基于稀疏贝叶斯学习的无源雷达高分辨成像

发布时间：2018-04-09 14:00

  本文选题：无源雷达　切入点：高分辨率成像　出处：《电子与信息学报》2015年05期

【摘要】：针对无源雷达压缩感知成像,该文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。基于一次快拍模式下的无源雷达回波模型,文中首先考虑目标散射系数的统计特性及其对微波频率的依赖关系,将无源雷达成像转化为MMV(Multiple Measurement Vector)联合稀疏优化问题;然后对目标建立了级联形式的稀疏先验模型,并利用稀疏贝叶斯学习技术进行求解。相比之前基于目标确定性假设的稀疏恢复方法,所提算法更好地利用了目标的统计先验信息,具有能够自适应调整参数(目标模型参数和未知噪声功率)和高分辨反演目标等优点。仿真结果验证了该算法的有效性。
[Abstract]:......
【作者单位】： 中国科学技术大学电磁空间信息重点实验室;中国卫星海上测控部;
【基金】：国家自然科学基金(6117255,61401140) 国家863计划项目(2012AA122903)资助课题
【分类号】：TN958.97

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1726731