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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及一种基于快速SBL算法实现分段观测ISAR高分辨成像方法，包括：对分段观测数据进行建模，得到分段观测数据模型；基于分段观测数据模型下的傅里叶字典矩阵，结合信号精度值和噪声精度值，采用快速傅里叶变换计算稀疏贝叶斯学习算法进行迭代过程中的待求逆矩阵；基于待求逆矩阵，利用Levinson‑Durbin迭代算法求解逆矩阵的G‑S分解因子；结合逆矩阵的G‑S分解因子，利用快速傅里叶算法求解稀疏贝叶斯学习算法迭代过程中后验分布的均值和协方差的对角元素；当判断均值不满足收敛条件时，计算新的信号精度值和新的噪声精度值，并返回步骤S2；当判断均值满足收敛条件时，输出均值。该成像方法在保证成像结果准确性的基础上减小计算复杂度，提高了成像效率。
主权项：1.一种基于快速SBL算法实现分段观测ISAR高分辨成像方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据分段观测数据中有效采样样本和缺失采样样本对所述分段观测数据进行建模，得到分段观测数据模型；S2、基于所述分段观测数据模型下的傅里叶字典矩阵，结合信号精度值和噪声精度值，采用快速傅里叶变换计算稀疏贝叶斯学习算法对稀疏信号进行迭代过程中的待求逆矩阵；S3、基于所述待求逆矩阵，利用Levinson-Durbin迭代算法求解逆矩阵的G-S分解因子；S4、结合所述逆矩阵的G-S分解因子，利用快速傅里叶算法求解所述稀疏贝叶斯学习算法对稀疏信号进行迭代过程中后验分布的均值和协方差的对角线元素；S5、当判断所述均值不满足收敛条件时，基于所述协方差的对角线元素和所述均值计算新的信号精度值和新的噪声精度值，并返回步骤S2；当判断所述均值满足所述收敛条件时，输出所述均值。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于快速SBL算法实现分段观测ISAR高分辨成像方法及装置
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