最大熵谱估计的自适应算法及其在雷达中的应用

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本文首先介绍了最大熵谱估计的计算公式,它与离散Wiener—HoPf方程的关系以及求解Wiener—HoPf方程的一种选代算法(Levinson迭代算法)。为了确定最大熵谱估计计算公式中的各系数,存在着多种自适应算法。本文介绍了以下几种自适应算法:①LMS自适应最陡梯度算法;②卡尔曼自适应选代算法;③最大似然估计自适应迭代算法;④基于Burg算法的网络状(Lattice)滤波器系数的自适应算法。最后,用计算机模拟三种雷达信号处理器来确定在杂波下发现多卜勒信号的检测概率。这三种处理器为:①自适应滤波器+D.F.T.频谱分析技术;②三脉冲对消器+D.F.T.频谱分析技术;③直接用D.F.T.频谱分析技术。 In this paper, the formulas of maximum entropy spectrum estimation, its relation with discrete Wiener-HoPf equations and an alternative algorithm (Levinson’s iterative algorithm) for solving Wiener-HoPf equations are introduced. In order to determine the coefficients in the maximum entropy spectrum estimation calculation formula, there are various adaptive algorithms. This paper introduces the following adaptive algorithms: ①LMS adaptive steepest gradient algorithm; ②Calman adaptive selection algorithm; ③Maximum likelihood estimation adaptive iterative algorithm; ④Burg algorithm based on the Lattice filter coefficients Adaptive algorithm. Finally, three kinds of radar signal processors are simulated by computer to determine the detection probability of Doppler signal found under clutter. These three processors are: ① adaptive filter + D.F.T. Spectrum analysis; ② three pulse canceller + D.F.T. Spectrum analysis; ③ direct D.F.T. spectrum analysis.
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