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摘要
针对墙参数模糊条件下运动目标成像速度慢、墙参数重建精度差等问题,提出了一种改进拟牛顿-粒子群优化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGSPSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解决了传统拟牛顿算法和粒子群算法计算速度慢、误差较大等问题。该算法与块正交匹配追踪(Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP)算法相结合不仅可以精确重建边墙位置,还能够准确地重建多径效应环境中的运动目标和静止目标,算法的计算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真结果和数据分析验证了所提方法的性能。
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单位电子信息工程学院; 沈阳航空航天大学
