压缩传感雷达（Compressive Sensing Radar, CS Radar）是一种采用压缩感知（Compressive Sensing, CS）理论的雷达技术，该理论允许对稀疏信号进行子奈奎斯特采样，通过大大减少所需数据量来解决传统雷达系统中的大数据量问题。压缩感知雷达技术的应用不仅限于雷达成像（radar imaging），还包括了多输入多输出雷达检测（multiple-input multiple-output radar detection）等多个领域。
文章主要讨论了在存在高强度加性噪声的情况下，通过结构化的测量矩阵实现混合脉冲累积方案，以改善压缩感知雷达的检测性能。传统的脉冲累积方法主要依赖于信号的相干累积，但该方案同时允许雷达进行相干和非相干累积，进而提升了雷达对噪声的鲁棒性。
文章中提到了混合脉冲累积的两个关键组件：
1. 结构化测量矩阵（structured measurement matrix）：该矩阵允许雷达在加性噪声的高背景下通过相干和非相干累积脉冲信号，以此来提高检测性能。
2. 时间延迟补偿矩阵（time delay compensation matrix）：基于频率域加权的补偿矩阵，能够准确补偿雷达中的距离迁移（range migration）问题。距离迁移是由于雷达信号在传播过程中的时间延迟和多普勒效应引起的，这可能会对雷达系统的测量精度造成影响。
文章中还提出了一个改进的算法用于恢复结构化的联合稀疏向量（structured joint sparse vectors），并进行了数值模拟实验以验证所提出的方案在检测性能和准确性方面均有提升。
在文章的引言部分，作者指出当前现代雷达检测系统面临的一个主要挑战是数据量的日益庞大。压缩感知理论的提出为数据的子采样提供了新的框架，它不再局限于传统的数据压缩方法，而是在保持信号稀疏特性的同时减少所需数据量。尽管如此，CS雷达在信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）很低时检测性能会迅速下降。因此，文章提出了混合脉冲累积方法来应对这一问题，该方法通过结合相干与非相干累积脉冲，并通过频率域加权的时间延迟补偿来准确补偿距离迁移。
为了适应噪声环境中的数据，已经提出了多种重建算法，例如为了适应噪声数据的基追踪（Basis Pursuit, BP）方法中的基追踪去噪（Basis Pursuit Denoising, BPDN），以及针对部分已知支持集的噪声CS的改进BPDN。然而，尽管这些算法能够在一定程度上提升性能，但其改进效果有限，并且当SNR降低到一定程度时，算法可能无法正常工作。因此，需要新的方法来进一步提升性能，这也是文章所提出的新方案的研究背景和动机。
文章的结尾部分可能被OCR扫描技术中的识别错误或漏识别所影响，但从提供的部分中我们可以看出，作者通过实施数值模拟实验，展示了所提出的混合脉冲累积方案在提高检测性能和准确性方面的有效性。
在学术领域，这篇论文的知识点对于雷达系统设计、信号处理、压缩感知理论的深入研究和应用具有重要价值。它提供了一种新的思路，用于提升雷达系统在复杂噪声环境下的性能，同时展示了如何结合理论算法和实际雷达信号处理来实现这一目标。这些知识点对于研究人员和工程师在雷达系统设计与优化方面提供了宝贵的参考。
