改进的毫米波复数网络稀疏成像算法

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摘 要：  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。（剩余14667字）

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