【摘 要】
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提出了二维全极化ESPRIT超分辨特征提取方法,推导了二维全极化参数估计的克拉美罗限,并且在此基础上分析了本文方法的工作性能.同已有超分辨算法相比,二维全极化ESPRIT方法的
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提出了二维全极化ESPRIT超分辨特征提取方法,推导了二维全极化参数估计的克拉美罗限,并且在此基础上分析了本文方法的工作性能.同已有超分辨算法相比,二维全极化ESPRIT方法的突出优点在于：（1）通过极化和超分辨的联合处理,实现了对目标相干散射矩阵的精确提取.从而为利用极化信息进行目标识别提供了基础;（2）利用全极化信息,改善了数据的信噪比,提高了参数估计的精度;（3）利用信号子空间的旋转不变性,避免了对多维信号子空间的搜索,提高了算法的实时性.仿真和实测数据均证实了该方法的有效性.值得一提的是,文章首次
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