【摘 要】
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在高速目标逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar， ISAR）成像中，基于传统线性调频信号（Linear Frequency Modulated，LFM）参数估计进行相位补偿的方法存在计算复杂和误差大等问题，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的线性调频信号调频斜率估计方法。首先采用Wigner-V
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在高速目标逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar， ISAR）成像中，基于传统线性调频信号（Linear Frequency Modulated，LFM）参数估计进行相位补偿的方法存在计算复杂和误差大等问题，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的线性调频信号调频斜率估计方法。首先采用Wigner-Ville分布的时频分析方法对一定范围调频斜率的线性调频信号生成时频图像构建训练集；其次将高速运动目标回波信号经Wigner-Ville分布处理的时频图输入到卷积神经网络中，对回波信号调频斜率进行识别；接着通过识别的调频斜率对目标速度进行反演，进而构建补偿信号并对回波信号进行相位补偿；最后通过距离多普勒成像算法处理后可得到清晰的ISAR像，仿真实验结果表明了所提方法的有效性。
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