基于离网稀疏贝叶斯学习的双频段ISAR成像方法

摘要

本发明属于雷达信号处理技术领域，公开了一种基于离网稀疏贝叶斯学习的双频段ISAR成像方法，包括：对高低频段回波数据进行预处理，得到高低频段观测数据矩阵；根据高低频段观测数据矩阵建立高低频段数据的离网稀疏表征模型，并基于二阶泰勒展开简化高低频段数据的离网稀疏表征模型；根据高低频段在全频段的索引向量，生成对应的基字典矩阵和离网补偿字典矩阵；利用稀疏贝叶斯学习算法依次对不同方位单元中所包含的离网散射中心位置和散射强度进行求解，即可实现目标的二维高分辨成像。解决了观测目标上等效散射中心偏离字典网格时现有成像算法旁瓣高难以聚焦的问题，且在低信噪比下仍可得到聚焦的合成高分辨二维像，具有一定的噪声稳健性。