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逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波具有明显的稀疏特征,传统的凸优化稀疏ISAR成像算法涉及繁琐的正则项系数调整,严重限制了超分辨成像的精度及便捷程度。针对此问题,该文面向非约束Lasso正则化模型,建立分层贝叶斯概率模型,将非约束的?_1范数正则化问题等效转化成稀疏拉普拉斯先验建模问题,并在分层贝叶斯Lasso模型中建立正则项系数依赖的概率分布,从而为实现完全自动化参数调整提供便利条件。考虑到目标稀疏散射特征和多超参数的高维统计特性,该文应用吉布斯(Gibbs)随机采样方法,实现对ISAR目标稀疏特