FOCUSS和M-FOCUSS算法均可通过迭代加权最小范数解实现STAP稀疏恢复，其中FOCUSS针对单变量模型，M-FOCUSS扩展至多变量模型，两者均通过动态调整权重矩阵促进解的稀疏性。具体分析如下：
初始化权重矩阵：W?? = diag(x???)，即对角线元素为上一次迭代解 x??? 的各分量。
计算中间变量：q? = (AW??)?b，通过加权后的矩阵 AW?? 的Moore-Penrose逆求解。
更新解：x? = W??q?，将权重矩阵与中间变量相乘得到当前迭代解。
更新权重矩阵：W??? = diag(c?[i]^(1-p/2))，其中 c?[i] = ||x?[i]|| 是解 X? 的第 i 行列范数（即所有测量向量在第 i 个分量上的能量平方和的平方根）。参数 p 控制稀疏性强度，p 越小，解越稀疏。
计算中间变量：Q??? = A????B，其中 A??? = AW??? 是加权后的矩阵。
更新解：X??? = W???Q???，将权重矩阵与中间变量相乘得到当前迭代解。
