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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.

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来源
《第四届高分辨率对地观测学术年会》|2017年|1-20|共20页
会议地点武汉
作者
Wei Shunjun; 韦顺军; Tian Bokun; 田博坤; Zhang Xiaoling; 张晓玲;
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作者单位

高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室;

中科院;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数据、图像处理及录取;雷达：按体制分;
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;

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