【摘 要】
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为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号处理与图像处理重点实验室,中国工程物理研究院电子工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601470,U1733116);天津市自然科学基金(16JCYBJC41200,20162898)
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为了保证对多个地面运动目标同时进行合成孔径雷达成像时具有足够的响应动态范围,提出了一种基于参数化贝叶斯机器学习的压缩感知稀疏表示方法,在对运动目标稀疏特征增强的同时可以显著地提高多目标合成孔径雷达成像的响应动态范围。首先,利用渐进线性的吕氏分布时频表示方法获得多运动目标的多普勒调制参数,并构建二阶多项式傅里叶字典;然后,针对该字典可能导致的压缩感知有限等距特性欠佳的问题,研究利用字典的互相关度进行定量评估;最后,引入地面运动目标相对背景杂波的稀疏先验概率分布,建立层级贝叶斯模型,应用变分贝叶斯期望最大算法
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