基于快速稀疏贝叶斯学习算法的宽带雷达数据融合方法
- 专利权人:
- 南京理工大学
- 发明人:
- 陈如山,丁大志,樊振宏,张欢欢
- 申请号：
- CN201310581793.6
- 公开号：
- CN103605121B
- 申请日:
- 2013.11.18
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 朱显国
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于快速稀疏贝叶斯学习算法的宽带雷达数据融合方法。针对分布在同一地点的多部雷达的多频段散射场数据，采用几何绕射理论对数据进行建模，将雷达数据融合问题转化为稀疏表示问题，并利用快速稀疏贝叶斯学习算法求解稀疏表示问题。先对不同雷达的子频带数据进行外推，获得重叠频段数据，然后根据重叠频段数据对不同雷达子频带数据进行相干配准，最后利用相干配准后的子频带数据进行频带外推内插，从而获取超宽带数据，提高雷达的距离向分辨率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
