| 稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像 |
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| 作者姓名： | 周小利 王宏强 程永强 秦玉亮 |
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| 作者单位： | 国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073,国防科技大学 电子科学与工程学院, 湖南 长沙 410073 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61302149, 61302142）;高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目（20124307110013） |
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| 摘 要： | 传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。
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| 关 键 词： | 雷达关联成像 扩展目标 稀疏贝叶斯学习 结构配对 变分贝叶斯期望－最大化 |
| 收稿时间： | 2016-01-21 |
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