基于截断核范数正则化的协方差矩阵估计

来源：雷达科学与技术杂志2020年第6期北京时间：

作者：李明，孙国皓，何子述

单位：1. 电子科技大学信息与通信工程学院， 四川成都611731;2. 四川大学空天科学与工程学院， 四川成都610065

摘要：非均匀杂波环境导致机载雷达用于协方差矩阵估计的样本不足。本文提出了一种基于截断核范数正则化（Truncated Nuclear Norm Regularization, TNNR）的协方差矩阵估计算法以满足小样本条件下机载雷达空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing, STAP）应用。本文利用TNNR确保所估计杂波协方差矩阵（Clutter Covariance Matrix, CCM）的低秩特性，并将NP-hard问题转换为凸优化问题。不同于常规的秩最小化算法，如核范数松弛方法，本文所提出的TNNR算法仅最小化与矩阵的秩无关的较小奇异值的和，可以更加准确地约束矩阵的秩。在此基础上本文还利用CCM的块Toeplitz结构先验信息，可确保在连续域上进行信号建模，有效避免网格点失配问题。仿真结果表明本文所提出的算法在小样本条件下可更加准确地估计CCM且STAP性能更优。

关键词：机载雷达,非均匀杂波,截断核范数,空时自适应处理,协方差矩阵估计,

基金资助：中国航天科技集团有限公司多传感器探测与识别技术研发中心种子基金资助项目； 国家自然科学基金（No.61671139， 61771095）