基于稀疏贝叶斯学习的无源雷达高分辨成像

来源：电子与信息学报杂志2015年第5期北京时间：

作者：王天云, 于小飞, 陈卫东, 丁丽, 陈畅

摘要：针对无源雷达压缩感知成像，该文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。基于一次快拍模式下的无源雷达回波模型，文中首先考虑目标散射系数的统计特性及其对微波频率的依赖关系，将无源雷达成像转化为MMV(Multiple Measurement Vector)联合稀疏优化问题；然后对目标建立了级联形式的稀疏先验模型，并利用稀疏贝叶斯学习技术进行求解。相比之前基于目标确定性假设的稀疏恢复方法，所提算法更好地利用了目标的统计先验信息，具有能够自适应调整参数(目标模型参数和未知噪声功率)和高分辨反演目标等优点。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：无源雷达, 高分辨率成像, 稀疏贝叶斯学习, 联合稀疏优化

基金资助：国家自然科学基金(6117255, 61401140)和国家863计划项目(2012AA122903)资助课题