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Soft Iterative Method with Adaptive Thresholding for Reconstruction of Radar Scenes

机译：自适应阈值的软迭代法重建雷达场景

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A proper use of the advances of compressed sensing (CS) theory in radar systems may lead to data rate reduction, energy saving and measuring improvement. Using, e.g., randomly placed chirps and CS reconstruction algorithms, the velocity unambiguously measured by FMCW-Radars can be increased. In this paper, we propose to use the Soft Iterative Method with Adaptive Thresholding (soft-IMAT) for the reconstruction of the radar scene. Its performance is analyzed in different scenarios and compared with the original IMAT with respect to detection probability and computational complexity. A modified soft-IMAT is proposed in order to reduce the computational overhead caused by the soft-based decision.
机译：在雷达系统中正确使用压缩感知（CS）理论的进步可能会导致数据速率降低，节能和测量改进。使用例如随机放置的chi和CS重建算法，可以提高FMCW-Radars明确测量的速度。在本文中，我们建议使用具有自适应阈值的软迭代方法（soft-IMAT）重建雷达场景。在不同情况下分析其性能，并就检测概率和计算复杂度与原始IMAT进行比较。为了减少由基于软的决策引起的计算开销，提出了一种改进的软IMAT。

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