子空间干扰下非高斯杂波抑制的分层贝叶斯方法

"子空间干扰非高斯杂波的抑制" 在雷达信号处理领域，尤其是在复杂电磁环境中，如何有效地抑制干扰和非高斯杂波是关键的技术挑战。非高斯杂波是指不遵循正态分布的杂波，其特性复杂多变，对目标检测和跟踪带来极大的困难。而子空间干扰则指的是信号存在于特定的子空间中，这使得干扰和有用信号混杂，进一步增加了信号处理的复杂性。 本文"子空间干扰非高斯杂波的抑制"由邹鲲、来磊、骆艳卜和李伟等人撰写，主要针对这种复杂情况提出了一种新的解决方案。他们考虑了非高斯杂波模型，并且假设部分杂波受到子空间信号的干扰，同时有用信号也存在于这个子空间内。在这种情况下，传统的自适应滤波器可能会在目标的多普勒频率处产生较大的衰减，从而严重影响目标的探测性能。 为了解决这个问题，作者们提出了一种基于知识辅助的分层贝叶斯模型。这种模型利用变分贝叶斯推断方法来获取杂波协方差矩阵的近似后验分布。通过这种方式，他们能够更准确地估计杂波特性，进而设计出更有效的杂波抑制滤波器。这种方法的一个显著优点是它能够在保持对目标的探测能力的同时，显著地抑制非高斯杂波。 计算机仿真实验和实际测量数据的分析结果显示，所提出的这种方法能有效抑制杂波，同时在目标出现的位置保持良好的探测性能。这一成果对于提高雷达系统的抗干扰能力和目标检测能力具有重要的理论和实践价值。 文章的关键词包括非高斯杂波、子空间干扰、分层贝叶斯模型、变分贝叶斯推断以及杂波抑制，表明了研究的核心内容和技术手段。中图分类号TN957.51和文献标识码A则表明这是一篇关于电子与通信技术的学术研究论文，适合于相关领域的专业人士阅读和参考。 这篇论文为雷达信号处理提供了一种创新的杂波抑制策略，对于应对复杂环境下的干扰问题具有重要的指导意义，对于提升雷达系统在非理想条件下的性能有着显著的贡献。