提取,忽视了地震数据的频域信息,因而影响高分辨率处理效果。为此,结合深度学习的数据驱动能力与时... 地震资料高分辨率处理方法通过拓展频带范围有效地提高了地震资料的精度。迄今为止,基于深度学习的高分辨率处理方法仅在时域中进行特征提取,忽视了地震数据的频域信息,因而影响高分辨率处理效果。为此,结合深度学习的数据驱动能力与时频分析方法的时频定位能力,提出了一种基于S变换和复值U-Net网络(STCVU-Net)的地震资料高分辨率处理方法。首先,通过褶积模型构建高分辨率与低分辨率的单道地震数据,接着,利用S变换获得不同分辨率地震数据的时频谱并将其作为训练数据,然后基于构建的STCVU-Net对时频谱进行训练和测试,最后,使用迁移学习方法对已训练的网络进行微调并应用于实际数据的处理。STCVU-Net方法充分考虑了地震数据的时域与频域信息,在准确得到地震数据时频谱的同时在时频域中对地震信号进行精准拓频,从而提高了地震资料的分辨率。对比时域端到端的深度学习方法在模型资料和实际工区资料的高分辨率处理结果表明,STCVU-Net方法的高分辨率处理结果更准确,高频信息更丰富,具有较大的实际应用潜力。 展开更多

关键词 深度学习 复值神经网络 高分辨率处理 S变换 迁移学习

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面向海杂波的复值网络条件引导扩散模型数据增广

19

作者 梁泰宁 杨昊成 匡华星 《电讯技术》 2025年第11期1812-1819,共8页

针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,... 针对经典算法建模海杂波时无法同时满足海杂波多个统计特性所造成的拟合精度缺失以及无法按类别条件可控生成的问题,结合U-Net的生成能力与复值神经网络处理电磁领域内复杂非线性问题的潜力,通过采用各种复值网络层将模型推广至复数域,同时引入无分类器模块,建立一种对输入条件可解释的映射机制,提出了一种复值引导扩散模型(Complex-valued Guided Diffusion Model,CVG-DM)。该模型旨在利用海杂波的同相(In-phase,I)、正交(Quadrature,Q)路复值基带信号以及挖掘海杂波与对应杂波背景下强目标的关联,从而在目标有无条件下实现模型的可控生成,最后在幅度分布、时空相关性、非线性特性、多普勒谱方面评价生成结果。仿真实验证明,CVG-DM可按条件实现海杂波数据增广,仿真杂波能同时兼顾以上五方面统计特性,比基于实数网络的评价指标更加完备,保真度进一步提高。 展开更多

关键词 海杂波模拟 扩散模型 复值神经网络 无分类器引导

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双基SAR空时自适应ANM-ADMM-Net杂波抑制技术 被引量：1

20

作者 李中余 皮浩卓 +3 位作者 李俊奥 杨青 武俊杰 杨建宇 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第5期1196-1214,共19页

双基合成孔径雷达(BiSAR)在实现对地面运动目标检测和成像时,需要抑制地面背景杂波。然而由于双基SAR收发分置的空间构型,会导致主瓣杂波出现严重的空时非平稳问题,从而恶化杂波抑制性能。基于稀疏恢复空时自适应处理方法(SR-STAP)虽然... 双基合成孔径雷达(BiSAR)在实现对地面运动目标检测和成像时,需要抑制地面背景杂波。然而由于双基SAR收发分置的空间构型,会导致主瓣杂波出现严重的空时非平稳问题,从而恶化杂波抑制性能。基于稀疏恢复空时自适应处理方法(SR-STAP)虽然可以通过降低样本数量减少非平稳的影响,但是在处理过程中会出现字典离网问题,从而导致空时谱估计效果下降。并且大部分现有的典型SR-STAP方法虽然具有明确的数学关系和可解释性,但在针对复杂、多变场景时,也存在参数设置不恰当、运算复杂等问题。为解决上述一系列问题,该文提出了一种适用于双基SAR空时自适应杂波抑制处理的基于交替方向乘子法(ADMM)的复值神经网络ANM-ADMM-Net。首先,基于原子范数最小化(ANM)构建双基SAR连续空时域下杂波谱的稀疏恢复模型,克服传统离散字典模型下的离网问题;其次,采取ADMM对该双基SAR杂波谱稀疏恢复模型进行快速迭代求解;然后,根据迭代流程和数据流图进行网络化处理,将人工超参数迭代过程转换为网络可学习的ANM-ADMM-Net;再次,设置归一化均方根误差网络损失函数,并利用获取的数据集对网络模型进行训练;最后,利用训练后的ANM-ADMM-Net网络架构对双基SAR回波数据进行快速迭代处理,从而完成双基SAR杂波空时谱的精确估计和高效抑制。该文通过仿真试验和实测数据处理,表明该方法具有更好的杂波抑制性能和更加高效的运算效率。 展开更多

关键词 双基合成孔径雷达(BiSAR) 稀疏恢复 空时处理 杂波抑制 复值神经网络

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