SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法
本文选题：SAR + 微动目标成像 ； 参考：《国防科技大学学报》2014年06期
【摘要】：SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。
[Abstract]:The SAR fretting information can reflect the attribute information of the target, and its fretting image can be used as an important means of radar target recognition. Based on the sparse characteristic of SAR fretting target echo, a sparse representation model based on over-complete dictionaries is established, and a new sparse Bayesian reconstruction method-Variance component expansion Compression is proposed. The method only assigns significant signal elements with different variance components and has fewer parameters. Simulation results show that the variance-component expansion compression method can accurately estimate the fretting parameters of SAR targets and obtain better fretting target images under low SNR.
【作者单位】： 国防科技大学电子科学与工程学院;电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61171133);国家自然科学基金青年基金资助项目(61302148,61101182)
【分类号】：TN957.52
【共引文献】
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