【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有超寬帶穿墻雷達(dá)稀疏成像算法大多只采用點(diǎn)目標(biāo)稀疏基表示模型和稀疏優(yōu)化的正則化參數(shù)不能被自適應(yīng)調(diào)整以及目標(biāo)位置不在劃分網(wǎng)格上帶來虛假像的問題,該文提出一種基于貝葉斯證據(jù)框架的自適應(yīng)稀疏成像方法。該方法首先利用組合字典獨(dú)立稀疏表示場(chǎng)景中的點(diǎn)目標(biāo)和擴(kuò)展目標(biāo),然后在建立的偏離網(wǎng)格稀疏表示模型的基礎(chǔ)上分層最大化各參數(shù)的似然函數(shù),用第1層推理結(jié)合共軛梯度算法估計(jì)組合字典的各稀疏表示系數(shù),用第2層推理估計(jì)正則化參數(shù)和目標(biāo)的偏離網(wǎng)格量,最終通過迭代優(yōu)化參數(shù)的設(shè)置得到問題的求解。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅同時(shí)自適應(yīng)增強(qiáng)穿墻場(chǎng)景中的點(diǎn)目標(biāo)和擴(kuò)展目標(biāo),還消除了偏離網(wǎng)格目標(biāo)引起的虛假像。
[Abstract]:In order to solve the problem that most of the existing thinning imaging algorithms only use the sparse basis representation model of point target and the regularization parameters of sparse optimization can not be adaptively adjusted and the location of the target does not bring false image on the mesh. An adaptive sparse imaging method based on Bayesian evidence framework is proposed in this paper. In this method, the point targets and extended targets in the scene are represented by combinatorial dictionary independently, and then the maximum likelihood function of each parameter is maximized on the basis of the established sparse representation model. The first level reasoning combined with conjugate gradient algorithm is used to estimate the sparse representation coefficients of the combinatorial dictionary, and the second level reasoning is used to estimate the regularization parameters and the deviation of the target from the grid. Finally, the solution of the problem is obtained by iterative optimization parameter setting. The simulation and experimental results show that the proposed method not only adaptively enhances the point target and the extended target in the scene of penetrating wall, but also eliminates the false image caused by the deviation from the grid target.
【作者單位】： 廣西無線寬帶通信與信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61461012) 廣西區(qū)自然科學(xué)基金(2013GXNSFAA019329;2013GXNSFAA019004) 認(rèn)知無線電與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室2015主任基金項(xiàng)目(CRKL150107)~~
【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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本文編號(hào)：2254771