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非高斯杂波协方差矩阵估计方法及CFAR特性分析
引用本文:何友,简涛,苏峰,曲长文,平殿发.非高斯杂波协方差矩阵估计方法及CFAR特性分析[J].中国科学:信息科学,2011(1).
作者姓名:何友  简涛  苏峰  曲长文  平殿发
作者单位:海军航空工程学院信息融合技术研究所;
基金项目:国家自然科学基金(批准号:60802088); 教育部新世纪优秀人才支持计划(批准号:NCET-05-0912); 海军航空工程学院青年科研基金(批准号:HYQN201013)资助项目
摘    要:在独立同分布的球不变随机向量非高斯杂波背景下,针对采样协方差矩阵(SCM)、归一化采样协方差矩阵(NSCM)及相应的迭代估计矩阵(NSCM-RE),利用统一理论框架分析了3种不同估计矩阵对应的自适应归一化匹配滤波器(ANMF)的恒虚警率(CFAR)特性.理论分析表明,SCM-ANMF只对杂波归一化协方差矩阵具有CFAR特性;而NSCM-ANMF只对杂波功率水平具有CFAR特性;在有限次迭代下,NSCM-RE-ANMF对杂波归一化协方差矩阵不具有CFAR特性.为了改善ANMF的自适应特性,提出了一种自适应协方差矩阵估计方法(AE),并将其作为初始化矩阵进行迭代估计,在有限次迭代下,所获得的AE-RE-ANMF对杂波归一化协方差矩阵和功率水平均具有CFAR特性.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.

关 键 词:非高斯背景  协方差矩阵估计  归一化匹配滤波器  恒虚警率  迭代估计  

CFAR assessment of covariance matrix estimators for non-Gaussian clutter
HE You,JIAN Tao,SU Feng,QU ChangWen & PING DianFa Research Institute of Information Fusion,Naval Aeronautical , Astronautical University,Yantai ,China.CFAR assessment of covariance matrix estimators for non-Gaussian clutter[J].Scientia Sinica Informationis,2011(1).
Authors:HE You  JIAN Tao  SU Feng  QU ChangWen & PING DianFa Research Institute of Information Fusion  Naval Aeronautical  Astronautical University  Yantai  China
Affiliation:HE You,JIAN Tao,SU Feng,QU ChangWen & PING DianFa Research Institute of Information Fusion,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,China
Abstract:In the non-Gaussian clutter modeled as independent and identically distributed spherically invariant random vectors,three estimators of sample covariance matrix(SCM) ,normalized sample covariance matrix(NSCM) and the corresponding recursive estimator(NSCM-RE) are analyzed.Based on the uniform theorem,three corresponding adaptive normalized matched filters(ANMF) are evaluated from the standpoint of constant false alarm rate(CFAR) property.The theoretical results demonstrate that the SCM-ANMF is only CFAR to ...
Keywords:non-Gaussian background  covariance matrix estimate  normalized matched filter  constant false alarm rate  recursive estimate  
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