[发明专利]基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法有效
| 申请号： | 201711361065.9 | 申请日： | 2017-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN108226928B | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 白雪茹;王格;周峰;李小勇 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/90 | 分类号： | G01S13/90 |
| 代理公司： | 61205 陕西电子工业专利中心 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法，本发明的实现步骤是：(1)稀疏贝叶斯建模；(2)利用期望传播算法求解稀疏贝叶斯模型中每个距离单元的实数权向量；(3)重构逆合成孔径雷达ISAR图像散射系数矩阵；(4)转置并画出矩阵，得到回波缺损及低信噪比情况下的目标逆合成孔径雷达ISAR成像结果。本发明基于稀疏信号重构理论实现了逆合成孔径雷达ISAR成像，可用于在回波缺损及低信噪比情况下对空间与空中非合作目标的二维成像。 | ||
| 搜索关键词： | 逆合成孔径雷达 算法 成像 矩阵 低信噪比 缺损 回波 稀疏 期望 传播 稀疏信号重构 贝叶斯模型 非合作目标 成像结果 二维成像 散射系数 贝叶斯 实数权 建模 可用 求解 向量 重构 转置 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于期望传播算法的逆合成孔径雷达成像方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)稀疏贝叶斯建模：/n(1a)计算距离向脉冲压缩后每个距离单元有效复数回波向量对应的实数向量；/n(1b)将待测目标周围环境中复数噪声向量对应的实数噪声向量的先验分布设置为高斯分布；/n(1c)将每个距离单元的实数权向量的先验分布设置为伯努利高斯分布；/n(2)利用期望传播算法，计算每个距离单元的实数权向量：/n(2a)设置初始距离单元的序号q＝1；/n(2b)设置初始迭代次数k＝1，在第q个距离单元中，将先验分布R中所有高斯分布的方差值均初始化为p
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