压缩采样与模因算法：高解析度雷达目标距离反射率的精确估计

本文主要探讨了基于压缩采样和模因算法在高分辨率雷达目标距离反射率估计中的应用。压缩采样（CS）作为一种新兴的技术，已被证实可以在雷达目标检测和成像领域展现出强大的潜力，尤其是在处理大量数据和有限采样率的情况中，能够实现高效的数据压缩和重建。然而，传统的信号恢复方法往往面临一个挑战，即如何找到欠定线性系统中的稀疏解，这是一个复杂且可能属于NP-hard问题，即寻找近似真实最小值的解并非易事。 作者们提出了采用Memetic Algorithm（MA），一种结合全局和局部搜索策略的优化算法，来解决这一非凸l（0）-范数最小化问题。MA在此场景下被设计为双种群版本，其中一个种群负责全局搜索，通过位置总体评估来探索可能的解决方案范围；另一个种群则进行局部搜索，专注于目标反射率的细节优化。这种双种群结构的优势在于能有效利用已知信息，从而提高解决方案的质量，使其在信号恢复过程中表现出色，相较于通用优化算法具有更高的性能。 文章的重点在于设计了一个压缩接收机，它不仅具备压缩采样的特性，还集成了这个创新的MA算法。这个接收机被应用于多目标的高分辨率距离反射率估计，旨在提高在不同采样率条件下的性能。实验结果显示，无论是在无噪声的理想环境下还是在存在噪声和干扰的实际应用中，这种压缩接收机都展现出优于同类设备的性能。这表明，结合压缩采样和模因算法在雷达目标检测中的确能提升精确性和效率，为高分辨率雷达技术的发展提供了新的可能。 总结来说，本文的研究工作为高分辨率雷达系统的信号处理提供了一种新颖而有效的策略，通过Memetic Algorithm优化压缩采样技术，能够在保持图像质量的同时减少数据采集量，对于实际雷达系统的设计和优化具有重要的理论和实践价值。