任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像

发布时间：2017-09-08 14:23

  本文关键词：任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像

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【摘要】：为同时提高压缩感知(CS)中任意稀疏结构多量测向量(MMV)模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代(LBI)的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI实现MMV模型的二维重构;然后,通过设置预条件子的方法对感知矩阵的条件数进行优化,以通过提高收敛速度而提高重构速度,并从理论和仿真两个方面对算法的收敛性和运算量进行了分析;最后通过仿真结果表明,本文算法能够高质量地重构任意稀疏结构MMV模型,同时在重构速度方面具有明显的优势。基于实测数据不同信噪比(SNR)条件下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像结果,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 空军预警学院;
【关键词】： 多量测向量(MMV)模型 线性Bregman迭代(LBI) 二维重构 逆合成孔径雷达(ISAR)成像
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言压缩感知(CS)理论中关键的问题之一是如何从少量的量测中得到信号的稀疏重构[1~5]。而CS研究主要分为单量测向量(SMV,Single Measure-ment Vector)模型和多量测向量(MMV,multiplemeasurement vectors)模型。其中,SMV模型主要针对一维信号;MMV模型主要针对的二维信号,如脑

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本文编号：814534