基于贝叶斯学习的下视三维合成孔径雷达成像方法

发布时间：2018-01-11 10:31

本文关键词：基于贝叶斯学习的下视三维合成孔径雷达成像方法　出处：《光学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了获得理想的跨航向分辨率,现有下视三维合成孔径雷达(DL 3DSAR)成像方法所需天线阵列过长,且阵元数目过多。针对该问题,提出了一种基于Lp正则化的DL 3DSAR成像方法。在分析DL 3DSAR回波信号模型的基础上,构建超完备字典,将跨航向成像过程转化为Lp范数最小化问题,并分析其可行性,最后使用稀疏贝叶斯学习方法对其进行优化求解以获得最终的成像结果。仿真实验结果表明,该方法在保证成像质量的前提下可以将成像所需阵列长度减少为原长度的1/4,或者在相同阵列条件下将跨行向分辨率提高1倍。
[Abstract]:In order to obtain the ideal cross track resolution, visual three-dimensional synthetic aperture radar (DL 3DSAR) under the existing imaging method of antenna array is too long, and the number of array elements too much. To solve this problem, proposed a DL 3DSAR Lp imaging method based on regularization. Based on analyzing the model of DL 3DSAR echo signal. To construct overcomplete dictionary, will cross the course into the imaging process of Lp norm minimization problem, and analyzed its feasibility, finally using sparse Bayesian learning method was optimized to obtain the final results of the imaging. Simulation results show that the method in the premise to ensure the imaging quality of the imaging can be reduced to the original array length required the length of the 1/4, or in the same array under the condition of cross line resolution will increase by 1 times.

【作者单位】：空军工程大学信息与导航学院;信息感知技术协同创新中心;复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室;中国卫星海上测控部;
【基金】：国家自然科学基金(61501498) 航空基金(20151996016) 陕西省统筹创新工程-特色产业创新链项目(2015KTTSGY04-06)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 3复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室,上海200433;4中国卫星海上测控部,江苏江阴214431下视三维合成孔径雷达(DL-3D-SAR)是一种新体制SAR三维成像方式。该成像方式利用发射大带宽信号获得距离向分辨率,利用平台运动形成的合成孔径和跨航向的天线阵列分别获得航迹向和跨航

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