本文選題：空時(shí)自適應(yīng)處理 + 空間譜相關(guān)系數(shù)�。� 參考：《信號(hào)處理》2016年12期

【摘要】：針對(duì)空時(shí)最優(yōu)處理器存在計(jì)算復(fù)雜度高、訓(xùn)練樣本不足和雜波非均勻的問題,提出一種改進(jìn)的降維方法。首先,利用空間譜相關(guān)系數(shù)表征目標(biāo)和雜波軌跡的分離特性,將天線脈沖對(duì)的選擇轉(zhuǎn)化為最小化空間譜相關(guān)系數(shù)問題,降低了計(jì)算復(fù)雜度和雜波非均勻的影響;其次,對(duì)雜波噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解,結(jié)合互譜法選擇特征向量構(gòu)成降維矩陣,降低了對(duì)訓(xùn)練樣本的需求;最后,仿真分析驗(yàn)證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.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;信息工程大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272333) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1308085QF99)
【分類號(hào)】：TN958

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10 張燕;馬亮;陳春芳;;空時(shí)自適應(yīng)處理算法性能影響因素分析[J];制導(dǎo)與引信;2013年04期

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本文編號(hào)：1835963