【摘 要】
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比较了若干用于从高斯干扰中提取相干信号自适应处理算法的收敛速度。主要关注增加这些算法收敛的技术,即干扰协方差矩阵(CM)估算的正则化,考虑了有关CM结构特征的可能先验信
【机 构】
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Kharkiv National University of Radio Electronics,
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比较了若干用于从高斯干扰中提取相干信号自适应处理算法的收敛速度。主要关注增加这些算法收敛的技术,即干扰协方差矩阵(CM)估算的正则化,考虑了有关CM结构特征的可能先验信息。文章验证了CM估算结合各方优点的混合带状对角正则化的优势。将有关托普利兹CM的可能先验信息考虑在内的各种算法进行了比较。在此基础上,验证了在规则空时自适应信号处理系统(STAP)中使用PAR-COR系数BURG估算以及CM估算带状对角线正则化的适合性。验证了这项技术基于自适应格型过滤器的有效实现方法。
The convergence speed of several algorithms for adaptive coherent signal extraction from Gaussian interference is compared. The main focus is on techniques that increase the convergence of these algorithms, ie, the regularization of the interference covariance matrix (CM) estimation, taking into account possible prior information about CM structure features. The article verifies the advantages of CM with the mixed banded diagonal regularization that combines the advantages of all parties. Various algorithms, which take into account possible prior information about Toplice CM, are compared. Based on this, we verify the suitability of estimating the banded diagonal regularization by using the PAR-COR coefficient BURG estimation in the STAC (Space-Time Adaptive Signal Processing System) and CM. This technique is validated on the basis of an efficient implementation of adaptive lattice filters.
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