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提出一种稀疏重构框架下利用幅度实现扩展目标量测划分的方法.利用衍射受限光学系统特性对像平面进行网格采样,建立稀疏重构模型及＂超完备字典＂.通过重构挖掘像元幅度值中的有效信息并基于成像机理对重构出的非目标量测进行抑制处理,利用重构出的亚像元级目标位置、幅度信息实现目标量测的划分.仿真结果表明：信噪比为6dB时,本文算法比传统方法在实现对所有扩展目标量测的正确划分上提前30s,对目标探测信息能充分利用,在量测划分准确性上比依靠距离划分的传统方法有较大提高,尤其在低信噪比条件下较传统方法量测划分的准确性提升明显