【摘 要】
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加速迭代硬阈值（AIHT）作为一种压缩感知（CS）算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合
【机 构】
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中国科学院电子学研究所微波成像技术国家重点实验室,中国科学院大学
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加速迭代硬阈值（AIHT）作为一种压缩感知（CS）算法,具有计算复杂度低、内存占用小的特点,在较小数目的观测下,经过有限次迭代便能获得较好的重建效果。因此,本文将该算法应用到逆合成孔径雷达（ISAR）稀疏成像,对该方法的具体特征和适用性进行了详细分析。仿真结果表明,在相同信噪比和回波脉冲数条件下,基于AIHT的ISAR成像方法,相比于稀疏贝叶斯算法（SBL）,在重建时间上缩短了至少2个量级;相比于迭代加权最小二乘法（IRLS）和平滑l0范数算法,在重建质量上提高了约3倍。经实测数据处理结果验证,在1/4原
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