發(fā)布時間：2017-06-30 23:13

  本文關鍵詞：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算法并不能完全地刻畫塊狀目標的真實結構,因此該文考慮采用塊稀疏重構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方法(VBGS),包含了稀疏貝葉斯學習(SBL)方法中參數(shù)學習的優(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)設置。針對稀疏塊狀目標,該文結合壓縮感知(CS)理論將VBGS方法用于ISAR成像,仿真實驗成像結果表明該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的成像結果,適合于具有塊狀結構的ISAR目標成像。
【作者單位】： 國防科技大學電子科學與工程學院;
【關鍵詞】： 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】：國家自然科學基金(61171133) 國家自然科學青年基金(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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