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空域数据分解的两级降维自适应处理方法

周延 冯大政 朱国辉 向平叶

周延, 冯大政, 朱国辉, 向平叶. 空域数据分解的两级降维自适应处理方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(2): 334-338. doi: 10.11999/JEIT140508
引用本文: 周延, 冯大政, 朱国辉, 向平叶. 空域数据分解的两级降维自适应处理方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(2): 334-338. doi: 10.11999/JEIT140508
Zhou Yan, Feng Da-Zheng, Zhu Guo-Hui, Xiang Ping-Ye. Two-stage Reduced-dimension Adaptive Processing Method Based on the Spatial Data Decomposition[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(2): 334-338. doi: 10.11999/JEIT140508
Citation: Zhou Yan, Feng Da-Zheng, Zhu Guo-Hui, Xiang Ping-Ye. Two-stage Reduced-dimension Adaptive Processing Method Based on the Spatial Data Decomposition[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(2): 334-338. doi: 10.11999/JEIT140508

空域数据分解的两级降维自适应处理方法

doi: 10.11999/JEIT140508
基金项目: 

国家自然科学基金(61271293)资助课题

Two-stage Reduced-dimension Adaptive Processing Method Based on the Spatial Data Decomposition

  • 摘要: 传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法和扩展因子法,虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但在天线阵元数进一步增大的情况下,还是不能有效抑制杂波。针对这一问题,该文提出一种空域数据分解的两级降维自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据进行分解,使其变为两个向量的Kronecker乘积,得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解最优权。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于因子法和扩展因子法。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-04-17
  • 修回日期:  2014-08-29
  • 刊出日期:  2015-02-19

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