改进的最佳子集降维STAP方法

发布时间：2018-05-02 23:36

  本文选题：空时自适应处理 + 空间谱相关系数　； 参考：《信号处理》2016年12期

【摘要】：针对空时最优处理器存在计算复杂度高、训练样本不足和杂波非均匀的问题,提出一种改进的降维方法。首先,利用空间谱相关系数表征目标和杂波轨迹的分离特性,将天线脉冲对的选择转化为最小化空间谱相关系数问题,降低了计算复杂度和杂波非均匀的影响;其次,对杂波噪声协方差矩阵进行特征值分解,结合互谱法选择特征向量构成降维矩阵,降低了对训练样本的需求;最后,仿真分析验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:An improved dimensionality reduction method is proposed to solve the problems of high computational complexity, insufficient training samples and uneven clutter in space-time optimal processors. Firstly, the spatial spectral correlation coefficient is used to characterize the separation characteristics of target and clutter trajectory, and the selection of antenna pulse pair is transformed into minimizing the spatial spectral correlation coefficient problem, which reduces the computational complexity and the influence of clutter nonuniformity. The clutter noise covariance matrix is decomposed by eigenvalue decomposition and the feature vector is selected to form the dimensionality reduction matrix combined with the cross spectrum method. The demand for training samples is reduced. Finally the simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 电子工程学院;信息工程大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272333) 安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF99)
【分类号】：TN958

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本文编号：1835963