基于U-Net网络的埋地目标探测与参数反演方法

本发明涉及基于U‑Net网络的埋地目标探测与参数反演方法，包括以下步骤：收集埋地目标的时域散射回波数据，并进行降维处理得到数据集；构建改进U‑Net网络的参数反演模型；将数据集的训练集输入到改进U‑Net网络训练；将已训练的模型中添加噪声进行优化。本发明提出基于U‑Net网络的埋地目标探测与参数反演方法，通过主成分分析PCA对高维GPR回波数据进行降维处理，并提取主成分权值系数作为输入特征，保留了关键信息，并降低处理复杂的散射场景的计算复杂度，提高了模型的效率和稳定性。