本文關(guān)鍵詞：基于塊稀疏貝葉斯模型的ISAR成像方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：傳統(tǒng)ISAR稀疏成像主要針對獨立散射點散射系數(shù)的重構(gòu)問題,然而實際情況下目標散射點之間并不是獨立存在的,而是以區(qū)域或塊的形式存在,在該情形下利用常用的稀疏重構(gòu)算法并不能完全地刻畫塊狀目標的真實結(jié)構(gòu),因此該文考慮采用塊稀疏重構(gòu)算法進行目標散射系數(shù)重建�；趬K稀疏貝葉斯模型和變分推理的重構(gòu)方法(VBGS),包含了稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(SBL)方法中參數(shù)學(xué)習(xí)的優(yōu)點,其利用分層的先驗分布來表征未知信號的稀疏塊狀信息,因而相對于現(xiàn)有的恢復(fù)算法能夠更好地重建塊稀疏信號。該方法基于變分貝葉斯推理原理,根據(jù)觀測量能自動地估計信號未知參數(shù),而無需人工參數(shù)設(shè)置。針對稀疏塊狀目標,該文結(jié)合壓縮感知(CS)理論將VBGS方法用于ISAR成像,仿真實驗成像結(jié)果表明該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的成像結(jié)果,適合于具有塊狀結(jié)構(gòu)的ISAR目標成像。
【作者單位】： 國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 逆合成孔徑雷達 塊稀疏模型 壓縮感知 塊稀疏貝葉斯模型和變分推理
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61171133) 國家自然科學(xué)青年基金(61101182,61302148)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言近年來隨著稀疏重構(gòu)方法和壓縮感知(Compress Sensing,CS)理論的發(fā)展,其在ISAR成像中得到成功的應(yīng)用,相比較傳統(tǒng)的基于傅里葉變換的ISAR成像方法,稀疏ISAR成像方法可以用比Nyquist采樣定理要求的少得多的采樣數(shù)據(jù)來精確地重建目標像[1,2]�，F(xiàn)存的稀疏雷達成像方法大都將

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本文編號：503822