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基于广义最小最大凹惩罚项的ISAR稀疏成像方法
ISAR 广义最小最大凹惩罚项 L1范数最小化
2019/4/18
介绍一种基于广义最小最大凹（generalized minimax concave，GMC）惩罚项的ISAR稀疏成像方法。该方法的惩罚项形式与L1范数最小化方法不同，不仅使最小二乘损失函数凸性最小，而且避免了L1范数最小化方法系统性幅值低估问题。通过仿真实验说明GMC算法在ISAR成像中的幅度保持特性。利用Yak-42飞机的实际数据进行ISAR成像，结果表明GMC算法在成像精度方面优势明显，具有更...