基于稀疏贝叶斯正则化的LASAR高分辨成像算法

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线阵合成孔径雷达(LASAR)三维成像技术是一种具有重要潜在应用价值的雷达成像新体制,但受线阵天线及平台尺寸限制,传统匹配滤波成像算法难以实现LASAR三维高分辨成像.由于雷达三维观测场景通常表现强稀疏特性,压缩感知稀疏重构成为目前提升LASAR三维成像质量的热门技术.本文利用LASAR回波信号及观测目标的先验分布特性,提出了一种基于稀疏贝叶斯正则化重构的LASAR高分辨成像算法.首先,结合贝叶斯估计准则及最大似然估计原理,构造LASAR目标重构的稀疏贝叶斯最小化代价函数;其次,利用迭代正则化重构方法求解联合范数最优化问题实现LASAR稀疏目标的高分辨成像;最后,利用贝叶斯信息准则剔除微弱虚假目标,提高稀疏目标LASAR三维成像精度.仿真数据和实测数据验证了本文算法的有效性,相对于正交匹配追踪算法和贝叶斯压缩感知算法,本文算法具有更好的稳健性及成像质量.
作者：韦顺军田博坤张晓玲
作者单位：电子科技大学电子工程学院四川成都611731
母体文献：第四届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第四届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2017年9月17日
会议地点：武汉
主办单位：高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室,中科院
语种：chi
分类号：
关键词：线阵合成孔径雷达  三维雷达成像  压缩感知  稀疏贝叶斯重构
在线出版日期：2018年10月26日
基金项目：
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