【摘 要】
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宽带雷达回波处理中存在采样速率高、存储压力大、信号处理时间长的问题.压缩感知理论（Compressive Sensing,CS）利用以远低于奈奎斯特速率采样的样本可实现信号高概率重构,有效
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宽带雷达回波处理中存在采样速率高、存储压力大、信号处理时间长的问题.压缩感知理论（Compressive Sensing,CS）利用以远低于奈奎斯特速率采样的样本可实现信号高概率重构,有效地降低了数据采样率,缓解了宽带雷达数字信号处理的压力.利用贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressive Sensing,BCS）,实现对雷达回波信号的压缩采样,减小数据量的同时能够充分恢复信号的目标信息.BCS理论基于相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）原理,采用快速边际似然
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