【摘 要】
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降维是空时自适应处理（STAP：SPACE—TIME ADAPTIVE PROCESSING）实用化的重要手段．基于杂波协方差矩阵特征分解的降维是一类重要的降维方法，但是特征分解的大计算量限制了这种方法
【机 构】
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北京中国科学院电子学研究所,中国科学院研究生院
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降维是空时自适应处理（STAP：SPACE—TIME ADAPTIVE PROCESSING）实用化的重要手段．基于杂波协方差矩阵特征分解的降维是一类重要的降维方法，但是特征分解的大计算量限制了这种方法的使用。本文详细分析了杂渡协方差矩阵的特征值分布与降维空间的关系．提出了一种利用线性齐次方程组求解得到全部最小特征值对应的特征向量的方法．从而既可以在噪声子空间降维又避免了矩阵的特征分解。分析了信噪比尺度在特征空间和解空间的分布情况。最后，利用一组Mountain Top真实数据（t38pre01v1）验证
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