《表1 各成像方法在图5情形下的成像性能和执行时间对比》

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《基于GPD的稳健贝叶斯压缩感知ISAR成像方法》

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式中:I（q）为所成像中第q（q∈[1，MN]）像素值的幅值大小，为比较不同信噪比情形下各方法成像性能；At和Ac分别表示成像结果的目标区域和成像区域；Nt和Nc分别表示目标区域和成像区域对应的像素个数。信噪比范围设置为SNR∈[-10 dB，-5 dB，0 d B，5 dB，10 d B]，扫描中的脉冲数M=32。图5展示了不同方法结果随SNR变化的B-scan像，同时表1给出了图5中5种方法B-scan像的TCR。通过对仿真结果的比较，注意到exGPCS、BCS和LCS在低噪声情况下能够提供足够的性能，但随着噪声水平的提高，成像质量迅速下降，其相应的TCR分别从[24.41，25.52，27.63]下降至[19.54，20.56，22.01]。与此同时，在所设信噪比范围内，GPCS和IGPCS的B-scan像中噪声受到很大程度上的抑制，获得清晰的目标轮廓。相比而言，IGPCS更加稳健，在SNR=-10 dB的情况下，IGPCS虽然存在少量的假散射点，但相对于其他算法成像效果明显更好。可以推断，基于GPCS假设的ISAR成像中，能量聚集和空间特征没有得到充分利用。相反，IGPCS有效利用这些特性，成像性能将得到有效改善。因此，IGPCS方法从改进先验分布与先验分布模式出发，提升先验的稀疏性、可压缩性与能量聚集特性，使其在低SNR下获得更好的成像性能。