基于距离平滑的多任务稀疏STAP算法
Journal of Air Force Early Warning Academy（2022）
摘要
针对空时自适应处理(STAP)算法在非均匀环境下处理有限独立同分布训练样本存在的问题,利用滤波器权矢量稀疏性和距离平滑性,提出了一种基于多任务学习的STAP算法,以降低所需训练样本数.该算法首先令相近待检测距离环的滤波器权矢量保持一致,并附加稀疏正则化约束;然后利用交替方向乘子法对优化问题进行求解.理论分析和仿真结果表明,该算法能够有效实现小样本条件下的杂波抑制,滤波器具有更好的输出信杂噪比(SCNR)性能.
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