基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的三維ISAR成像技術(shù).pdf

1、三維逆合成孔徑雷達(dá)（ISAR)成像是當(dāng)前雷達(dá)成像領(lǐng)域較為前沿的熱門課題，在干涉測高、形變檢測、目標(biāo)識別等領(lǐng)域均有廣闊的應(yīng)用前景。但傳統(tǒng)三維ISAR成像通常面臨采樣率高、觀測時(shí)間長、實(shí)時(shí)成像困難等問題，這也促使國內(nèi)外學(xué)者對三維ISAR成像進(jìn)行深入研究。
　　本文以傳統(tǒng)的干涉式三維ISAR成像為切入點(diǎn)，重點(diǎn)研究了基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的三維ISAR成像方法以及基于幅相誤差校正和聯(lián)合估計(jì)的三維ISAR壓縮感知成像方法。主要研究工作概述如下：

2、
　　1.針對傳統(tǒng)三維ISAR成像，研究了一種結(jié)合干涉技術(shù)與距離多普勒(Range-Doppler，RD)算法的三維ISAR成像方法。給出了基于干涉處理的三維ISAR成像流程，點(diǎn)目標(biāo)仿真驗(yàn)證了這種方法的有效性。
　　2.針對基于Laplace先驗(yàn)的壓縮感知（Compressed Sensing,CS)算法面臨手動(dòng)調(diào)整正則化參數(shù)及計(jì)算復(fù)雜度高的問題，提出一種基于邊緣稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Marginalized Sparse Bay

3、esian Learning,MSBL)的三維 ISAR成像方法。建立了ISAR成像的稀疏驅(qū)動(dòng)模型，利用快速M(fèi)SBL算法獲得不同接收通道的高分辨ISAR圖像，并通過ISAR圖像對的干涉處理重建目標(biāo)的三維ISAR像。模擬和實(shí)測數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性。
　　3.針對接收通道存在幅相誤差，研究了基于幅相誤差校正和聯(lián)合估計(jì)的三維ISAR壓縮感知成像方法。
　　(1)以誤差校正為出發(fā)點(diǎn)，研究了基于特征值分解的幅相誤差參數(shù)估計(jì)方