基于快速稀疏贝叶斯学习的机动目标ISAR成像方法

摘要

本发明提出了一种基于快速稀疏贝叶斯学习的机动目标ISAR成像方法，解决了在回波缺损及低信噪比环境下无法获得机动目标聚焦良好的ISAR图像的问题，实现包括：获取机动目标的有效回波矩阵；得到相位补偿后的回波向量；构建参数化字典及其线性回归模型，并在实数域重新定义；获取噪声向量和散射点幅度的先验概率密度函数；通过模型计算得到机动目标高分辨ISAR图像。本发明对散射点幅度重构时，用近似下界函数进行模型参数求解，避免了矩阵求逆，降低了运算时间复杂度。本发明能在回波缺损及低信噪比环境下，快速得到机动目标重构误差较小且聚焦良好的ISAR图像，用于回波缺损及低信噪比条件下机动目标的特征提取与识别。