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An approach to knowledge-aided covariance estimation

机译：知识辅助协方差估计的一种方法

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This paper introduces a parametric covariance estimation scheme for use with space-time adaptive processing (STAP) methods operating in heterogeneous clutter environments. The approach blends both a priori knowledge and data observations within a parameterized model to capture instantaneous characteristics of the cell under test (CUT) and reduce covariance errors leading to detection performance loss. We justify this method using both measured and synthetic data. Performance potential for the specific operating conditions examined herein include: 1) averaged behavior within roughly 2 dB of the optimal filter, 2) 1 dB improvement in exceedance characteristic relative to the optimal filter, highlighting improved instantaneous capability, and 3) impervious ness to corruptive target-like signals in the secondary data (no additional signal-to-interference-plus-noise ratio (SINK) loss, compared with 10 dB or greater loss for the standard STAP implementation), with corresponding detections comparable to the optimal filter case
机译：本文介绍了一种参数协方差估计方案，该方案可与异构环境中运行的时空自适应处理（STAP）方法配合使用。该方法在参数化模型中融合了先验知识和数据观测，以捕获被测细胞（CUT）的瞬时特征并减少导致检测性能损失的协方差误差。我们使用实测数据和综合数据来证明这种方法的合理性。在此检查的特定操作条件下的性能潜力包括：1）最佳滤波器的大约2 dB内的平均行为； 2）相对于最佳滤波器，超出特性提高1 dB，突出显示了改进的瞬时能力；以及3）防渗透性辅助数据中的目标类信号（没有额外的信号干扰加噪声比（SINK）损耗，与标准STAP实现中的10 dB或更高损耗相比），相应的检测结果可与最佳滤波器情况相比

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