研究目的
通过采用模式耦合稀疏贝叶斯学习方法处理多测量向量问题，解决基失配难题并校正运动目标旋转补偿（MTRC）问题，从而实现快速旋转目标的高分辨率逆合成孔径雷达成像。
研究成果
所提出的PC-MSBL算法通过建模相邻距离单元间的模式依赖关系并避免MTRC问题，比其他算法更准确高效地重建多通道块稀疏信号，从而获得快速旋转目标的聚焦良好的ISAR图像。
研究不足
该研究未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括计算复杂度以及目标极端机动性的处理。
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基于模式耦合贝叶斯策略的多测量向量高速旋转目标高分辨率逆合成孔径雷达成像
DOI：10.1016/j.dsp.2019.07.001
期刊：Digital Signal Processing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
对高速旋转目标进行超高分辨率逆合成孔径雷达（ISAR）成像是一项复杂任务。采用传统距离多普勒（RD）ISAR技术时，在相干处理间隔（CPI）内可能出现脉冲数不足或引入距离徙动跨单元（MTRC）的问题?；谘顾醺兄–S）技术，我们能够利用有限脉冲数实现目标的高分辨率ISAR成像。基于稀疏表示的方法可在短CPI内实现目标的超分辨率ISAR成像——该时段内目标仅旋转微小角度且散射点距离徙动较小。然而传统基于CS的ISAR成像方法通常面临基失配问题，可能导致ISAR图像质量下降。为实现高速旋转目标的高分辨率ISAR成像，本文提出多测量向量的模式耦合稀疏贝叶斯学习方法（即PC-MSBL算法）。通过建立多通道模式耦合分层高斯先验来建模相邻距离单元间的模式依赖关系并校正MTRC问题，采用期望最大化（EM）算法推断超参数的最大后验（MAP）估计值。仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性。
作者：
Xingyu He，Ningning Tong，Xiaowei Hu，Weike Feng
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