本文關鍵詞：基于貝葉斯壓縮感知的FD-MIMO雷達Off-Grid目標稀疏成像

  更多相關文章： 貝葉斯壓縮感知 FD-MIMO雷達 Off-grid目標 變分貝葉斯學習 稀疏自聚焦成像

【摘要】：傳統(tǒng)壓縮感知(CS,Compressive Sensing)成像方法一般假定目標精確位于事先劃定的成像網(wǎng)格上,實際中由于散射點空間位置是連續(xù)分布的,因此偏離網(wǎng)格(Off-grid)問題必然存在.這會引起真實回波測量值與默認系統(tǒng)觀測矩陣之間失配,導致傳統(tǒng)CS成像方法性能惡化.本文基于頻率分集多輸入多輸出(FD-MIMO,Frequency Diverse Multiple-Input Multiple-Output)雷達,針對Off-grid目標提出了一種基于貝葉斯壓縮感知的稀疏自聚焦(SAF-BCS,Sparse Autofocus Imaging Method Based on Bayesian Compressive Sensing)成像算法.該算法依據(jù)最大后驗(MAP,Maximum A Posteriori)準則,利用變分貝葉斯學習技術求解含有Off-grid目標的稀疏像.與傳統(tǒng)稀疏重構方法相比,所提方法充分利用了目標先驗信息,可自適應調(diào)整參數(shù),能夠更好地反演稀疏目標,同時具有校正Off-grid目標的網(wǎng)格位置偏差以及估計噪聲功率等優(yōu)勢.仿真結(jié)果表明SAF-BCS算法對網(wǎng)格劃分不敏感,具有穩(wěn)健的成像性能.
【作者單位】： 中國衛(wèi)星海上測控部;中國科學技術大學中科院電磁空間信息重點實驗室;合肥工業(yè)大學光電技術研究院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61172155,No.61401140,No.61403421) 國家863計劃項目資助課題(No.2013AA122903)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言多輸入多輸出(MIMO)雷達是一種采用多發(fā)射天線、多接收天線的雷達系統(tǒng),通過利用發(fā)射信號的正交特性獲得波形分集增益,以及利用發(fā)射機和接收機之間相對目標的空間展開特性獲得空間分集增益,可以有效地提升雷達成像性能[1].頻率分集MIMO(FD-MI-MO)雷達通過合理設計不同發(fā)射，

本文編號：1158653