技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习模型的大尺度电磁散射与逆散射的预测方法。本发明针对电磁散射和电磁逆散射问题分别提出了两种基于物理机制的卷积神经网络；将现有卷积神经网络框架从实数域推广到复数域，并赋予其相应的物理含义；本发明的散射和逆散射的预测方法适用于常用的各种雷达系统；本发明的卷积神经网络适用于目前所有的训练算法；网络均为卷积操作，因而具有极强的适用性，适用于任意大尺度电磁场景。本发明所提出利用基于物理机制的卷积神经网络在解决电磁散射和逆散射问题时具有计算效率高，时延低等特性，为实现大尺度电磁散射和逆散射问题的实时解决奠定了基础。
技术研发人员：王龙刚;贺凯;李廉林
受保护的技术使用者：北京大学
技术研发日：2017.08.31
技术公布日：2018.01.19