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基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术
1
作者
仲崇丽
路龙宾
刘华
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期174-178,共5页
自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法...
自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法剔除其中的噪声,避免噪声对校正过程产生干扰。根据深度神经网络的预测与自学习能力构建动力学模型网络、策略网络与决策单元,通过与校正阈值的对比,完成机载遥感通信系统自适应光学波前的校正。实验结果表明,所提方法的斯特列尔比接近1,且校正时间短、校正效果好。
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关键词
波前畸变函数
离散小波变换
深度神经网络
最佳校正策略
校正
阈值
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题名
基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术
1
作者
仲崇丽
路龙宾
刘华
机构
西安明德理工学院信息工程学院
西安邮电大学
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第6期174-178,共5页
基金
陕西省科技厅科技成果转移与推广计划项目(No.2020CGXNG-027)。
文摘
自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法剔除其中的噪声,避免噪声对校正过程产生干扰。根据深度神经网络的预测与自学习能力构建动力学模型网络、策略网络与决策单元,通过与校正阈值的对比,完成机载遥感通信系统自适应光学波前的校正。实验结果表明,所提方法的斯特列尔比接近1,且校正时间短、校正效果好。
关键词
波前畸变函数
离散小波变换
深度神经网络
最佳校正策略
校正
阈值
Keywords
wavefront distortion function
discrete wavelet transform
deep neural network
best calibration strat-egy
correction threshold
分类号
TN929.12 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术
仲崇丽
路龙宾
刘华
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
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