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針對地面多徑環境下運動目標檢測，使用最小絕對收縮與選擇算子（ LASSO）算法在參數估計時會出現偽目標的問題，提出一種基于LASSO模型框架的設計矩陣降維構造方法。首先，信號的多徑傳播能夠帶來目標檢測的空間分集，信號在不同的多徑上有不同的多普勒頻移；此外，使用寬帶正交頻分復用（ OFDM）信號能夠帶來頻率分集。由于空間分集和頻率分集的引入造成目標的稀疏特性。利用多徑的稀疏性和對環境的先驗知識，去估計稀疏向量。仿真結果表明，在一定信噪比（SNR，-5 dB）下，基于設計矩陣降維構造方法的改進的LASSO算法比基追蹤算法（BP）、DS（ Dantzig Selector）、LASSO等傳統算法的檢測性能有明顯提高；在一定虛警率（0.1）條件下，改進的LASSO算法比原LASSO算法檢測概率提高了30%。所提算法能夠有效去除偽目標，提高雷達目標檢測概率。
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