基于稀疏多层迭代算法的角向超分辨率处理技术

《Journal of Systems Engineering and Electronics》：Angular super-resolution using sparse multi-layer iterative algorithm for sparse arrays

　　

摘要：

本文提出了一种适用于单次采样条件下稀疏阵列的二维角向超分辨率框架。该框架建立了方位-仰角二维角向超分辨率模型，明确了二维角向超分辨率图像与信号之间的关系。通过这一模型，二维角向超分辨率问题可转化为超越线性优化问题。为高效准确地解决这一优化问题，我们基于超越线性信号处理理论提出了稀疏多层迭代算法。在分层迭代过程中，解空间会不断缩小。所构建的非线性加权矩阵和稀疏约束系数有助于区分信号与噪声的影响，从而更好地解决超越线性优化问题。此外，非线性加权矩阵可在求解过程中进行自适应更新，确保在不同信噪比下都能获得高性能的角向超分辨率结果。实验验证了所提方法的有效性与稳定性。