發(fā)布時(shí)間：2018-05-06 08:20

  本文選題：SAR + 微動目標(biāo)成像��； 參考：《國防科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年06期

【摘要】：SAR微動信息能夠反映出目標(biāo)的屬性信息,其微動圖像可作為雷達(dá)目標(biāo)識別的一種重要手段�；赟AR微動目標(biāo)回波的稀疏特性,建立了在過完備詞典下的稀疏表示模型,提出一種新的稀疏貝葉斯重構(gòu)方法——方差成分?jǐn)U張壓縮,該方法僅賦予有重要意義的信號元素不同的方差分量,擁有更少的參數(shù)。仿真結(jié)果表明,方差成分?jǐn)U張壓縮方法能較精確地估計(jì)出SAR目標(biāo)微動參數(shù),同時(shí)能夠獲得低信噪比條件下較好的微動目標(biāo)像。
[Abstract]:The SAR fretting information can reflect the attribute information of the target, and its fretting image can be used as an important means of radar target recognition. Based on the sparse characteristic of SAR fretting target echo, a sparse representation model based on over-complete dictionaries is established, and a new sparse Bayesian reconstruction method-Variance component expansion Compression is proposed. The method only assigns significant signal elements with different variance components and has fewer parameters. Simulation results show that the variance-component expansion compression method can accurately estimate the fretting parameters of SAR targets and obtain better fretting target images under low SNR.
【作者單位】： 國防科技大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61171133);國家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(61302148,61101182)
【分類號】：TN957.52

【共引文獻(xiàn)】

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8 朱一林;康國政;丁俊;朱e，

本文編號：1851517