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The impact of step selection in NLMS algorithm on low velocity target detecting for passive radar

机译：NLMS算法中步长选择对无源雷达低速目标检测的影响。

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Normalized Least-Mean Squares (NLMS) algorithm is widely used in cancelling the direct path and multi-path interferences in the passive coherent location (PCL) radar systems. The value of the step size in the NLMS algorithm impacts on the output of the canceller, which leads to different performance of the target detection. This paper analyses the impacts of different step size on low velocity target detecting and proposes that the larger step size results in the gain loss of the low velocity target in the cross ambiguity function (CAF) of passive radar. And a novel target detection algorithm with variable threshold in the CAF is proposed, which can be used to detect the low velocity targets and high velocity targets at the same time even if the CAF surface has a big notch. The validity of the algorithm is verified by both the simulative and experimental results.
机译：归一化最小均方方（NLMS）算法广泛用于消除被动相干位置（PCL）雷达系统中的直接路径和多路径干扰。 NLMS算法中的步长的值会影响消除器的输出，这导致目标检测的不同性能。本文分析了不同阶梯尺寸对低速目标检测的影响，并提出较大的阶梯尺寸导致无源雷达的交叉模糊函数（CAF）中的低速目标的增益损失。提出了CAF中具有可变阈值的新型目标检测算法，该算法可以用于同时检测低速度目标和高速靶标，即使CAF表面具有大缺口。模拟和实验结果验证了算法的有效性。

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