稳健的自适应通道盲均衡算法对抗强信号污染

"该资源是一篇发表于2009年的自然科学论文，主要研究的是针对强目标信号污染的自适应通道盲均衡方法在雷达信号处理中的应用。该论文由周争光、廖桂生和朱圣棋撰写，完成于西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室，并受到国家自然科学基金的支持。" 在雷达信号处理中，传统的阵列流形校正算法常常会受到强目标信号污染的影响，导致通道均衡性能下降。为了克服这一问题，研究人员提出了一个新颖的自适应通道盲均衡算法。该算法的核心是利用雷达回波数据模归一化矢量来提高系统的稳健性。 首先，算法通过构建与回波数据矢量相对应的模归一化矢量。模归一化是一种处理信号的方法，它可以将信号的幅度信息标准化，从而减少强信号对系统的影响。这种归一化操作有助于消除不同通道间由于硬件不匹配或非理想条件引起的失衡。 接下来，算法对这个模归一化矢量的协方差矩阵进行特征分解。协方差矩阵能够揭示数据之间的相关性和差异性，而特征分解则可以提取出矩阵的主要特性，即特征值和特征向量。最大特征值通常对应着数据的主要成分，而与之相关的特征向量包含了通道不平衡的关键信息。 最后，通过将回波数据矢量的各个分量除以最大特征值对应的特征向量的相应分量，可以有效地实现通道的均衡。这一过程旨在消除强目标信号造成的干扰，使得每个通道的响应一致，提高整个系统的性能。 论文的理论分析和实际测量数据处理结果显示，所提出的算法具有良好的稳健性，能够在存在强目标信号污染的情况下有效工作。这一研究成果对于多通道合成孔径雷达-GMTI（Ground Moving Target Indicator）系统尤其重要，可以改善系统在复杂环境下的目标检测和识别能力。 关键词涉及的领域包括通道均衡、稳健性、模归一化矢量和特征向量，这些都是信号处理和雷达技术中的关键概念。中图分类号TN957和文献标识码A表明这是一篇关于电子与通信工程的学术论文，文章编号1001-2400(2009)06-1103-05提供了该论文的具体出版信息。