基于分数低阶类相关熵的双基地MIMO雷达目标参数联合估计新算法

针对Alpha稳定分布噪声环境下参数估计性能退化的问题,受类相关熵概念的启发,提出分数低阶类相关熵(FCAS)的概念,并采用分数低阶类相关熵准则对平行因子分析(PARAFAC)算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于冲激噪声环境的韧性平行因子分析(FCAS-PARAFAC)算法,并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统中目标参数估计中。FCAS-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对,仿真实验验证了算法的有效性。