科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝叶斯压缩感知的自聚焦稀疏成像方法。该方法首先把墙体厚度和介电常数视为字典的参数,建立了参数化字典稀疏表示模型,并且充分考虑扩展目标像素间的结构信息,然后对未知墙体参数的字典矩阵在墙体参数上进行一阶泰勒级数展开,采用变分法进行分层交替迭代优化相应的隐变量和参数。仿真和实验结果表明,该方法通过修正墙体参数偏差,有效消除了目标位置偏移和图像模糊,实现了未知墙体参数下的高分辨自聚焦成像。
- 单位
