【摘 要】
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提出了一种基于CUT杂波特性直接估计的机载雷达训练样本选择算法。该方法直接利用CUT的子孔径协方差矩阵对杂波进行表征,由于估计过程不依赖训练样本,可不受样本中干扰目标影
【机 构】
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上海第二工业大学工学部,电子科技大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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上海第二工业大学学科基金(XXKZD1603)。
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提出了一种基于CUT杂波特性直接估计的机载雷达训练样本选择算法。该方法直接利用CUT的子孔径协方差矩阵对杂波进行表征,由于估计过程不依赖训练样本,可不受样本中干扰目标影响。考虑到目标距离环中可能存在目标信号,所提算法采用CUT子孔径协方差矩阵的Capon谱对目标可能存在的区域以外进行积分重构,从而剔除协方差矩阵中的目标成分。相比于传统广义内积算法利用单拍数据计算检验统计量,基于CUT杂波特性直接估计算法以样本的子孔径协方差矩阵表征其特性,可使计算结果更加稳定。通过仿真实验表明,所提算法在筛选训练样本时更加
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