【摘 要】
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针对空时自适应处理（STAP）算法在非均匀环境下处理有限独立同分布训练样本存在的问题，利用滤波器权矢量稀疏性和距离平滑性，提出了一种基于多任务学习的STAP算法，以降低所需训练样本数．该算法首先令相近待检测距离环的滤波器权矢量保持一致，并附加稀疏正则化约束；然后利用交替方向乘子法对优化问题进行求解．理论分析和仿真结果表明，该算法能够有效实现小样本条件下的杂波抑制，滤波器具有更好的输出信杂噪比（SC
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61801500,62171450）；
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针对空时自适应处理（STAP）算法在非均匀环境下处理有限独立同分布训练样本存在的问题，利用滤波器权矢量稀疏性和距离平滑性，提出了一种基于多任务学习的STAP算法，以降低所需训练样本数．该算法首先令相近待检测距离环的滤波器权矢量保持一致，并附加稀疏正则化约束；然后利用交替方向乘子法对优化问题进行求解．理论分析和仿真结果表明，该算法能够有效实现小样本条件下的杂波抑制，滤波器具有更好的输出信杂噪比（SCNR）性能．
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