本文選題：空時自適應處理(STAP) + 廣義內積(GIP)��； 參考：《電子與信息學報》2014年02期

【摘要】：精確估計協(xié)方差矩陣是空時自適應處理(STAP)的核心問題,基于最大似然的樣本協(xié)方差矩陣估計方法僅適用于均勻檢測環(huán)境。為了提高非均勻場景下協(xié)方差矩陣的估計精度,該文提出迭代加權的空時協(xié)方差矩陣估計方法。該方法依據(jù)廣義內積值(GIP)與其統(tǒng)計均值的距離確定樣本的加權系數(shù),并通過建立廣義內積直方圖及迭代處理的方式進一步提高協(xié)方差矩陣的估計精度。仿真結果表明,該方法能夠提高非均勻環(huán)境下協(xié)方差矩陣的估計性能。
[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.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(60901066) 國家部級基金和中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(K5051302007)資助課題
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1943630