基于经验的自适应杂波协方差矩阵估计方法

"本文提出了一种改进的杂波协方差矩阵结构估计方法，主要针对非高斯杂波环境下的信号处理，旨在解决现有方法的自适应性不足和计算复杂度高的问题。该方法基于经验信息，首先提出了基于经验的自适应估计方法(E-AE)，然后通过迭代进一步优化为基于经验的自适应迭代估计方法(E-ARE)。这两种方法仅涉及实数运算，降低了计算复杂度。理论分析表明，这些方法与归一化匹配滤波器(ANMF)相结合时，对杂波纹理分量和协方差矩阵结构都具有恒虚警率(CFAR)特性。仿真实验验证了方法的有效性，并通过比较匹配滤波器的输出信杂比损失和ANMF的检测性能，显示了本文方法在收敛速度、所需辅助单元数、信杂比损失和检测性能方面的优势。" 在非高斯杂波环境中，传统的协方差矩阵结构估计方法往往不能完全适应复杂的杂波环境，且计算复杂度较高，这在雷达或无线通信系统中是个重大挑战。为了解决这些问题，本文引入了新的策略。基于经验的自适应估计方法(E-AE)利用过去的经验数据来初始化协方差矩阵，这种方法已经考虑了环境的动态变化。随后，通过迭代过程，E-AE进一步发展为E-ARE，这个过程同样依赖于经验信息，以逐步优化估计结果，同时保持较低的计算复杂度，因为它们只涉及实数运算，避免了复数运算带来的额外负担。 理论分析证明，E-AE和E-ARE结合的ANMF在处理杂波纹理分量和估计协方差矩阵结构时，具有CFAR特性。这意味着在不同的背景噪声水平下，检测性能能够保持恒定，这对于确保系统在各种条件下都能稳定工作至关重要。此外，通过仿真验证，这些新方法在实际应用中的表现优于现有方法，表现为更快的收敛速度，需要更少的辅助单元来支持，同时还能减少信杂比损失，提高检测性能。 这项研究提供了一种改进的杂波协方差矩阵结构估计方法，它在非高斯杂波背景下提高了自适应性和效率，对于现代雷达和通信系统的信号处理有着重要的应用价值。这一创新方法为应对复杂环境中的信号处理问题提供了新的思路，有望在未来的技术发展中发挥重要作用。