【摘 要】
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协方差矩阵估计是自适应信号处理的基本问题,随着雷达分辨率不断提高和杂波环境变得更加复杂,传统高斯背景下的采样协方差矩阵(SCM)估计性能会降级,非均匀杂波的协方差矩阵估
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协方差矩阵估计是自适应信号处理的基本问题,随着雷达分辨率不断提高和杂波环境变得更加复杂,传统高斯背景下的采样协方差矩阵(SCM)估计性能会降级,非均匀杂波的协方差矩阵估计算法能有效克服这一问题,具有更好的估计精度和鲁棒性。针对低秩复合高斯分布的STAP杂波,协方差矩阵的估计可以转化为关于特征值、纹理分量和杂波子空间这些参数的估计问题。本文提出一种两步极大似然的协方差矩阵估计算法,首先根据纹理分量和特征值的似然估计,推导出特征值的不动点方程;然后采用大部分最小化最优化框架对杂波的子空间进行迭代优化,以获得精确的子空间的似然估计。仿真证明,该算法能有效提高非均匀杂波协方差矩阵估计的精度和稳健性,改善STAP的检测性能。
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