使用重加权原子范数最小化的稀疏可重构直线阵列设计

为克服网格失配问题并提升阵列性能,提出了使用重加权原子范数最小化的稀疏可重构直线阵列设计方法,将稀疏可重构直线阵列设计问题表示为多测量矢量稀疏优化模型,并通过重加权原子范数最小化算法解算出阵元位置和阵元激励。区别于经典压缩感知方法,该方法借助原子范数理论建立了阵元数量、阵元位置和阵元激励联合优化的无网格稀疏优化模型,从而可以克服网格失配问题,并提升阵列波束图的匹配精度。仿真实验表明,与压缩感知类方法相比,重加权原子范数最小化算法可以设计出波束匹配精度高一个数量级的稀疏可重构直线阵列。