Sparse Bayesian Perspective for Radar Coincidence Imaging with Model Errors
المؤلفون المشاركون
Zhou, Xiaoli
Cheng, Yongqiang
Fan, Bo
Chen, Shuo
Jiang, Zhijie
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Sparsity-driven methods are commonly applied to reconstruct targets in radar coincidence imaging (RCI), where the reference matrix needs to be computed precisely and the prior knowledge of the accurate imaging model is essential.
Unfortunately, the existence of model errors in practical RCI applications is common, which defocuses the reconstructed image considerably.
Accordingly, this paper aims to formulate a unified framework for sparsity-driven RCI with model errors based on the sparse Bayesian approach.
Firstly, a parametric joint sparse reconstruction model is built to describe the RCI when perturbed by model errors.
The structured sparse Bayesian prior is then assigned to this model, after which the structured sparse Bayesian autofocus (SSBA) algorithm is proposed in the variational Bayesian expectation maximization (VBEM) framework; this solution jointly realizes sparse imaging and model error calibration.
Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can both calibrate the model errors and obtain a well-focused target image with high reconstruction accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fan, Bo& Zhou, Xiaoli& Chen, Shuo& Jiang, Zhijie& Cheng, Yongqiang. 2020. Sparse Bayesian Perspective for Radar Coincidence Imaging with Model Errors. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202059
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fan, Bo…[et al.]. Sparse Bayesian Perspective for Radar Coincidence Imaging with Model Errors. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202059
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fan, Bo& Zhou, Xiaoli& Chen, Shuo& Jiang, Zhijie& Cheng, Yongqiang. Sparse Bayesian Perspective for Radar Coincidence Imaging with Model Errors. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202059
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202059
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر