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摘要
传统炮位雷达在利用步进频信号进行一维距离像宽带合成时，存在回波数据量大、信噪比低等问题，系统复杂度高且成像质量不高，不利于弹丸目标的快速分类识别。针对上述问题，文中充分发掘并利用步进频信号的回波特性，将压缩感知思想应用其中，构建了基于多脉冲回波信号的广义联合块稀疏模型，提出了模型下的重构算法，并将字典学习算法与之结合，大大提高了低测量值、低信噪比情况下的弹丸目标一维距离像质量，降低后端数据处理量的同时提高了炮位雷达目标识别的正确率。理论分析和仿真实验均证明了所提算法的有效性。
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单位南京电子技术研究所
