基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法

发布时间：2017-06-30 23:13

  本文关键词：基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：传统ISAR稀疏成像主要针对独立散射点散射系数的重构问题,然而实际情况下目标散射点之间并不是独立存在的,而是以区域或块的形式存在,在该情形下利用常用的稀疏重构算法并不能完全地刻画块状目标的真实结构,因此该文考虑采用块稀疏重构算法进行目标散射系数重建。基于块稀疏贝叶斯模型和变分推理的重构方法(VBGS),包含了稀疏贝叶斯学习(SBL)方法中参数学习的优点,其利用分层的先验分布来表征未知信号的稀疏块状信息,因而相对于现有的恢复算法能够更好地重建块稀疏信号。该方法基于变分贝叶斯推理原理,根据观测量能自动地估计信号未知参数,而无需人工参数设置。针对稀疏块状目标,该文结合压缩感知(CS)理论将VBGS方法用于ISAR成像,仿真实验成像结果表明该方法优于传统的成像结果,适合于具有块状结构的ISAR目标成像。
【作者单位】： 国防科技大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 逆合成孔径雷达 块稀疏模型 压缩感知 块稀疏贝叶斯模型和变分推理
【基金】：国家自然科学基金(61171133) 国家自然科学青年基金(61101182,61302148)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言近年来随着稀疏重构方法和压缩感知(Compress Sensing,CS)理论的发展,其在ISAR成像中得到成功的应用,相比较传统的基于傅里叶变换的ISAR成像方法,稀疏ISAR成像方法可以用比Nyquist采样定理要求的少得多的采样数据来精确地重建目标像[1,2]。现存的稀疏雷达成像方法大都将

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本文编号：503822