空间信息获取与处理前沿技术丛书稀疏贝叶斯ISAR成像技术
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- ISBN:9787030661272
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:B5
- 页数:196
- 出版时间:2020-11-01
- 条形码:9787030661272 ; 978-7-03-066127-2
内容简介
本书面向稀疏孔径条件下逆合成孔径(ISAR)成像分辨率低,平动补偿难,旁瓣、栅瓣干扰严重的工程难题,系统的给出了基于稀疏贝叶斯框架的稀疏孔径ISAR成像技术对策。针对稀疏孔径ISAR成像难点,梳理了ISAR成像发展脉络及研究现状。基于ISAR图像稀疏特性,建立了两种稀疏先验模型及对应稀疏贝叶斯重构方法。对于稀疏孔径ISAR平动补偿,给出了基于熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦方法。针对稀疏孔径条件下ISAR横向定标难的问题,给出了一种基于修正牛顿迭代的转速估计方法,并提供了基于分层拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯ISAR成像思路。针对稀疏孔径ISAR成像高阶运动补偿,给出了基于贝叶斯框架的联合参数估计与ISAR成像方法。很后叙述了基于稀疏贝叶斯框架的稀疏孔径双基ISAR(Bi-ISAR)成像与干涉ISAR(InISAR)成像思路,为新体制雷达的发展提供参考。
目录
目录
《空间信息获取与处理前沿技术丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 高分辨成像雷达系统发展概况 2
1.3 ISAR成像技术研究现状 6
1.3.1 ISAR平动补偿 7
1.3.2 ISAR横向定标 10
1.3.3 稀疏孔径ISAR成像 11
1.3.4 Bi-ISAR成像 12
1.3.5 InISAR成像 13
1.4 本书主要内容 14
参考文献 15
第2章 稀疏贝叶斯重构理论 18
2.1 概述 18
2.2 基于对数拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯重构 19
2.2.1 对数拉普拉斯先验 19
2.2.2 基于MAP的稀疏贝叶斯重构 20
2.2.3 实验结果分析 24
2.3 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 27
2.3.1 基于LSM先验的稀疏建模 27
2.3.2 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 29
2.3.3 实验结果分析 35
2.4 本章小结 42
参考文献 42
第3章 稀疏孔径ISAR自聚焦技术 44
3.1 概述 44
3.2 稀疏孔径ISAR自聚焦信号模型 44
3.3 基于熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦 47
3.3.1 基于LA-VB算法的ISAR图像稀疏重构 48
3.3.2 ME1自聚焦算法 50
3.3.3 ME2自聚焦算法 52
3.4 实验结果分析 54
3.4.1 仿真数据实验结果 55
3.4.2 实测数据实验结果 66
3.5 本章小结 75
参考文献 76
第4章 稀疏孔径ISAR横向定标技术 77
4.1 概述 77
4.2 ISAR横向定标信号模型 78
4.3 基于修正牛顿迭代的ISAR成像横向定标 80
4.3.1 基于*小熵的转速估计 80
4.3.2 基于*大对比度的转速估计 85
4.4 实验结果分析 88
4.4.1 仿真数据实验结果 88
4.4.2 实测数据实验结果 99
4.5 本章小结 101
参考文献 102
第5章 稀疏孔径ISAR联合自聚焦与横向定标技术 103
5.1 概述 103
5.2 信号模型 103
5.3 基于变分贝叶斯算法的ISAR图像重构 105
5.4 基于修正牛顿迭代的*小熵ISAR联合自聚焦与横向定标 107
5.5 实验结果分析 110
5.5.1 仿真数据实验结果 111
5.5.2 实测数据实验结果 121
5.6 本章小结 133
参考文献 133
第6章 稀疏孔径Bi-ISAR成像技术 134
6.1 概述 134
6.2 Bi-ISAR成像信号模型 134
6.3 一维像预处理 137
6.4 稀疏Bi-ISAR成像 140
6.5 实验结果分析 143
6.6 本章小结 156
参考文献 156
第7章 稀疏孔径InISAR成像技术 158
7.1 概述 158
7.2 稀疏孔径InISAR成像信号模型 158
7.3 基于SM-SBL的稀疏孔径InISAR成像 162
7.3.1 稀疏贝叶斯推理 162
7.3.2 基于序贯多通道稀疏贝叶斯恢复算法的ISAR成像 166
7.3.3 基于*小二乘法的运动参数估计与滤波 169
7.4 实验结果分析 171
7.5 本章小结 180
参考文献 181
第8章 结束语 182
《空间信息获取与处理前沿技术丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 高分辨成像雷达系统发展概况 2
1.3 ISAR成像技术研究现状 6
1.3.1 ISAR平动补偿 7
1.3.2 ISAR横向定标 10
1.3.3 稀疏孔径ISAR成像 11
1.3.4 Bi-ISAR成像 12
1.3.5 InISAR成像 13
1.4 本书主要内容 14
参考文献 15
第2章 稀疏贝叶斯重构理论 18
2.1 概述 18
2.2 基于对数拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯重构 19
2.2.1 对数拉普拉斯先验 19
2.2.2 基于MAP的稀疏贝叶斯重构 20
2.2.3 实验结果分析 24
2.3 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 27
2.3.1 基于LSM先验的稀疏建模 27
2.3.2 基于LSM先验的稀疏贝叶斯重构 29
2.3.3 实验结果分析 35
2.4 本章小结 42
参考文献 42
第3章 稀疏孔径ISAR自聚焦技术 44
3.1 概述 44
3.2 稀疏孔径ISAR自聚焦信号模型 44
3.3 基于熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦 47
3.3.1 基于LA-VB算法的ISAR图像稀疏重构 48
3.3.2 ME1自聚焦算法 50
3.3.3 ME2自聚焦算法 52
3.4 实验结果分析 54
3.4.1 仿真数据实验结果 55
3.4.2 实测数据实验结果 66
3.5 本章小结 75
参考文献 76
第4章 稀疏孔径ISAR横向定标技术 77
4.1 概述 77
4.2 ISAR横向定标信号模型 78
4.3 基于修正牛顿迭代的ISAR成像横向定标 80
4.3.1 基于*小熵的转速估计 80
4.3.2 基于*大对比度的转速估计 85
4.4 实验结果分析 88
4.4.1 仿真数据实验结果 88
4.4.2 实测数据实验结果 99
4.5 本章小结 101
参考文献 102
第5章 稀疏孔径ISAR联合自聚焦与横向定标技术 103
5.1 概述 103
5.2 信号模型 103
5.3 基于变分贝叶斯算法的ISAR图像重构 105
5.4 基于修正牛顿迭代的*小熵ISAR联合自聚焦与横向定标 107
5.5 实验结果分析 110
5.5.1 仿真数据实验结果 111
5.5.2 实测数据实验结果 121
5.6 本章小结 133
参考文献 133
第6章 稀疏孔径Bi-ISAR成像技术 134
6.1 概述 134
6.2 Bi-ISAR成像信号模型 134
6.3 一维像预处理 137
6.4 稀疏Bi-ISAR成像 140
6.5 实验结果分析 143
6.6 本章小结 156
参考文献 156
第7章 稀疏孔径InISAR成像技术 158
7.1 概述 158
7.2 稀疏孔径InISAR成像信号模型 158
7.3 基于SM-SBL的稀疏孔径InISAR成像 162
7.3.1 稀疏贝叶斯推理 162
7.3.2 基于序贯多通道稀疏贝叶斯恢复算法的ISAR成像 166
7.3.3 基于*小二乘法的运动参数估计与滤波 169
7.4 实验结果分析 171
7.5 本章小结 180
参考文献 181
第8章 结束语 182
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