【摘 要】
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针对传统压缩感知穿墙雷达成像算法存在的计算过程复杂、对噪声较敏感等问题,提出一种压缩感知框架下的基于非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,
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针对传统压缩感知穿墙雷达成像算法存在的计算过程复杂、对噪声较敏感等问题,提出一种压缩感知框架下的基于非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)的穿墙成像算法。考虑到墙体回波信号的低秩性和目标信号的稀疏性,将穿墙成像视为正则化最小二乘优化问题,并转化为一个含核范数和l_1范数的复合优化问题。通过非精确增广拉格朗日乘子法交替更新迭代求解墙杂波矩阵和目标矩阵,从而完成目标重构。仿真结果表明所提算法的信杂比较好,并在显著提高目标成像精度的同时提高
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