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摘要:
合成孔径雷达(SAR)稀疏成像模型中的参数选择对于SAR稀疏成像的性能有重要影响,也是当前SAR稀疏成像研究中的难点问题.已有参数选择方法普遍存在适用于个别模型或者运算量大的缺点.基于最大后验概率估计和贝叶斯推理,提出了一种无需额外先验信息的自适应参数选择方法,所有需要的参数都可从已知的数据中获取.通过推导得到模型参数与信号、噪声方差的关系,避免了对数据进行一系列的训练处理,因此极大地减小了计算量.仿真数据和实测数据处理表明,本文方法在实现了较为精确的参数优化选择的前提下,其计算量远低于贝叶斯信息论准则、L-曲线等已有参数选择方法.
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文献信息
篇名 SAR稀疏成像模型参数自适应选择
来源期刊 遥感学报 学科 工学
关键词 稀疏成像 合成孔径雷达 参数选择 贝叶斯推理
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 579-587
页数 9页 分类号 TP701
字数 语种 中文
DOI 10.11834/jrs.20176207
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李永祯 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 115 1014 17.0 23.0
2 代大海 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 45 469 14.0 19.0
3 邢世其 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 17 117 6.0 10.0
4 孙豆 国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏成像
合成孔径雷达
参数选择
贝叶斯推理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
遥感学报
月刊
1007-4619
11-3841/TP
大16开
北京市安外大屯路中国科学院遥感与数字地球研究所
82-324
1986
chi
出版文献量(篇)
2330
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13
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68505
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