【摘 要】
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稀疏信号处理作为一种新兴的信号处理技术,提供了一个通过少量数据重建原始信号的理论框架,是雷达基于稀疏采样数据进行目标检测和成像的理论依据。其中,压缩感知(compressed sensing,CS)作为一种稀疏重构技术,自提出起就在各个领域得到了大力发展。尤其在利用缺损的雷达回波数据获取目标信息的研究中,压缩感知体现出了巨大的应用价值和极大的发展潜力。压缩感知理论通过求解稀疏约束的非线性方程就能够以稀疏采样得到的数据准确重构出原始信号,突破了传统信号处理理论中采样定理的极限,实现了从信号采样到信息采样的飞
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稀疏信号处理作为一种新兴的信号处理技术,提供了一个通过少量数据重建原始信号的理论框架,是雷达基于稀疏采样数据进行目标检测和成像的理论依据。其中,压缩感知(compressed sensing,CS)作为一种稀疏重构技术,自提出起就在各个领域得到了大力发展。尤其在利用缺损的雷达回波数据获取目标信息的研究中,压缩感知体现出了巨大的应用价值和极大的发展潜力。压缩感知理论通过求解稀疏约束的非线性方程就能够以稀疏采样得到的数据准确重构出原始信号,突破了传统信号处理理论中采样定理的极限,实现了从信号采样到信息采样的飞
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