基于变分贝叶斯推理的宽带雷达超分辨方法

摘要

本文提出了一种联合几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型和稀疏表示理论的宽带雷达超分辨方法.首先利用GTD模型构建过完备字典,将宽带雷达超分辨问题转化为稀疏表示问题;然后,结合目标散射本身的稀疏特性建立层级贝叶斯模型,采用变分贝叶斯期望最大(Variational Bayesian Expectation Maximum,VBEM)算法自适应地学习参数和超参数,该算法不需手动调节参数,且对噪声具有良好的稳健性.本文所提方法不仅能够有效实现宽带雷达多波段数据融合,同时还能减小模型匹配误差,大大提高距离分辨率和参数估计精度.仿真实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性.