李　玮， 邓维波， 杨　强，索　莹， MIGLIORE Marco Donald

(1. 哈尔滨工业大学 电子与信息工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001; 2. 信息感知技术协同创新中心，黑龙江 哈尔滨 150001; 3. 意大利卡西诺大学 电信与信息工程学院，意大利 卡西诺 03043)

随着阵元数量的增多、系统复杂度的提高以及工作环境的恶化，阵列单元将不可避免地存在失效问题．当若干天线单元发生失效后，将会引起包括最大副瓣电平(Peak SideLobe Level， PSLL)和零陷深度(Null Depth Level，NDL)等辐射特性的改变，影响雷达技战术性能的正常发挥．在采取措施修正辐射方向图之前，首先需要快速定位失效单元的位置，实现对失效单元的诊断．

作为当前学术界研究的热点问题之一，阵列失效单元诊断方法受到各国学者的广泛关注．经典的诊断方法包括全息诊断方法[1-3]、程序控制方法[4-6]以及模式识别方法[7-9]．上述方法要求探头以半波长为步进间隔且空间采样数量不低于单元数目，因而，随着单元数量的增大存在采样数量大、测量时间长、诊断效率低等缺陷．压缩感知理论(Compressive Sensing)的出现为这一领域提供了全新的思路．意大利卡西诺大学Marco Donald Migliore教授首次将压缩感知理论用于阵列天线失效单元诊断中[10]，有效减少了采样数目和诊断时间．该国特伦托大学Giacomo Oliveri教授首次将贝叶斯压缩感知理论(Bayesian Compressive Sensing)应用于本领域[11]，不仅实现了失效单元的定位，而且给出了诊断的可信程度．土耳其学者Taner Ince提出了一种采用lp(0

现有基于压缩感知理论的诊断模型中，均假设探头以等间隔扫描的方式在远场区域对静……