摘要：针对无源雷达压缩感知成像,该文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的高分辨成像算法。基于一次快拍模式下的无源雷达回波模型,文中首先考虑目标散射系数的统计特性及其对微波频率的依赖关系,将无源雷达成像转化为MMV（Multiple Measurement Vector）联合稀疏优化问题;然后对目标建立了级联形式的稀疏先验模型,并利用稀疏贝叶斯学习技术进行求解。相比之前基于目标确定性假设的稀疏恢复方法,所提算法更好地利用了目标的统计先验信息,具有能够自适应调整参数（目标模型参数和未知噪声功率）和高分辨反演目标等优点。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：无源雷达 高分辨率成像 稀疏贝叶斯学习 联合稀疏优化 

单位：中国科学技术大学电磁空间信息重点实验室 合肥230027 中国卫星海上测控部 江阴214431