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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115393663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110551780.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法是由周若一;王峰;张永生设计研发完成，并于2021-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法，属于空中目标ISAR成像信息获取及目标识别领域，用于扩充空中目标方位维上的样本。本发明包括如下步骤：步骤S1，通过对空中目标建模以及快速电磁散射计算获取空中目标ISAR图像仿真数据集；步骤S2，通过设置间隔度数划分空中目标ISAR图像仿真数据集，建立训练集和测试集；步骤S3，搭建至少具有生成器和判决器的深度学习网络模型；步骤S4，将训练集中带有型号类别标签的数据输入深度学习网络模型，对生成器和判决器进行训练；步骤S5，将测试集中的数据输入训练好的深度学习网络模型，输出对应信息下的图像。

本发明授权基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空中目标ISAR成像多方位样本扩充方法，用于扩充空中目标方位维上的样本，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，通过对空中目标建模以及对快速电磁散射计算，得到全方位的空中目标ISAR图像仿真数据集； 步骤S2，通过设置间隔度数划分所述空中目标ISAR图像仿真数据集，建立训练集和测试集； 步骤S3，搭建深度学习网络模型，所述深度学习网络模型至少具有用于生成数据的生成器和用于约束所述生成器的生成结果的判别器； 步骤S4，将所述训练集中带有型号类别标签的数据输入所述深度学习网络模型，对所述生成器和所述判别器进行训练； 步骤S5，将所述测试集中的数据输入训练好的所述深度学习网络模型，输出对应信息下的图像， 所述步骤S1包括如下子步骤： 步骤S1-1，根据空中目标的具体尺寸，建立等比例等尺寸的空中目标模型， 步骤S1-2，根据成像频段要求确定面元尺寸，对所述空中目标模型进行三角面元剖分， 步骤S1-3，对三角面元剖分后的所述空中目标模型进行电磁仿真计算，根据设置的成像参数，得到RCS回波数据， 步骤S1-4，对所述RCS回波数据进行成像，得到全方位的所述空中目标ISAR图像仿真数据集。

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