基于方差成分扩张压缩的稀疏贝叶斯ISAR成像方法

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xuming

【摘要】

：

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

【作者】

：

苏伍各王宏强邓彬秦玉亮凌永顺

【机构】

：

国防科技大学空间电子信息技术研究所,电子工程学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2014年07期

【关键词】

：

逆合成孔径雷达计算机层析成像稀疏贝叶斯学习方差成分扩张压缩稀疏恢复 Inverse SAR （ISAR） Computerized Tomography

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