知识约束下的闭合形式最大似然协方差矩阵估计

研究论文

知识辅助（KA）时空自适应处理（STAP）是一种吸引人的方案，用于提高在样本匮乏的异构环境中慢速移动目标的检测性能。在本文中，我们解决了在KA约束下干扰协方差矩阵的最大似然估计问题。为了降低内点法的复杂性，我们导出了干扰协方差矩阵的近似形式最大似然估计。此外，对于在KA约束中仍然无法解决的开放问题的超参数选择，我们提出了一种基于似然函数和交叉验证的高效且全自动的方法。我们发现，提出的估计器由白化样本协方差矩阵（SCM）的预白化步骤和特征值截断步骤组成，这与假定的杂波协方差（FMLACC）方法与现有的快速最大似然性有些相似。但是，他们采用了不同的方法来截断增白的SCM的特征值。数值模拟还表明，通过适当地选择超参数，所提出的估计可以显着优于在某些情况下FMLACC方法。

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