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摘要:
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一步缩短了运算时间,仿真实验验证了算法的有效性和优越性.
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文献信息
篇名 基于快速SBL的双基地ISAR成像
来源期刊 雷达科学与技术 学科 工学
关键词 双基地逆合成孔径雷达 稀疏孔径 稀疏贝叶斯学习 快速边缘似然函数最大化
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 289-298
页数 10页 分类号 TN911.72
字数 8687字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2337.2019.03.009
五维指标
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
双基地逆合成孔径雷达
稀疏孔径
稀疏贝叶斯学习
快速边缘似然函数最大化
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
雷达科学与技术
双月刊
1672-2337
34-1264/TN
大16开
安徽省合肥市9023信箱60分箱
2003
chi
出版文献量(篇)
1971
总下载数(次)
3
总被引数(次)
10892
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导