【摘 要】
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雷达目标识别中雷达回波数据巨大,因此利用稀疏分解的方法对回波数据进行稀疏化处理。但稀疏分解中的匹配追踪算法存在计算复杂、计算量大的问题,所以汲取了粒子群优化算法（PS
【机 构】
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西安航空学院电子工程学院,西北工业大学电子信息学院
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雷达目标识别中雷达回波数据巨大,因此利用稀疏分解的方法对回波数据进行稀疏化处理。但稀疏分解中的匹配追踪算法存在计算复杂、计算量大的问题,所以汲取了粒子群优化算法（PSO）全局搜索能力强、收敛速度快的优点对最优原子的搜索过程进行优化,并且针对粒子群优化易陷入局部最优的问题,提出一种惯性权重自适应改变的改进解决方法。通过对雷达高分辨率距离像（HRRP）信号的稀疏表示实验仿真发现,基于粒子群优化的匹配追踪算法能大大缩短匹配追踪的时间,同时惯性权重自适应改变的方法也有效解决了PSO优化的＂早熟＂问题。
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