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一种极化鲁棒自适应子空间检测算法

本站小编 Free考研考试/2021-12-21

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一种极化鲁棒自适应子空间检测算法
A Polarimetric Robust Adaptive Subspace Detector
投稿时间:2016-12-20
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2018.11.014
中文关键词:极化子空间检测导向矢量失配
English Keywords:polarimetricsubspace detectionsteering vector mismatch
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61490691,61331019)
作者单位E-mail
刘志文北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
杨磊磊北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
徐友根北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081yougenxu@bit.edu.cn
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中文摘要:
提出一种高斯杂波和噪声背景下的极化鲁棒自适应检测算法.因阵列校正误差、波束指向误差等因素引起的目标标称导向矢量与真实的不一致,可能会导致检测性能下降.通过在目标标称导向矢量子空间增加一些矢量,提出一种基于子空间的对模型失配鲁棒的检测算法.仿真结果表明,当目标导向矢量误差较大时,算法仍能取得较好的检测性能.
English Summary:
A method of polarimetric robust adaptive target detection in Gaussian clutter and noise was presented. There potentially exist many reasons, such as imperfectly calibrated arrays, pointing errors, etc., which may lead to the detection loss due to the mismatch between the presumed target steering vector and the actual one. A subspace based robust detector against model imperfection was proposed by adding some steering vectors close to the presumed one in the subspace constraint. Simulation results show that the proposed method performs well in the case of large target steering vector error.
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