摘要：
针对“完全扰动”情况下压缩感知雷达（压缩感应雷达，CSR）观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知（贝叶斯压缩感知，BCS）的稳健参数估计方法。首先构造“完全扰动”情况下企业社会责任参数估计的稀疏线性模型,并从稀疏矢量的最大后验概率（最大后验概率，MAP）出发,推导了完全扰动矩阵服从柯西分布时的优化目标函数;随后通过稀疏矢量和尺度参数的交替迭代,求得稀疏矢量的最优解。与现有重构算法及其改进算法相比,该方法能够有效改善企业社会责任系统应对失配误差的稳健性,提高目标成功检测的概率和参数估计的精度。计算机仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。
