La reconstrucción de matrices dispersas tiene una amplia aplicación, como la estimación del DOA y el STAP. Sin embargo, su rendimiento suele estar restringido por el problema del desajuste de la rejilla. En este trabajo, revisamos el modelo de reconstrucción de matrices dispersas y proponemos el modelo de reconstrucción de matrices dispersas conjunto basado en la expansión de Taylor de un orden. Y puede superar el problema del desajuste de la rejilla. A continuación, proponemos el algoritmo Joint-2D-SL0 que puede resolver el problema de reconstrucción de matrices dispersas de forma eficiente. En comparación con el método de detección compresiva de Kronecker, nuestro método propuesto tiene una mayor eficiencia computacional y una precisión de reconstrucción aceptable. Finalmente, los resultados de la simulación validan la superioridad del método propuesto.
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