研究目的
提出一种针对欠采样条件下高速目标的高分辨距离像重建新算法，利用基于LSM先验的变分贝叶斯推断来恢复目标高分辨距离像，并采用基于熵最小化的牛顿法估计目标速度。
研究成果
该算法在高速目标欠采样数据的高分辨距离像重建中达到了最先进的性能，能够以仅12.5%的采样率或在信噪比=0分贝的条件下，从欠采样数据中重建出聚焦良好的高分辨距离像和成像清晰的逆合成孔径雷达图像。
研究不足
该论文未明确提及所提算法的局限性。
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基于欠采样数据的高速运动目标贝叶斯高分辨率距离像重建
DOI：10.1109/tip.2020.2980149
期刊：IEEE Transactions on Image Processing
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
宽带雷达系统获取的高分辨距离像（HRRP）是目标散射体在雷达视线方向（LOS）上的投影。高分辨距离像重建对逆合成孔径雷达（ISAR）成像不可或缺，尤其适用于目标识别场景——特别是当无法获取目标ISAR图像时。然而对于高速运动目标，其高分辨距离像会因高阶相位误差产生展宽。为获得聚焦良好的高分辨距离像，需利用实测或估计的目标速度补偿速度引起的相位误差。针对欠采样数据情形下传统速度估计与高分辨距离像重建算法失效的问题，本文提出一种新型高速目标欠采样数据高分辨距离像重建方法。该方法以拉普拉斯尺度混合模型（LSM）作为高分辨距离像的稀疏先验，通过变分贝叶斯推断推导其后验分布，从而从欠采样数据中实现高分辨率重建。此外，在重建过程中通过联合熵最小化与高分辨距离像稀疏性约束来估计目标速度，补偿速度引入的高阶相位误差以实现距离像聚焦?；诜抡嬗胧挡馐莸氖笛榻峁橹ち怂岜匆端垢叻直婢嗬胂裰亟ㄋ惴ǖ挠行?。
作者：
Shuanghui Zhang，Yongxiang Liu，Xiang Li，Guoan Bi
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