[发明专利]脉冲噪声环境下的韧性平行因子分析算法

摘要

本发明涉及脉冲噪声环境下的韧性平行因子分析新算法，属于计算机应用技术领域。本发明采用MCC准则改进PARAFAC算法中基于TALS准则的代价函数，推导了适用于冲激噪声环境下的双基地MIMO雷达目标参数联合估计新算法。算法不仅能有效的抑制冲激噪声的干扰，具有较好的估计精度，而且能够实现自动配对。仿真实验表明，在冲激噪声和高斯噪声环境下，与基于TLAS准则的PARAFAC算法相比，MCC_PARAFAC算法均具有很好的参数估计性能，尤其对突变的信号环境体现出更好的适应性。

主权项

1.脉冲噪声环境下的韧性平行因子分析算法，其特征在于:包括如下步骤：(1)任选随机矩阵初始化和迭代序号为k＝1,2,3,…，(2)将代入式(28)，求其最大相关熵解，获得B(θ)的第k次迭代估计值如式(29)所示，为了求解式(27)，将极大化问题等价于极小化问题，那么代价函数为其中是核长参数，B(θ)＝[a_r(θ₁),…,a_r(θ_P)]，Y₁表示Y沿接收方向切片集合，(3)将代入式(30)，求其最大相关熵解，获得的第k次迭代估计值如式(31)所示其中，Y₂表示Y沿发射方向上的切片集合，(4)将代入式(32)，求其最大相关熵解，获得C(f_d)的第k次迭代估计值如式(33)所示，并计算其中D_l[·]表示由矩阵的第l行元素形成的一个对角矩阵，若|δ_k‑δ_k‑1|>ε，ε为误差门限，则重复步骤(2)‑(4)，若|δ_k‑δ_k‑1|<ε，则转至步骤(5)其中，Y₃表示Y沿快拍方向上的切片集合，(5)经过上述迭代计算，得到B(θ)和C(f_d)的最终估计值和并令分别为3个估计矩阵的第j行第i列元素，通过式(34)‑(36)对各列向量求平均的方法得到angle(·)表示取元素的相角运算，其中，M表示发射阵元数目，N表示接收阵元数目，dt和dr分别表示发射阵元间距和接收阵元间距，T表示脉冲重复周期。