贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像

tend · 发表于 2021-6-22 09:22

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摘要：传统压缩感知（ＣＳ，ＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ）成像方法一般假定目标精确位于事先划定的成像网格上，实际
中由于散射点空间位置是连续分布的，因此偏离网格（Ｏｆｆｇｒｉｄ）问题必然存在．这会引起真实回波测量值与默认系统
观测矩阵之间失配，导致传统ＣＳ成像方法性能恶化．本文基于频率分集多输入多输出（ＦＤＭＩＭＯ，ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｅｒｓｅ
ＭｕｌｔｉｐｌｅＩｎｐｕｔＭｕｌｔｉｐｌｅＯｕｔｐｕｔ）雷达，针对Ｏｆｆｇｒｉｄ目标提出了一种基于贝叶斯压缩感知的稀疏自聚焦（ＳＡＦＢＣＳ，
ＳｐａｒｓｅＡｕｔｏｆｏｃｕｓＩｍａｇｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ）成像算法．该算法依据最大后验（ＭＡＰ，Ｍａｘｉ
ｍｕｍＡＰｏｓｔｅｒｉｏｒｉ）准则，利用变分贝叶斯学习技术求解含有Ｏｆｆｇｒｉｄ目标的稀疏像．与传统稀疏重构方法相比，所提方
法充分利用了目标先验信息，可自适应调整参数，能够更好地反演稀疏目标，同时具有校正Ｏｆｆｇｒｉｄ目标的网格位置偏
差以及估计噪声功率等优势．仿真结果表明ＳＡＦＢＣＳ算法对网格划分不敏感，具有稳健的成像性能．
关键词：贝叶斯压缩感知；ＦＤＭＩＭＯ雷达；Ｏｆｆｇｒｉｄ目标；变分贝叶斯学习；稀疏自聚焦成像

基于贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像.pdf (3.02 MB, 下载次数: 0)

wushy · 发表于 2021-6-22 10:57

贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像，收藏了。

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[毕业设计] 贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像

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