基于贝叶斯理论的雷达成像技术研究

发布时间：2021-12-28 12:23

　　对于理想的雷达探测环境,如信噪比较高,无干扰,雷达平台相对运动比较平稳等情况,采用传统的雷达成像算法即可以实现良好的聚焦成像。然而对于一些复杂的雷达工作环境,则会降低现有成像方法的有效性。这种条件下甚至会产生有色噪声,降低雷达回波的信噪比,为了在复杂条件下获得良好的雷达成像效果,本文主要研究了基于贝叶斯理论的鲁棒性较高的雷达成像算法。针对传统的雷达成像技术大多是通过距离多普勒技术获取目标图像,雷达成像性能的提升必然会导致雷达系统复杂度提高的问题。本文首先分别在雷达平台静止和相对运动条件下,建立雷达与目标之间的几何位置关系,推导出雷达的回波信号模型。考虑到雷达关联成像方法在提高雷达系统分辨率方面有着广泛的应用,本文在研究雷达回波信号模型的基础上建立雷达关联成像的回波模型,并完成计算机仿真。针对现有算法在低信噪比下雷达成像性能较差的问题,研究了基于贝叶斯理论的复杂环境下雷达成像方法。本文对传统的贝叶斯模型进行改进,使用一种改进的变分贝叶斯雷达成像算法。将雷达回波模型表示为高斯混合分布的贝叶斯图形化模型,使用基于最大后验的变分贝叶斯方法对目标散射稀疏的虚部进行变分近似估计,并使用变分贝叶斯方... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本章所提第二种方法复杂平面仿真结果图

【参考文献】：
期刊论文
[1]模型失配下的雷达关联成像方法研究[J]. 曹凯程,范波,周小利,程永强,秦玉亮.  现代雷达. 2017(12)
[2]稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像[J]. 周小利,王宏强,程永强,秦玉亮.  国防科技大学学报. 2017(03)
[3]基于TLS-LASSO算法基矩阵自适应校正的稀疏空时自适应处理[J]. 王亚莉,贾宏进.  计算机与数字工程. 2016(06)
[4]基于贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像[J]. 王天云,陆新飞,丁丽,尹治平,陈卫东.  电子学报. 2016(06)
[5]雷达关联成像中的阵元位置误差分析[J]. 徐先武,程永强,秦玉亮,周小利.  现代雷达. 2016(03)
[6]基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法[J]. 吴称光,邓彬,苏伍各,王宏强,秦玉亮.  电子与信息学报. 2015(12)
[7]一种基于混沌序列的随机离散频率编码信号[J]. 杨进,邱兆坤,黎湘,庄钊文.  电子与信息学报. 2011(11)
[8]基于稀疏贝叶斯学习的图像重建方法[J]. 方红,王年,章权兵,韦穗.  中国图象图形学报. 2009(06)
[9]基于贝叶斯最大后验估计的局部自适应小波去噪[J]. 侯建华,田金文.  计算机工程. 2006(11)

博士论文
[1]基于自适应先验模型的变分贝叶斯图像超分辨率算法研究[D]. 赵盛荣.华中科技大学 2016
[2]雷达关联成像技术研究[D]. 李东泽.国防科学技术大学 2014
[3]基于实测数据的雷达成像方法研究[D]. 邢孟道.西安电子科技大学 2002

硕士论文
[1]基于反卷积的雷达角超分辨成像方法研究[D]. 马静雯.西安电子科技大学 2018
[2]微波关联成像方法研究[D]. 陈颖.西安电子科技大学 2018



本文编号：3554053