【摘要】：基于貝葉斯框架下的稀疏重構(gòu)方法,由于考慮了稀疏信號(hào)的先驗(yàn)信息以及測(cè)量過程中的加性噪聲,因而能夠更好地重建目標(biāo)系數(shù),然而傳統(tǒng)的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(SBL)算法參數(shù)多,時(shí)效性差。該文考慮一種新的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法方差成分?jǐn)U張壓縮(ExCoV),其不同于SBL中賦予所有的信號(hào)元素各自的方差分量參數(shù),ExCoV方法僅僅賦予有重要意義的信號(hào)元素不同的方差分量,并擁有比SBL方法更少的參數(shù)�；谟�(jì)算機(jī)層析成像技術(shù)框架下的ISAR成像模型,該文將ExCoV方法結(jié)合壓縮感知(CS)理論將其進(jìn)行ISAR成像,并從適用性和成像效果等方面與常用的極坐標(biāo)格式算法(PFA),卷積逆投影算法(CBPA)和傳統(tǒng)的稀疏重構(gòu)算法進(jìn)行比較,點(diǎn)目標(biāo)仿真結(jié)果表明基于ExCoV的方法得到的ISAR像具有低旁瓣,高分辨率的特點(diǎn),真實(shí)數(shù)據(jù)的成像結(jié)果表明該方法是一種比SBL更有效的ISAR成像算法。
[Abstract]:The sparse reconstruction method based on Bayesian framework takes into account the prior information of the sparse signal and the additive noise in the measurement process, so it can better reconstruct the target coefficients. However, the traditional sparse Bayesian learning (SBL) algorithm has many parameters. Poor timeliness. In this paper, we consider a new sparse Bayesian learning method called Variance component expansion Compression (ExCoV), which is different from the variance component parameter given to all signal elements in SBL. And has fewer parameters than the SBL method. Based on the ISAR imaging model under the framework of computer tomography technology, the ExCoV method is combined with the compression sensing (CS) theory to image ISAR. Compared with (PFA), convolution inverse projection algorithm and traditional sparse reconstruction algorithm, the point target simulation results show that the ISAR image based on ExCoV method has low sidelobe. Because of the high resolution, the real data imaging results show that this method is a more effective ISAR imaging algorithm than SBL.
【作者單位】： 國防科技大學(xué)空間電子信息技術(shù)研究所;電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61171133) 國家自然科學(xué)青年基金(61101182) 湖南省杰出青年基金(11JJ1010)資助課題
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2159589