系统工程与电子技术

作者：徐安林, 张毓, 周峰

单位：1. 中国人民解放军63921部队, 北京 100094；2. 西安电子科技大学电子工程学院, 陕西 西安 710071

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

基金：国家自然科学基金(61971332);国家自然科学基金(61631019);国家自然科学基金(61801344)

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。

来源：2022年第6期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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