一种用于射电干涉阵列的主波束合成波束耦合效应消除方法

本发明公开了一种用于射电干涉阵列的主波束合成波束耦合效应消除方法，属于射电天文成像领域，实现步骤包括：S1：构建残差处理模块RpDH‑Deeplab；S2：构建分割网络中的编码器结构；S3：构建分割网络中的解码器结构；S4：将S1中得到的结果与S3得到的解码器结果相结合，并使用激活函数Tanh,得到RpDH‑Deeplab网络的输出结果；相比与其他主波束效应与合成波束分开校正的方法，本发明实现统一校正，避免校正过程中两效应相互影响的场景；深度学习神经网络模型在训练完成后，训练好的神经网络模型可以对数据实现精准地建模，实现对主波束效应特征的提取，神经网络模型具有出色的泛化能力，即便不在数据集中的射电天体结构，训练好的神经网络模型也同样适用。