协方差矩阵估计的几何方法及其在雷达问题中的应用
应用统计
2018-02-14 v1
摘要
基于几何范式，引入了一类用于雷达信号处理的干扰协方差矩阵估计器。每个估计器与给定的酉不变范数相关联，并将样本协方差矩阵投影到一组特定的结构化协方差矩阵上。无论考虑何种范数，都开发了处理所得约束优化问题的高效求解技术。具体表明，这类无分布估计器具有收缩型形式；此外，特征值估计仅需解决一维凸问题，其目标函数依赖于所考虑的酉范数。对于两种最常见范数实例，即Frobenius和谱范数，开发了非常高效的算法来解决上述一维优化，从而得到近乎闭式的协方差估计。在分析阶段，新估计器的性能根据可实现的信干噪比 (SINR) 进行评估，针对空间和多普勒处理并假设不同的数据统计特征。结果显示，尤其在训练样本匮乏情形下，相较于公开文献中的一些同类方法可获得有趣的SINR改善。
引用
@article{arxiv.1704.06074,
title = {A Geometric Approach to Covariance Matrix Estimation and its Applications to Radar Problems},
author = {Augusto Aubry and Antonio De Maio and Luca Pallotta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.06074},
year = {2018}
}
备注
submitted for journal publication