本文關(guān)鍵詞： 雷達(dá)關(guān)聯(lián)成像 擴(kuò)展目標(biāo) 稀疏貝葉斯學(xué)習(xí) 結(jié)構(gòu)配對 變分貝葉斯期望-最大化　出處：《國防科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)成像方法未考慮復(fù)雜擴(kuò)展目標(biāo)的結(jié)構(gòu)信息,在高分辨成像時的應(yīng)用受到限制,為此提出一種自適應(yīng)結(jié)構(gòu)配對稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法。該方法在稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的框架內(nèi)針對擴(kuò)展目標(biāo)建立一種結(jié)構(gòu)配對層次化高斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ?然后采用變分貝葉斯期望-最大化算法交替進(jìn)行目標(biāo)重構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化。該方法將某一信號分量的重構(gòu)與周圍信號分量聯(lián)系起來,并能在迭代過程中自適應(yīng)地調(diào)整表征各信號分量相關(guān)性的參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法針對擴(kuò)展目標(biāo)可以有效地進(jìn)行高分辨成像。
[Abstract]:Traditional correlation imaging methods do not take into account the structural information of complex extended targets, so their applications in high-resolution imaging are limited. In this paper, an adaptive structural pairing sparse Bayesian learning method is proposed, in which a hierarchical Gao Si priori model of structural pairing is established for the extended targets within the framework of sparse Bayesian learning. Then the variational Bayesian expectation maximization algorithm is used alternately to reconstruct the target and optimize the parameters. This method associates the reconstruction of a signal component with the surrounding signal component. The parameters representing the correlation of each signal component can be adjusted adaptively in the iterative process. The experimental results show that the proposed method can effectively perform high resolution imaging for the extended target.
【作者單位】： 國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61302149,61302142) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金博導(dǎo)類資助項(xiàng)目(20124307110013)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1554524