本发明公开了一种基于深度强化学习的合成孔径共相检测方法,包括:合成孔径成像探测模块负责采集或者模拟多个子孔径的共相图像,为深度强化学习网络提供学习环境和状态;深度强化学习网络模块主要由环境、状态、奖赏和动作组成。在强化学习过程中,Agent选择一个动作用于环境,环境接受该动作后状态发生变化,同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent,Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作,选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大,最终实现合成孔径的共相检测。该方法不需要采集大量的样本数据进行训练,而是通过实时在线学习的方式建立输入与输出之间的映射关系,有利于深度强化学习网络共相检测方法的实际应用。
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