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1. 毕业设计（论文）主要内容：
综合孔径辐射计是以干涉测量为基础的微波辐射接收机。它采用若干个以一定结构形式排布而成的天线阵列来等效合成一个大的接收口径。相比于传统的实孔径辐射计,综合孔径辐射计减少了体积与重量,无需机械扫描,并且提高了空间分辨率等探测性能。
综合孔径辐射计图像反演为具有病态性的反问题。其传统反演方法为基于正则化的矩阵求解方法。然而传统方法存在正则化参数选择困难，反演图像精度受限的问题。由于深度卷积神经网络理论上可以拟合任何的输入和输出数据，并且神经网络可自动学习到数据含有的高阶先验信息，因此基于神经网络的图像反演具有较大优势。
本文将对基于卷积神经网络的综合孔径辐射计图像反演算法进行深入分析与研究，搭建求解模型，训练模型，开展图像反演仿真实验。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）；
2. 完成开题报告；
3. 构建基于卷积神经网络的反问题求解模型；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1—2周：查阅相关的文献资料，对研究内容进行整体了解；
第3—4周：了解整体实现方案，完成开题报告；
第5—12周：根据方案进行设计和实现；
4. 主要参考文献
[1] Hossein Ahmadvand,Maziar Goudarzi. SAIR: significance-aware approach to improve QoR of big data processing in case of budget constraint[J]. The Journal of Supercomputing,2019,75(9).[2] Chen J F,Li Y H. The CS based imaging algorithm for near-field synthetic aperture imaging radiometer.IEICE Transactions on Electronics. 2014
[3] 杨宏. 基于机器学习的SAIR图像反演和目标检测方法研究[D].华中科技大学,2012.
[4] 张滨,张胜,陈建飞.毫米波综合孔径辐射计的压缩感知成像方法研究[J].南京大学学报(自然科学),2019,55(05):718-724.
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