[发明专利]一种利用复数域神经网络快速求解非线性电磁逆散射问题的方法

权利要求书

1.一种利用复数域神经网络快速求解非线性电磁逆散射问题的方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：

1)获取训练样本：

电磁雷达系统包括T(T≥1的自然数)个发射机，M(M≥1的自然数)个接收机，发射机依次向目标区域发射信号，并由全部接收机接收目标区域的散射场；将获取的散射场数据利用后向投影成像算法获得后向投影成像结果；后向投影成像结果和对应目标的反射率形成一组样本；多组样本数据被随机划分为三部分：其中第一部分样本称为训练样本，用于训练神经网络参数；第二部分样本称为验证样本，用于验证神经网络的精度；

第三部分样本称为测试样本，用于测试神经网络的泛化能力；

2)构建复数域神经网络：

以串联模块方式构建复数域神经网络；构建的串联的神经网络结构中单个神经网络模块包含一层或一层以上的复数域神经网络层；每一复数域神经网络层包括实部-虚部两部分神经网络；神经网络输出的实部和虚部分别由输入的实部与虚部和卷积核的实部与虚部交叉卷积得到；

3)训练复数域神经网络：

a)将步骤1)中获取的训练样本中的后向投影成像结果作为神经网络的输入，将对应目标的反射率作为神经网络的输出，训练神经网络；

b)将步骤1)中获取的验证样本中的后向投影成像结果作为神经网络的输入，将对应目标的反射率作为神经网络的标准输出，检验神经网络，如果误差在标准范围内，则神经网络训练完成，进入步骤4)，如果误差超过标准范围，则返回步骤a)重新训练网络，直至误差在标准范围内，训练网络结束，进入步骤4)；

4)非线性电磁逆散射问题预测：

将测试样本的电磁逆散射问题的后向投影成像结果作为步骤3)中神经网络的输入，则神经网络的输出结果即为预测的对应非线性电磁逆散射问题的目标区域的成像结果。

2.如权利要求1所述的利用复数域神经网络快速求解非线性电磁逆散射问题的方法，其特征在于：在步骤2)中，神经网络从实数域扩展到复数域表示为：

Y~=K*X=(KR+iKI)*(XR+iXI)=(KR*XR-KI*XI)+i(KR*XI+KI*XR)]]>

其中X表示输入，K表示卷积核，表示网络输出；下标R和I分别表示实部和虚部；星号*表示卷积操作，i表示虚数单位；每一复数域神经网络层包括实部-虚部两部分神经网络；神经网络输出的实部和虚部分别由输入的实部与虚部和卷积核的实部与虚部交叉卷积获得。