論文の概要: Optimization of loading factor preventing target cancellation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07010v1
- Date: Fri, 9 Oct 2020 14:04:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 06:35:14.560456
- Title: Optimization of loading factor preventing target cancellation
- Title（参考訳）: 目標キャンセル防止負荷係数の最適化
- Authors: Boris N. Oreshkin and Peter A. Bakulev
- Abstract要約: 本稿では、干渉と雑音比(SINR)に対する経験的信号のサンプルに基づく負荷係数最適化のための反復アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 構造的共分散行列と信号浸透モデルに関する仮定に依存しない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.193504036335503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptive algorithms based on sample matrix inversion belong to an important
class of algorithms used in radar target detection to overcome prior
uncertainty of interference covariance. Sample matrix inversion problem is
generally ill conditioned. Moreover, the contamination of the empirical
covariance matrix by the useful signal leads to significant degradation of
performance of this class of adaptive algorithms. Regularization, also known in
radar literature as sample covariance loading, can be used to combat both ill
conditioning of the original problem and contamination of the empirical
covariance by the desired signal. However, the optimum value of loading factor
cannot be derived unless strong assumptions are made regarding the structure of
covariance matrix and useful signal penetration model. In this paper an
iterative algorithm for loading factor optimization based on the maximization
of empirical signal to interference plus noise ratio (SINR) is proposed. The
proposed solution does not rely on any assumptions regarding the structure of
empirical covariance matrix and signal penetration model. The paper also
presents simulation examples showing the effectiveness of the proposed
solution.
- Abstract（参考訳）: サンプル行列反転に基づく適応アルゴリズムは、干渉共分散の事前の不確かさを克服するためにレーダーターゲット検出で使用される重要なアルゴリズムのクラスに属する。
サンプル行列反転問題は一般に不調である。
さらに、有用な信号による経験的共分散行列の汚染により、この種の適応アルゴリズムの性能が著しく低下する。
レーダー文献ではサンプル共分散負荷としても知られている正則化は、元の問題の悪条件化と、所望の信号による経験的共分散の汚染の両方に対処できる。
しかし、共分散行列と有用な信号の浸透モデルの構造について強い仮定をしなければ、負荷係数の最適値は導出できない。
本稿では,実験信号の干渉と雑音比(sinr)に対する最大化に基づく負荷係数最適化のための反復アルゴリズムを提案する。
提案する解は, 経験的共分散行列と信号浸透モデルの構造について, いかなる仮定にも依存しない。
また,提案手法の有効性を示すシミュレーション例を示した。
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