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稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

发布时间:2018-03-02 02:03

  本文关键词: 雷达关联成像 扩展目标 稀疏贝叶斯学习 结构配对 变分贝叶斯期望-最大化 出处:《国防科技大学学报》2017年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。
[Abstract]:Traditional correlation imaging methods do not take into account the structural information of complex extended targets, so their applications in high-resolution imaging are limited. In this paper, an adaptive structural pairing sparse Bayesian learning method is proposed, in which a hierarchical Gao Si priori model of structural pairing is established for the extended targets within the framework of sparse Bayesian learning. Then the variational Bayesian expectation maximization algorithm is used alternately to reconstruct the target and optimize the parameters. This method associates the reconstruction of a signal component with the surrounding signal component. The parameters representing the correlation of each signal component can be adjusted adaptively in the iterative process. The experimental results show that the proposed method can effectively perform high resolution imaging for the extended target.
【作者单位】: 国防科技大学电子科学与工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61302149,61302142) 高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目(20124307110013)
【分类号】:TN957.52

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本文编号:1554524

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