《表2 ATI-RPCA和GoDec方法的计算时间和迭代次数》

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《基于多通道SAR系统的ATI-RPCA地面动目标指示方法》

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本文提出的ATI-RPCA方法充分考虑了SAR-GMTI的问题，可充分缓解超参数的影响，其在不同超参数k值下的检测结果如图6所示。在图6(a）中，与传统的GoDec算法相似，所提方法在k值为500时出现了漏警，这与第2节的分析是一致的。因此，在预检测处理过程中，需要将基数预先设置得更大一些，以避免漏检目标。图6(b）和图6(c）则展示了ATI-RPCA方法在一个宽泛的超参数取值范围内获取的稳健检测性能，其可以在[500，5 500]的k取值区间内准确地检测运动目标。换句话说，所提方法可以放宽基数值的取值范围并限制虚警目标的出现。对于本节中的示例，该方法可以在k大于5 000的情况下成功地检测到所有运动目标且并没有出现虚警，而传统的GoDec算法则只在k设置为800左右的小范围内才能实现稳定的检测性能，这无疑极大提高了该方法的工程价值。此外，该方法比传统的GoDec算法更加高效，因为其充分考虑了杂波所代表的低秩矩阵和运动目标所代表的稀疏矩阵的特征，所提方法仅需几次迭代即可达到收敛，而GoDec算法需要数百次迭代。表2中比较了两种方法的计算时间和迭代次数。