王天云,陆新飞,丁　丽,尹治平,陈卫东

(1.中国卫星海上测控部,江苏江阴 214431;2.中国科学技术大学中科院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥 230027;3.合肥工业大学光电技术研究院,安徽合肥 230009)



基于贝叶斯压缩感知的FD-MIMO雷达Off-Grid目标稀疏成像

王天云1,2,陆新飞2,丁丽2,尹治平3,陈卫东2

(1.中国卫星海上测控部,江苏江阴 214431;2.中国科学技术大学中科院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥 230027;3.合肥工业大学光电技术研究院,安徽合肥 230009)

传统压缩感知(CS,Compressive Sensing)成像方法一般假定目标精确位于事先划定的成像网格上，实际中由于散射点空间位置是连续分布的，因此偏离网格(Off-grid)问题必然存在.这会引起真实回波测量值与默认系统观测矩阵之间失配，导致传统CS成像方法性能恶化.本文基于频率分集多输入多输出(FD-MIMO,Frequency Diverse Multiple-Input Multiple-Output)雷达，针对Off-grid目标提出了一种基于贝叶斯压缩感知的稀疏自聚焦(SAF-BCS,Sparse Autofocus Imaging Method Based on Bayesian Compressive Sensing)成像算法.该算法依据最大后验(MAP,Maximum A Posteriori)准则，利用变分贝叶斯学习技术求解含有Off-grid目标的稀疏像.与传统稀疏重构方法相比，所提方法充分利用了目标先验信息，可自适应调整参数，能够更好地反演稀疏目标，同时具有校正Off-grid目标的网格位置偏差以及估计噪声功率等优势.仿真结果表明SAF-BCS算法对网格划分不敏感，具有稳健的成像性能.

贝叶斯压缩感知；FD-MIMO雷达；Off-grid目标；变分贝叶斯学习；稀疏自聚焦成像

1　引言

多输入多输出(MIMO)雷达是一种采用多发射天线、多接收天线的雷达系统，通过利用发射信号的正交特性获得波形分集……