快速边缘的块稀疏贝叶斯学习代码 BSBL-FM

资 源 简 介

快速边缘的块稀疏贝叶斯学习代码 BSBL-FM

详 情 说 明

BSBL-FM（Block Sparse Bayesian Learning with Fast Marginalization）是一种针对块稀疏信号的先进贝叶斯学习算法。该算法专门为穿墙雷达等应用场景设计，能够有效处理具有块结构特征的稀疏信号恢复问题。

算法核心思想是通过贝叶斯框架对信号进行建模，将信号的块稀疏特性融入先验分布。与传统的稀疏恢复方法不同，BSBL-FM特别考虑了信号块内部和块之间的相关性，这使得它在处理穿墙雷达数据时能够获得更精确的成像结果。

主要特点包括：基于快速边缘化的高效计算，避免了直接处理高维矩阵；自适应学习块结构，无需预先知道确切的块划分；通过超参数自动估计实现自适应的稀疏度控制。这些特性使其在穿墙雷达成像中表现出色，能够有效克服多径效应和噪声干扰。

实际应用中，算法首先对接收信号进行建模，然后通过迭代优化同时估计信号的块结构和幅值。每次迭代包含两个主要步骤：更新块结构的超参数和重新估计信号。最终输出的重建结果能够清晰地展现墙后目标的轮廓和位置信息。