本文選題：機(jī)載雷達(dá) + 空時(shí)自適應(yīng)處理��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年04期

【摘要】：基于知識輔助的樣本挑選算法是一種模型化的算法,當(dāng)存在陣元誤差時(shí),假定的雜波模型與實(shí)際接收數(shù)據(jù)不匹配,算法性能嚴(yán)重下降。為了解決這個(gè)問題,提出一種基于子空間的陣元誤差估計(jì)方法。該方法首先利用雷達(dá)構(gòu)型參數(shù)計(jì)算雜波的正交補(bǔ)空間,再對接收數(shù)據(jù)分解得到最大奇異值對應(yīng)的左奇異向量,最后利用兩者的正交性來估計(jì)陣元誤差。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以準(zhǔn)確地估計(jì)陣元誤差,提高知識輔助樣本挑選算法的穩(wěn)健性。
[Abstract]:Knowledge-based sample selection algorithm is a modelled algorithm. When there are array element errors, the performance of the proposed clutter model does not match with the actual received data, and the performance of the algorithm is seriously degraded. In order to solve this problem, a subspace-based matrix error estimation method is proposed. Firstly, the orthogonal complementary space of clutter is calculated by using the radar configuration parameters, then the left singular vector corresponding to the maximum singular value is obtained by decomposing the received data. Finally, the matrix element error is estimated by using the orthogonality of the two parameters. The simulation results show that the proposed method can accurately estimate the matrix error and improve the robustness of the knowledge aided sample selection algorithm.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61372133)資助課題
【分類號】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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7 和潔;馮大政;向聰;文s，

本文編號：1795911