BP神经网络提升毫米波焦平面阵列成像精度

本文档深入探讨了BP神经网络在天线方向图获取中的应用，针对焦平面阵列成像体制在无源毫米波实时成像中遇到的馈源偏焦问题，提出了一种创新的方法来研究和解决其点扩展函数（PSF）的空间变异性。毫米波焦平面阵列成像系统由于馈源位置的不精确，导致图像质量受到显著影响，特别是PSF的非均匀性。 文章首先介绍了焦平面阵列成像体制的优势和存在的挑战，即馈源偏焦如何影响成像系统的性能。然后，作者提出了利用BP神经网络来生成偏焦位置对应的空变方向图，这是一种基于人工智能技术的有效解决方案。BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，它能够通过学习输入数据的模式，进行复杂的非线性映射，从而实现对空间变异性问题的建模。 研究者对BP神经网络的结构进行了细致的研究，包括选择合适的网络架构（如双隐层结构），以及设计合理的输入输出数据格式。输入数据可能包含天线方向图的原始数据，输出则是对应偏焦位置的预测方向图。他们通过实验验证了这种方法的准确性，结果显示，采用双隐层的BP神经网络可以生成达到99.75%精度的方向图，这表明该方法在实际应用中具有很高的稳定性和有效性。 论文的关键词包括“方向图”、“BP神经网络”、“焦平面”和“无源毫米波”，这些都揭示了研究的核心内容和技术路线。这篇文章提供了一个实用的工具，可以帮助优化毫米波成像系统的性能，减少因馈源偏焦带来的影响，对于提升无源毫米波技术的实时成像能力具有重要意义。 这项研究成果不仅推动了毫米波技术的发展，也为其他领域的空间变异性问题提供了借鉴，特别是在信号处理和成像技术中，神经网络的应用越来越广泛。通过这篇论文，读者可以了解到BP神经网络在天线方向图获取中的具体应用细节，以及如何利用这种技术来改善系统的性能和效率。