This paper deals with the estimation of the clutter covariance matrix in airborne radar space-time adaptive processing (STAP). Based on the persymmetry property, a novel STAP method, referred to as persymmetric extended factored processing (Per-EFA), is derived, which can make a more intensive use of the secondary data and improve the STAP performance in training-limited scenarios. Simulation results demonstrate the effectiveness of this method.


    Zugriff

    Zugriff prüfen

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Improving EFA-STAP performance using persymmetric covariance matrix estimation


    Beteiligte:
    Yalong Tong (Autor:in) / Tong Wang (Autor:in) / Jianxin Wu (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    01.04.2015


    Format / Umfang :

    2434684 byte




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch