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题名协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法
被引量：4
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作者
顾新锋
简涛
何友
郝晓琳
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
烟台电力经济技术研究所
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期1794-1800,共7页
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基金
国家自然科学基金(61032001
61102166)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0872)
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文摘
针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计(GRCCE)方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。
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关键词
非高斯杂波
杂波分组
协方差矩阵估计
最大似然估计
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Keywords
Non-Gaussian clutter
Clutter-clustered
Covariance matrix estimation
Maximum likelihood estimation
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名协方差矩阵结构的广义近似最大似然估计
被引量：3
- 2
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作者
顾新锋
简涛
何友
郝晓琳
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
中国卫星海上测控部
烟台电力经济技术研究所
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期585-592,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61032001
No.61102166)资助
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文摘
针对相关复合高斯杂波背景下相邻杂波纹理分量可能相同的情况,将杂波均匀分组进行推广,结合归一化采样协方差矩阵估计,提出了广义杂波分组的归一化采样协方差矩阵估计方法(generalized normalized sample covariance matrix,GNSCM).利用最大似然估计方法,进一步推导了广义杂波分组背景下协方差矩阵结构最大似然估计的迭代过程,以GNSCM为初始化矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的广义近似最大似然(generalized approximate maximum likelihood,GAML)估计.GAML是对现有方法近似最大似然(approximate maximum likelihood,AML)估计和约束迭代杂波分组估计(constrained recursive clutter-clustered estimator,CRCCE)的推广,具有更强的杂波适应能力.仿真结果表明,针对非均匀分组杂波环境,与AML估计和CRCCE相比,GAML具有更高的估计精度,且相应的自适应检测器具有更好的恒虚警率特性和检测性能.
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关键词
非高斯杂波
杂波分组
协方差矩阵估计
归一化匹配滤波器
恒虚警率
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Keywords
non-Gaussian clutter, clutter-clustered, covariance matrix estimation, normalized matched filter, constant false alarm ratio
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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