【摘 要】
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针对训练样本被干扰目标污染导致空时自适应处理（STAP）目标检测性能下降的问题,提出了一种基于先验信息稀疏恢复的非均匀样本检测方法。该方法首先采用欠定系统局灶算法恢复待
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,信息感知技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(61501501)
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针对训练样本被干扰目标污染导致空时自适应处理（STAP）目标检测性能下降的问题,提出了一种基于先验信息稀疏恢复的非均匀样本检测方法。该方法首先采用欠定系统局灶算法恢复待检测单元的稀疏表示系数,然后利用机载雷达系统参数等先验信息离线设计＂稀疏滤波器＂,并采用其滤除稀疏表示系数中的目标及＂伪点＂的影响,进而估计杂波协方差矩阵,最后与广义内积（GIP）方法结合,根据新的检测统计量来剔除被污染的样本。仿真分析表明,与传统GIP方法相比,该方法能够有效地检测出被干扰目标污染的训练样本,提升了STAP在非均匀环境下的
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