【摘 要】
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针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区,中国华阴兵器试验中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61601496).
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针对稀疏孔径条件下双基地ISAR成像分辨率低、运算时间长等问题,提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。首先,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径回波模型,然后将整个二维回波数据进行分块处理,并假设目标图像各像元服从高斯先验,建立稀疏贝叶斯模型,再利用快速边缘似然函数最大化方法求解得到高质量目标图像,最后将所求的每块回波对应的目标图像合成整个二维图像。由于采取了分块处理,在每块图像重构时减少了数据存储量和计算量。另外,相比于传统的稀疏贝叶斯学习求解方法,本文所提快速算法在保证重构质量的同时进
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