模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

• 作者: 何兴宇 童宁宁 胡仁荣 苏于童
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达成像 MIMO阵列 压缩感知 稀疏贝叶斯学习
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 电子·信息·通信
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 4251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2018.04.012

摘要

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像.利用MI-MO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MI-MO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来.通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像.仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童宁宁	空军工程大学防空反导学院	89	407	11.0	14.0
2	何兴宇	空军工程大学防空反导学院	12	31	3.0	4.0
3	胡仁荣	空军工程大学防空反导学院	5	2	1.0	1.0
4	苏于童	西安交通大学数学与统计学院	3	3	1.0	1.0