基于Laplace先验的复贝叶斯压缩感知ISAR高分辨成像算法

TN958; 针对传统方法相位校正后存在残余相位误差导致图像散焦的问题,提出基于Laplace先验的复贝叶斯压缩感知(complex Bayesian compressed sensing,CBCS)逆合成孔径雷达高分辨成像算法.首先,假设目标图像各像元服从Laplace先验,建立稀疏先验模型;然后,把相位误差作为模型误差,利用BCS理论通过迭代交替求得目标图像并实现相位误差更新.该算法直接在复数域进行贝叶斯推理求解,避免了传统方法中将复数转换为实数处理所带来的运算复杂度高、自聚焦效果不强的问题.另外,在求解过程中采用分布式计算方法,与传统的矩阵矢量化求解方法相比,进一步提高了运算效率,仿真实...

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 40; no. 12; pp. 2689 - 2698
Main Authors 朱晓秀, 胡文华, 马俊涛, 郭宝锋
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,河北石家庄,050003 01.12.2018
Subjects
自聚焦
复贝叶斯压缩感知
逆合成孔径雷达
Laplace先验
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ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2018.12.11

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Summary:TN958; 针对传统方法相位校正后存在残余相位误差导致图像散焦的问题,提出基于Laplace先验的复贝叶斯压缩感知(complex Bayesian compressed sensing,CBCS)逆合成孔径雷达高分辨成像算法.首先,假设目标图像各像元服从Laplace先验,建立稀疏先验模型;然后,把相位误差作为模型误差,利用BCS理论通过迭代交替求得目标图像并实现相位误差更新.该算法直接在复数域进行贝叶斯推理求解,避免了传统方法中将复数转换为实数处理所带来的运算复杂度高、自聚焦效果不强的问题.另外,在求解过程中采用分布式计算方法,与传统的矩阵矢量化求解方法相比,进一步提高了运算效率,仿真实验验证了算法的有效性.
ISSN:1001-506X
DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2018.12.11