参数迭代最小化稀疏信号重构isar成像算法

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1、参数迭代最小化稀疏信号重构ISAR成像算法冯俊杰张弓南京航空航天大学电子信息工程学院六盘水师范学院电气工程学院为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像，本文提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构ISAR成像算法。首先建立ISAR稀疏成像信号模型;其次，推导0标参数稀疏W叶斯模型的联合概率密度函数，将TSAR成像转化为W叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率估计;最后，通过目标散射系数和噪声功率交替迭代优化求解，实现目标重构。与传统稀疏重构方法相比，算法的参数能够自适应调整。实测数据实验验证了本文算法具有较好的成像效果。关键词：逆合成孔径雷达;迭代最小化;稀疏信g•重构;成像;最人后

2、验概率;冯俊杰(1983-),男，研宂生，主要研宂方向为图像信号处理;张弓，教授，生导师。E-maikfzy028@163.com基金：国家自然科学基金项目(61471191)ParameterIterativeMinimizationSparseSignalRecoveryISARImagingAlgorithmFENGTunjieZHANGGongCollegeofElectronicsandj^iforma/d.onEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics;Abstract：Inordertoobt

3、aintherobustnessinversesyntheticapertureradar(ISAR)image,aniterativeminimizationBayesianlearningsparsesignalrecoveryalgorithmisproposed.Firstly,ISARimagingisestablished,andtheimagingproblemisconvertedtosparseconstraintmaximumaposteriori(MAP)estimationunderBayesiancriterion.Then,thetargetreco

4、nstructionandthenoisepowercanbeobtainedsimultaneouslybyexchangingiterativesolution,andthetargetcanberecovered.Comparedwiththeconventionalsparserecoveryalgorithms,theproposedalgorithmcanadjustparametersautomatically.Realdataexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasbetterrobustness.Ke

5、yword：Inversesyntheticapertureradar(TSAR);Iterativeminimization;Sparsesignalrecovery;Imaging;Maximumaposteriori(MAP);0概述ISAR成像技术具有全天候、全天时和远距离成像的特点，在军用和民用应用中发挥着重要作用［1-4］。通常利用发射人宽带信号提高距离向分辨率，通过增加目标转动积累角或长相干处理时间间隔(CPI,coherentprocessinginterval)来提高方位分辨率。当回波脉冲数有限或回波脉冲存在较强噪声时，传统的距离多普勒算法的方位分辨率受到很大

6、限制，成像分辨率低。另外，较长的CPI需要更为复杂的补偿算法，给后续处理带来很大网难，难以实现实时成像。实现短观测时间稳健高分辨率ISAR成像具有重要意义。压缩感知(CompressiveSensing,CS)理论为上述问题的解决提供/一种新的思路［5-8］。由于ISAR目标一般由强散射点组成，这些强散射点在成像区域内是稀疏分布的。基于压缩感知理论的雷达成像得到较为广泛的研究［9-12］。文献错误!未找到引用源。提出采用层次先验模型相关先验的贝叶斯稀疏信号重构ISAR成像算法，在噪声环境中能够得到较好的聚焦效果，但该算法的计算复杂度过高影响了其在实时信号处理屮的应用。文献［14

7、］提出了一种二维正交匹配追踪ISAR成像算法，一定程度上提高计算效率，但该算法需要信号稀疏度的先验信息，在实际应用中稀疏度的获取较为困难。文献［15］充分利用1SAR目标方位向上的稀疏特性，通过求解L1范数最小化的压缩感知算法对目标成像，该算法能在较少iHl波数据的条件下具有较好的成像性能，但该算法对噪声敏感，稳健性较差。文献[16]提出两维结构模式耦合災叶斯(PC-SBL)ISAR成像算法，能够实现高分辨率ISAR成像，但这种算法运算量大，不利于实时成像。为实现高分辨率稳健ISAR成像，本