(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111558525.3 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 北京环境特性研究所 地址 100854 北京市海淀区永定路5 0号 (72)发明人 任要　党训旺　王超　韩笑生　 (74)专利代理 机构 北京格允知识产权代理有限 公司 11609 代理人 张莉瑜 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种RCS数据重构方法和装置 (57)摘要 本发明涉及一种RCS数据重构方法和装置， 该方法的一个具体实施方式包括： 构建目标几何 模型； 其中， 所述目标几何模型的多个特征参数 中的每一特征参数在该特征参数的预设范围内 变化； 通过电磁 建模获得所述目标几何模型的仿 真RCS数据， 并确定 所述仿真RCS数据与每一特征 参数的关联性； 依据所述仿真RCS数据训练预设 的信息最大化生成对抗网络， 根据所述关联性调 整所述信息最大化生成对抗网络的模 型参数； 将 随机噪声与所述特征参数的具体数值输入训练 完成的所述信息最大化生 成对抗网络， 生成所述 目标几何模型的重构RCS数据。 该实施方式能够 实时快速生成RCS数据， 生成的数据和建模数据 相似， 具有较高的实用性与可信度。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114218802 A 2022.03.22 CN 114218802 A 1.一种RCS数据重构方法， 其特 征在于， 包括： 构建目标几何模型； 其中， 所述目标几何模型的多个特征参数中的每一特征参数在该 特征参数的预设范围内变化； 通过电磁建模获得所述目标几何模型的仿真RCS数据， 并确定所述仿真RCS数据与每一 特征参数的关联性； 依据所述仿真RCS数据训练预设的信息最大化生成对抗网络， 根据所述关联性调整所 述信息最大化 生成对抗网络的模型参数； 将随机噪声与所述特征参数的具体数值输入训练完成的所述信息最大化生成对抗网 络， 生成所述目标几何模型的重构RCS数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述信 息最大化生成对抗网络包括生成网 络、 判别网络和分类网络； 其中， 所述生成网络基于输入的随机噪声和分类标签形成的输出数据进入所述判别网络和 所述分类网络； 所述判别网络用于判别所述输出 数据的真伪； 所述分类网络用于确定所述输出 数据的分类标签； 输入所述生成网络的分类标签为所述特征参数的具体数值， 所述判别网络和所述分类 网络共用卷积层和至少一个全连接层。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述依据所述仿真RCS数据训练预设的信 息最大化 生成对抗网络， 包括： 首先固定所述生成网络的模型参数， 以仿真RCS数据和所述生成网络的输出数据作为 样本训练所述判别网络和所述分类网络； 在所述判别网络和所述分类网络训练完成之后， 固定所述判别网络和所述分类网络的 模型参数训练所述 生成网络 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 训练所述信 息最大化生成对抗网络时使用 的损失函数为： 其中， G表示所述生成网络， D表示所述判别网络， Q表示所述分类网络， λ表示常数， I表 示互信息， c表示所述分类标签， z表示所述随机 噪声， MSE表示均方误差， V表示生成对抗网 络的原始目标函数， V1表示所述信息最大化 生成对抗网络的目标函数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述关联性调 整所述信 息最大化 生成对抗网络的模型参数， 包括： 根据所述仿真RCS数据与各特征参数的关联性调节所述信 息最大化生成对抗网络的损 失函数中各 特征参数的权 重。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法进一 步包括： 在所述确定所述仿真RCS数据与每一特征参数的关联性之前， 通过主成分分析PCA算法 或局部线性嵌入L LE算法对所述仿真RCS数据进行降维处 理。 7.根据权利要求1 ‑6任一所述的方法， 其特征在于， 所述特征参数包括至少一个几何参 数和极化方式参数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114218802 A 28.一种RCS数据重构装置， 其特 征在于， 包括： 构建单元， 用于： 构建目标几何模型； 其中， 所述目标几何模型的多个特征参数中的每 一特征参数在该 特征参数的预设范围内变化； 仿真数据获取单元， 用于： 通过电磁建模获得所述目标几何模型的仿真RCS数据， 并确 定所述仿真RCS数据与每一特 征参数的关联性； 训练单元， 用于： 依据所述仿真RCS数据训练预设的信息最大化生成对抗网络， 根据所 述关联性调整所述信息最大化 生成对抗网络的模型参数； 重构单元， 用于： 将随机噪声与所述特征参数的具体数值输入训练完成的所述信息最 大化生成对抗网络， 生成所述目标几何模型的重构RCS数据。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114218802 A 3