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【24h】

Fast l_1-regularized space-time adaptive processing using alternating direction method of multipliers

机译：快速L_1-正规的时空自适应处理使用乘法器的交替方向方法

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Motivated by the sparsity of filter coefficients in full-dimension space-time adaptive processing (STAP) algorithms, this paper proposes a fast l_1-regularized STAP algorithm based on the alternating direction method of multipliers to accelerate the convergence and reduce the calculations. The proposed algorithm uses a splitting variable to obtain an equivalent optimization formulation, which is addressed with an augmented Lagrangian method. Using the alternating recursive algorithm, the method can rapidly result in a low minimum mean-square error without a large number of calculations. Through theoretical analysis and experimental verification, we demonstrate that the proposed algorithm provides a better output signal-toclutter-noise ratio performance than other algorithms.
机译：通过全维空间时间自适应处理（STAP）算法中的滤波器系数的稀疏性，本文提出了一种基于乘法器交替方向方法的快速L_1-正则化的STAP算法，以加速收敛并减少计算。 所提出的算法使用分离变量来获得等效的优化制剂，其用增强的拉格朗日方法寻址。 使用交替的递归算法，该方法可以快速地导致低最小均方误差而无需大量计算。 通过理论分析和实验验证，我们证明了所提出的算法提供比其他算法更好的输出信号 - 流铃噪声比性能。

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