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全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法被引量：1: 1; 作者翟庆林刘盛启 +1 位作者胡杰民占荣辉《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期144-150,共7页; 为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选... 展开更多; 关键词雷达目标识别全极化高分辨距离像多任务压缩感知; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多任务贝叶斯压缩感知的稀疏可重构天线阵的优化设计被引量：2: 2; 作者沈海鸥王布宏李龙军《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2168-2174,共7页; 建立方向图可重构天线的联合稀疏模型,基于多任务贝叶斯压缩感知理论提出一种稀疏可重构天线阵的优化设计方法.该方法在实现方向图精确重构的同时可以大幅减少天线数量,节省平台空间,降低设计成本.首先基于多任务贝叶斯压缩感知理论建... 展开更多; 关键词稀疏布阵方向图可重构天线多任务贝叶斯压缩感知相关向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

对比源框架下的多任务贝叶斯压缩感知微波成像方法被引量：3: 3; 作者张清河于士奇 +1 位作者时李萍张士惠《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2208-2214,共7页; 针对强散射体微波成像困难问题,本文提出了一种对比源框架下的基于拉普拉斯先验的多任务贝叶斯压缩感知方法,实现了稀疏强散射体的微波成像.在对比源框架下,基于“数据”积分方程并对成像区域网格离散建立稀疏感知模型,前向问题采用矩... 展开更多; 关键词微波成像对比源共轭梯度一阶Born近似拉普拉斯先验多任务贝叶斯压缩感知; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法被引量：2: 4; 作者屈乐乐桂客张丽丽《电讯技术》北大核心 2017年第1期53-58,共6页; 针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测... 展开更多; 关键词极化探地雷达目标成像多测量向量多任务贝叶斯压缩感知; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MT-BCS的可分离DOA估计算法: 5; 作者万连城黑蕾王迎斌《现代电子技术》北大核心 2019年第6期10-13,共4页; 压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过对二维DOA模型的重新建模,将多任务贝叶斯压缩感知... 展开更多; 关键词二维DOA估计压缩感知贝叶斯多任务贝叶斯压缩感知分辨率算法复杂度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法被引量：1: 1; 作者翟庆林刘盛启胡杰民占荣辉; 机构国防科技大学电子科学与工程学院中国人民解放军; 出处《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期144-150,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61471370 61401479); 文摘为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。; 关键词雷达目标识别全极化高分辨距离像多任务压缩感知; Keywords radar target recognition full-polarization HRRP multitask compressive sensing; 分类号 TN919 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多任务贝叶斯压缩感知的稀疏可重构天线阵的优化设计被引量：2: 2; 作者沈海鸥王布宏李龙军; 机构空军工程大学信息与导航学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2168-2174,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61172148); 文摘建立方向图可重构天线的联合稀疏模型,基于多任务贝叶斯压缩感知理论提出一种稀疏可重构天线阵的优化设计方法.该方法在实现方向图精确重构的同时可以大幅减少天线数量,节省平台空间,降低设计成本.首先基于多任务贝叶斯压缩感知理论建立多目标方向图的稀疏优化模型,根据权值向量的先验概率分布,利用快速相关向量机估计超参数的最大后验概率来得到多组阵元位置及其激励,实时改变激励以获得不同方向图的稀疏逼近.仿真验证了该方法能够以较少的阵元个数和较高的方向图拟合精度快速实现方向图重构.; 关键词稀疏布阵方向图可重构天线多任务贝叶斯压缩感知相关向量机; Keywords sparse array pattern reconfigurable antenna multitask Bayesian compressed sensing relevance vector machine; 分类号 TN820 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名对比源框架下的多任务贝叶斯压缩感知微波成像方法被引量：3: 3; 作者张清河于士奇时李萍张士惠; 机构三峡大学计算机与信息学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2208-2214,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61771008)。; 文摘针对强散射体微波成像困难问题,本文提出了一种对比源框架下的基于拉普拉斯先验的多任务贝叶斯压缩感知方法,实现了稀疏强散射体的微波成像.在对比源框架下,基于“数据”积分方程并对成像区域网格离散建立稀疏感知模型,前向问题采用矩量法数值模拟;构造基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知分层模型;在多入射波情况下,利用多任务贝叶斯压缩感知方法对对比源进行优化求解;最后利用“状态方程”实现了目标函数的重构.本文在考虑噪声情况下,通过对多像素单目标、不均匀目标、多目标的微波成像数值模拟,并与共轭梯度方法、一阶Born近似框架下的多任务贝叶斯压缩感知方法的重构结果比较,验证了本文方法的有效性和鲁棒性.; 关键词微波成像对比源共轭梯度一阶Born近似拉普拉斯先验多任务贝叶斯压缩感知; Keywords microwave imaging contrast source conjugate gradient first order Born approximation Laplacian priori multi-task Bayesian compressed sensing; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法被引量：2: 4; 作者屈乐乐桂客张丽丽; 机构沈阳航空航天大学电子信息工程学院; 出处《电讯技术》北大核心 2017年第1期53-58,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61671310 61302172) +2 种基金 201602565) 航空科学基金资助项目(2016ZC54013); 文摘针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测量向量(MMV),通过多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)算法对各个极化通道的测量数据进行联合处理从而实现各个极化通道对应的探测场景反射率的重建。基于时域有限差分(FDTD)法的仿真数据处理结果表明所提成像算法在目标位置重建的准确性和背景杂波抑制能力上均优于单测量向量(SMV)模型的极化探地雷达成像算法。; 关键词极化探地雷达目标成像多测量向量多任务贝叶斯压缩感知; Keywords polarimetric ground penetrating radar （ GPR） target imaging multiple measurement vectors （MMV） multi-task Bayesian compressive sensing（ MT-BCS）; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MT-BCS的可分离DOA估计算法: 5; 作者万连城黑蕾王迎斌; 机构西安电子科技大学; 出处《现代电子技术》北大核心 2019年第6期10-13,共4页; 基金国家自然科学基金(61701380)~~; 文摘压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过对二维DOA模型的重新建模,将多任务贝叶斯压缩感知理论应用于二维DOA估计问题中,从而提出基于多任务贝叶斯压缩感知的可分离二维DOA低的优点。; 关键词二维DOA估计压缩感知贝叶斯多任务贝叶斯压缩感知分辨率算法复杂度; Keywords 2-D DOA estimation compressed sensing Bayesian MT-BCS resolution algorithm complexity; 分类号 TN951-34 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法	翟庆林刘盛启胡杰民占荣辉	《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多任务贝叶斯压缩感知的稀疏可重构天线阵的优化设计	沈海鸥王布宏李龙军	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	对比源框架下的多任务贝叶斯压缩感知微波成像方法	张清河于士奇时李萍张士惠	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法	屈乐乐桂客张丽丽	《电讯技术》北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MT-BCS的可分离DOA估计算法	万连城黑蕾王迎斌	《现代电子技术》北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料