电讯技术

作者：夏朝禹,高瑜翔,黄坤超,包兆华,郭春妮,王震

单位：(1.成都信息工程大学 通信工程学院,成都610225;2.气象信息与信号处理四川省高校重点实验室，成都610225;中国西南电子技术研究所，成都 610036;陆军装备部驻成都地区航空军代室，成都610036)

关键词：逆合成孔径雷达；成像方法；贝叶斯压缩感知；广义Pareto先验分布；

现有贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressed Sensing,BCS）-逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像算法中先验分布模型不能很好地满足可压缩性，导致成像精度随脉冲数目的减小、高斯噪声的增强而急剧下降。为此，提出了一种基于广义Pareto分布改进BCS成像方法(Improving BCS imaging based on GPD,IGPCS)。该方法主要在BCS框架下利用广义Pareto先验分布替代传统的广义Gaussian先验分布,以增强模拟信号的稀疏先验和可压缩性。进一步地，为了克服后验概率模型计算困难等问题，采用最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）方法对超参数进行估计。通过对Mig-25小型飞机的ISAR模拟实验表明,与传统方法相比，IGPCS方法能够获取极高的成像精度，并且对低脉冲数、强高斯噪声环境具有较强的鲁棒性。

来源：2020年第5期

《电讯技术》期刊编辑部

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