基于矩阵相似度的空时二维干扰检测方法

发布时间：2018-04-09 17:00

  本文选题：空时自适应处理　切入点：干扰目标　出处：《系统工程与电子技术》2017年02期

【摘要】：针对干扰目标污染训练样本引起功率非均匀,造成空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)目标检测性能下降这一问题,提出一种基于矩阵相似度的STAP非均匀样本选取方法。该方法首先从受污染样本与干净样本的差异性度量角度入手,采用均值Hausdorff距离度量样本矩阵相似性,然后结合凸优化包计算不同样本的相似度,最后根据相似度的不同,实现对受污染样本的剔除。仿真结果表明,同广义内积法(generalized inner product,GIP)相比,采用均值Hausdorff矩阵相似度的挑选方法对于受小干扰强度目标污染的样本检测更加有效,避免了弱干扰目标对于协方差矩阵估计的影响,从而改善了STAP在功率非均匀环境下的目标检测性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the interference target pollution training samples cause the non-uniform power and the space-time adaptive processing space-time adaptive processing (space-time adaptive processing) target detection performance is degraded, a STAP heterogeneous sample selection method based on matrix similarity is proposed.The method first measures the difference between contaminated samples and clean samples, and measures the similarity of sample matrix with mean Hausdorff distance, then calculates the similarity of different samples with convex optimization packet, and finally according to the difference of similarity.The removal of contaminated samples is realized.The simulation results show that compared with generalized inner product method (GIP), the average Hausdorff matrix similarity selection method is more effective for the detection of samples contaminated by small interference intensity targets, and avoids the influence of weak interference targets on covariance matrix estimation.Thus, the performance of STAP target detection in non-uniform power environment is improved.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;中国人民解放军94175部队;
【分类号】：TN957.51

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本文编号：1727325