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用于雷达方位超分辨的L1范数正则化及其约束方法

         

摘要

方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题,针对求解过程中遇到的病态性,深入研究了L1范数正则化方法及其约束方法.在目标稀疏性质的前提下,建立了L1范数正则化与约束L1范数正则化模型.鉴于雷达数据的维数较多,利用梯度投影算法对模型进行求解.在不同信噪比情况下对两个等幅点目标进行了计算机仿真,结果初步表明:随着信噪比的降低,两种算法的分辨效果变差,在相同条件下约束L1范数正则化方法分辨效果更好,在信噪比为0 dB时,仍可分辨相隔1/2半功率波束宽度的两个等幅点目标;同时约束L1范数正则化方法分辨性能优于L1范数正则化方法、迭代反卷积法、维纳逆滤波法和Richardson-Lucy算法(RL算法);此两种范数正则化方法具有较强的噪声适应能力,可用于雷达方位超分辨.

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