计算机应用研究

作者：车俐,吴兴云,汪林,杜刚,蒋留兵,

单位：桂林电子科技大学a.信息与通信学院;b.广西无线宽带通信与信号处理重点实验室;c.计算机与信息安全学院,广西桂林541004；

关键词：毫米波,稀疏阵列,二维匹配滤波,复数卷积U-Net网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(61561010)；广西创新驱动发展专项(桂科AA21077008)；广西重点研发计划资助项目(桂科AB18126003,AB18221016)；；

针对基于压缩感知的重构方法耗时巨大的问题，从信号恢复的角度提出了一种基于深度学习方法的稀疏成像方案。首先，构建基于复数卷积的U-Net网络。其次，将欠采样信号输入网络得到满采样信号。最后，使用距离维脉压的二维匹配滤波算法重构出目标。实验建立在不同稀疏度和不同采样间隔下的欠采样仿真数据集中，并与传统和最近的信号处理方法进行对比。再使用实测数据进行验证，实验结果表明该算法在重构耗时以及图像平均梯度上具有更好的表现。

来源：2022年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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