利用广义内积值迭代加权的空时协方差矩阵估计方法

发布时间：2018-05-27 20:26

  本文选题：空时自适应处理(STAP) + 广义内积(GIP)　； 参考：《电子与信息学报》2014年02期

【摘要】：精确估计协方差矩阵是空时自适应处理(STAP)的核心问题,基于最大似然的样本协方差矩阵估计方法仅适用于均匀检测环境。为了提高非均匀场景下协方差矩阵的估计精度,该文提出迭代加权的空时协方差矩阵估计方法。该方法依据广义内积值(GIP)与其统计均值的距离确定样本的加权系数,并通过建立广义内积直方图及迭代处理的方式进一步提高协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明,该方法能够提高非均匀环境下协方差矩阵的估计性能。
[Abstract]:Accurate estimation covariance matrix is the core problem of space-time adaptive processing (STAP). The sample covariance matrix estimation method based on maximum likelihood is only applicable to uniform detection environment. In order to improve the estimation accuracy of covariance matrix in non-uniform scenes, this paper proposes an iterative weighted space time covariance matrix estimation method. The weighted coefficient of the sample is determined by the distance between GIP and its statistical mean, and the estimation accuracy of the covariance matrix is further improved by establishing the generalized inner product histogram and iterative processing. The simulation results show that the method can improve the estimation performance of the covariance matrix in the non-uniform environment.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(60901066) 国家部级基金和中央高校基本科研业务费专项资金(K5051302007)资助课题
【分类号】：TN957.51

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1943630