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降維是空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP :SPACE－TIME ADAPTIVE PROCESSING）實(shí)用化的
重要手段，基于雜波協(xié)方差矩陣特征分解的降維是一類重要的降維方法，但是特征分解的大計(jì)算量限制了這種方法的使用。本文詳細(xì)分析了雜波協(xié)方差矩陣的特征值分布與降維空間的關(guān)系，提出了一種利用線性齊次方程組求解得到全部最小特征值對應(yīng)的特征向量的方法，從而既可以在噪聲子空間降維又避免了矩陣的特征分解。分析了信噪比尺度在特征空間和解空間的分布情況。最后，利用一組Mountain Top 真實(shí)數(shù)（t38pre01v1）驗(yàn)證了方法的正確性。
重要手段，基于雜波協(xié)方差矩陣特征分解的降維是一類重要的降維方法，但是特征分解的大計(jì)算量限制了這種方法的使用。本文詳細(xì)分析了雜波協(xié)方差矩陣的特征值分布與降維空間的關(guān)系，提出了一種利用線性齊次方程組求解得到全部最小特征值對應(yīng)的特征向量的方法，從而既可以在噪聲子空間降維又避免了矩陣的特征分解。分析了信噪比尺度在特征空間和解空間的分布情況。最后，利用一組Mountain Top 真實(shí)數(shù)（t38pre01v1）驗(yàn)證了方法的正確性。
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