穿墙雷达扩展目标自聚焦稀疏成像方法

• 作者: 刘庆华 戴耀辉 晋良念
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 穿墙稀疏成像 贝叶斯压缩感知 自聚焦 参数化字典
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 585-592
• 页数: 8页
• 分类号: TN957
• 字数: 4351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2017.06.003

摘要

实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝叶斯压缩感知的自聚焦稀疏成像方法.该方法首先把墙体厚度和介电常数视为字典的参数,建立了参数化字典稀疏表示模型,并且充分考虑扩展目标像素间的结构信息,然后对未知墙体参数的字典矩阵在墙体参数上进行一阶泰勒级数展开,采用变分法进行分层交替迭代优化相应的隐变量和参数.仿真和实验结果表明,该方法通过修正墙体参数偏差,有效消除了目标位置偏移和图像模糊,实现了未知墙体参数下的高分辨自聚焦成像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	晋良念		57	177	7.0	11.0
3	刘庆华	桂林电子科技大学信息与通信学院	102	261	9.0	10.0
6	戴耀辉	桂林电子科技大学信息与通信学院	1	2	1.0	1.0