SAR稀疏成像模型参数自适应选择

摘要：

合成孔径雷达(SAR)稀疏成像模型中的参数选择对于SAR稀疏成像的性能有重要影响,也是当前SAR稀疏成像研究中的难点问题.已有参数选择方法普遍存在适用于个别模型或者运算量大的缺点.基于最大后验概率估计和贝叶斯推理,提出了一种无需额外先验信息的自适应参数选择方法,所有需要的参数都可从已知的数据中获取.通过推导得到模型参数与信号、噪声方差的关系,避免了对数据进行一系列的训练处理,因此极大地减小了计算量.仿真数据和实测数据处理表明,本文方法在实现了较为精确的参数优化选择的前提下,其计算量远低于贝叶斯信息论准则、L-曲线等已有参数选择方法.

关键词：稀疏成像、合成孔径雷达、参数选择、贝叶斯推理

所属期刊栏目：21

分类号：TP701(遥感技术)

资助基金：National Natural Science Foundation of China No.61501473,61490693,61490692国家自然科学基金61501473,61490693,61490692

在线出版日期：2017-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：579-587