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《基于貝葉斯壓縮感知的合成孔徑雷達(dá)高分辨成像》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、------------------------------------------------------------------------------------------------基于貝葉斯壓縮感知的合成孔徑雷達(dá)高分辨成像第３３卷第１２期２０１１年１２月電子與信息學(xué)報(bào)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ｈｆｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｂｌ．３３Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．２０１１基于貝葉斯壓縮感知的合成孑Ｌ徑雷達(dá)高分辨成像徐建平＋皮亦鳴曹宗杰（電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院成都６１００７３
2、）摘要：基于壓縮感知（Ｃｓ）的合成孔徑雷達(dá)成像方法可以顯著減少數(shù)據(jù)采樣時(shí)問(wèn)、數(shù)據(jù)量以及節(jié)省信號(hào)帶寬。然而，基于ＣＳ的方法對(duì)噪聲和雜波相當(dāng)敏感，在信噪比較低的時(shí)候，成像質(zhì)量較差。該文結(jié)合ＣＳ理論提出了合成孔徑雷達(dá)中的隨機(jī)孔徑貝葉斯壓縮感知（ｎｃｓ）高分辨２維成像方法。在距離向應(yīng)用ＣＳ減少采樣數(shù)據(jù)的同時(shí)，在方位向隨機(jī)抽取部分孔徑位置發(fā)射和接收信號(hào)，以少量的測(cè)量孔徑和測(cè)量數(shù)據(jù)獲得重建目標(biāo)空間的足夠信息?；谪惾~斯的分析方法由于考慮了成像場(chǎng)景中的雜波以及壓縮采樣過(guò)程中的加性噪聲，因而能夠更好地重建目標(biāo)空間。仿真
3、結(jié)果表明，基于貝葉斯方法得到的圖像比基于ＦＦＴ方法得到的圖像更加尖銳，比基于ＣＳ方法得到——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------的圖像更加稀疏，因而具有更高的分辨率。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)；壓縮感知；高分辨；貝葉斯壓縮感知；超寬帶中圖分類號(hào)：ＴＮ９５７．５２ＤＯＩ：１０．３７２４／
4、８Ｐ．Ｊ．１１４６．２０１０．０１３７７文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ文章編號(hào)：１００９．５８９６（２０１１）１２．２８６３．０６ＳＡＲＩｍａｇｉｎｇＢａｓｅｄＸｕＪｉａｎ－ｐｉｎｇｏｎＢａｙｅｓｉａｎＰｉＹｉ—ｍｉｎｇＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇＣａｏＺｏｎｇ－ｊｉｅ６１００７３，Ｃｈｉｎａ）（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ巧ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｈｉｎａ，ＣｈｅｎｇｄｕＣａｌｌ——————————————————————————————————————-
5、-----------------------------------------------------------------------------------------------ＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ（ＣＳ）ｂａｓｅｄＳＡＲｉｍａｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｇｎａｌｂａｎｄｗｉｄｔｈ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅＣＳｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｎａｒｅｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇｔｉｍｅ，ｔｈｅｄａｔａｖｏｌｕｍｅａｎｄａｓａｖｅｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｎｏｉｓｅａｎｄｃｌｕｔｔｅｒ．
6、ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎｅｗｉｍａｇｉｎｇｍｏｄａｌｉｔｙｂａｓｅｄＢａｙｅｓｉａｎＣｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅＳｅｎｓｉｎｇ（ＢＣＳ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｏｎｇｗｉｔｈｔｏｎｏｖｅｌｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓａｍｐｌｉｎｇｓｃｈｅｍｅ．Ｔｈｉｓｎｅｗｉｍａｇｉｎｇｓｃｈｅｍｅｒｅｑｕｉｒｅｓｍｉｎｏｒｃｈａｎｇｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｃｃｏｕｎｔｓ——————————————————————————————————————-----------------------------------------
7、-------------------------------------------------------ｕｓｅｄｓｙｓｔｅｍａｎｄａｌｌｏｗｓｂｏｔｈｒａｎｇｅａｎｄｔｈｅａｚｉｍｕｔｈｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓａｍｐｌｉｎｇ．Ａｌｓｏ，ｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎｆｏｒｍａｌｉｓｍａｒｅｆｏｒａｄｄｉｔｉｖｅｎｏｉｓｅｅｎｃｏｕｎｔｅｒｅｄｉｎｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｉｍａｇｉｎｇｓｃｈｅｍｅ．Ｔｈｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｗｉｔｈｎｏｉｓｙａｎｄｃｌｕ
8、ｔｔｅｒｅｄｐｒｏｖｉｄｅｉｍａｇｉｎｇｓｃｅｎｅｓａｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｎｅｗｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎｆｏｒｍａｌｉｓｍｃａｎ——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------ｓｈａｒｐ
