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基于块稀疏贝叶斯模型的ISAR成像方法被引量：6: 2015年; 传统ISAR稀疏成像主要针对独立散射点散射系数的重构问题,然而实际情况下目标散射点之间并不是独立存在的,而是以区域或块的形式存在,在该情形下利用常用的稀疏重构算法并不能完全地刻画块状目标的真实结构,因此该文考虑采用块稀疏重构算法进行目标散射系数重建。基于块稀疏贝叶斯模型和变分推理的重构方法(VBGS),包含了稀疏贝叶斯学习(SBL)方法中参数学习的优点,其利用分层的先验分布来表征未知信号的稀疏块状信息,因而相对于现有的恢复算法能够更好地重建块稀疏信号。该方法基于变分贝叶斯推理原理,根据观测量能自动地估计信号未知参数,而无需人工参数设置。针对稀疏块状目标,该文结合压缩感知(CS)理论将VBGS方法用于ISAR成像,仿真实验成像结果表明该方法优于传统的成像结果,适合于具有块状结构的ISAR目标成像。; 吴称光邓彬苏伍各王宏强秦玉亮; 关键词：逆合成孔径雷达压缩感知

基于稀疏贝叶斯方法的脉间捷变频ISAR成像技术研究被引量：7: 2015年; 传统捷变频成像方法具有高旁瓣、低分辨率的缺点。鉴于捷变频ISAR回波信号的稀疏性,该文基于原始数据的2维压缩感知方案,在贝叶斯原理框架下,用稀疏贝叶斯算法方差成分扩张压缩方法(Ex Co V)实现捷变频ISAR像的重建。贝叶斯框架下的稀疏重构算法考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标系数。作为一种新的稀疏贝叶斯算法,Ex Co V不同于稀疏贝叶斯学习(SBL)算法中赋予所有的信号元素各自的方差分量参数,Ex Co V方法仅仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,并拥有比SBL方法更少的参数,克服了SBL算法参数多时效性差的缺点。仿真结果表明,该方法能克服传统捷变频成像缺点,并能够实现低信噪比条件下的2维高精度成像。; 苏伍各王宏强邓彬秦玉亮刘天鹏; 关键词：ISAR 捷变频

基于方差成分扩张压缩的稀疏贝叶斯ISAR成像方法被引量：3: 2014年; 基于贝叶斯框架下的稀疏重构方法,由于考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标系数,然而传统的稀疏贝叶斯学习(SBL)算法参数多,时效性差。该文考虑一种新的稀疏贝叶斯学习方法方差成分扩张压缩(ExCoV),其不同于SBL中赋予所有的信号元素各自的方差分量参数,ExCoV方法仅仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,并拥有比SBL方法更少的参数。基于计算机层析成像技术框架下的ISAR成像模型,该文将ExCoV方法结合压缩感知(CS)理论将其进行ISAR成像,并从适用性和成像效果等方面与常用的极坐标格式算法(PFA),卷积逆投影算法(CBPA)和传统的稀疏重构算法进行比较,点目标仿真结果表明基于ExCoV的方法得到的ISAR像具有低旁瓣,高分辨率的特点,真实数据的成像结果表明该方法是一种比SBL更有效的ISAR成像算法。; 苏伍各王宏强邓彬秦玉亮凌永顺; 关键词：逆合成孔径雷达计算机层析成像

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法: 2014年; SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。; 苏伍各王宏强邓彬秦玉亮凌永顺; 关键词：SAR 参数估计

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苏伍各