典型文献
基于Beta过程的高分辨ISAR成像
文献摘要：
对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像.但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效.本文首先建立了 ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计.实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像.
文献关键词：
逆合成孔径雷达;高分辨成像;稀疏贝叶斯学习;Beta过程
中图分类号：
作者姓名：
徐安林;张毓;周峰
作者机构：
中国人民解放军63921部队,北京100094;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]徐安林;张毓;周峰-.基于Beta过程的高分辨ISAR成像)[J].系统工程与电子技术,2022(06):1873-1879
A类：
B类：
Beta,ISAR,高信噪比,回波,观测环境,逆合成孔径雷达,inverse,synthetic,aperture,radar,低信噪比,相位误差,成像算法,稀疏观测,观测模型,稀疏贝叶斯学习,学习理论,非参数,先验,概率模型,Gibbs,最大似然,高分辨成像
AB值：
0.335995
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