【摘 要】
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针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题，该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先，针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型，通过构造参数化字典，将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后，对目标高分辨距离像引入Gamma-Gaussian先验，并采用变分推
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针对稀疏步进调频信号对目标径向运动敏感且低信噪比(SNR)下难以聚焦成像的问题，该文提出基于遗传算法和稀疏贝叶斯学习的平动补偿与高分辨逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法。首先，针对稀疏步进调频信号建立回波模型和稀疏观测模型，通过构造参数化字典，将ISAR成像问题转换为目标运动参数估计与高分辨距离像(HRRP)合成的联合问题。然后，对目标高分辨距离像引入Gamma-Gaussian先验，并采用变分推断对散射点进行估计。在此基础上，通过遗传算法迭代同步获得目标运动参数与高质量HRRP，最终实现高分辨聚焦
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