摘要：受平台物理空间限制，实孔径雷达天线波束宽、角分辨率低下。基于稀疏重建的角超分辨方法，在正则化框架下引入目标稀疏先验约束并通过迭代优化求解对目标散射分布进行反演，是提升实孔径雷达角分辨率的重要途径。然而，现有稀疏重建方法仅考虑了强点目标的稀疏分布特性，未考虑扩展目标的轮廓信息，存在目标边缘恢复失真的问题；同时，现有稀疏重建方法对代价函数中引入的超参数敏感，实际应用中依赖人工精细调整，难以根据不同场景进行自适应选取。针对上述两个问题，该文提出一种无超参数全变差(TV)正则化角超分辨方法，首先建立一种均方根LASSO (LASSO)代价函数，用于表征扫描回波序列与目标散射分布的拟合残差，以及目标边缘梯度的稀疏约束，从而将目标轮廓重建问题重转化为TV正则化约束下的非平滑凸优化问题；然后基于协方差拟合准则，导出了无超参数TV正则化约束的解析表达；最后提出一种广义迭代重加权最小二乘(GIRLS)求解策略，实现了均方根LASSO非平滑凸优化问题的迭代优化求解。仿真和实测结果表明，该文提出的方法能够在改善分辨率的同时保持目标的轮廓信息，且无需人工调整超参数。
