【摘 要】
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针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元-脉冲-距离域转换到阵元-多
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元-脉冲-距离域转换到阵元-多普勒-距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元-距离域数据得到高分辨角度-距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度-距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。
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