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传统雷达受到Nyquist采样率的限制,在高分辨率的需求下会产生非常庞大的数据。压缩感知理论降低了整个系统对于采样设备以及存储设备的要求。该文在压缩感知的框架下引入一种基于目标特征的不完备的基集合,并建立与之适应的恢复算法。该方法无需事先已知问题的稀疏度,且在求解长度较长的线状目标问题时具有较好的性能。此外,对于线状多目标的问题该方法也可同样求解。仿真结果验证了所提算法的有效性。