神经网络清除海杂波(附源码)"/>
基于matlab使用神经网络清除海杂波(附源码)
一、前言
此示例演示如何使用深度学习工具箱训练和评估卷积神经网络，以消除海上雷达 PPI 图像中的杂波返回。深度学习工具箱提供了一个框架，用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。
二、数据集
该数据集包含 84 对合成雷达图像。每对都包含一个输入图像和一个期望的响应图像，前者既有海杂波和扩展目标返回，又有期望的响应图像，前者仅包含目标返回。这些图像是使用带有旋转均匀线性阵列（ULA）的模拟创建的。每个图像包含两个不重叠的扩展目标，一个表示小型集装箱船，另一个表示较大的集装箱船。这些船由长方体表面上的一组点散射器建模。
以下参数在图像之间固定：
雷达系统参数
频率 （10 千兆赫）
脉冲长度 （80 ns）
距离分辨率 （7.5 m）
PRF （1 千赫）
方位角波束宽度（0.28度）
雷达平台参数
高度 （55 m）
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