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基于随机矩阵理论和最小描述长度的机载前视阵雷达杂波自由度估计是一种在有限训练样本条件下解决机载前视阵雷达杂波自由度估计算法的方法。在雷达信号处理中，杂波自由度（Clutter Degrees of Freedom, CoF）是指能够独立变化的杂波特性数量，这对于空时自适应处理（STAP）至关重要，因为STAP依赖于准确的杂波模型来有效地抑制背景噪声，从而提高目标检测性能。 传统的杂波自由度估计方法往往在大量训练样本下表现良好，但在实际应用中，由于获取足够训练样本的限制，这种方法可能不适用。当训练样本有限时，总体协方差矩阵的特征谱会显著扩展，这给准确估计杂波自由度带来了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种新的方法，它结合了随机矩阵理论（Random Matrix Theory, RMT）和最小描述长度（Minimum Description Length, MDL）准则。 随机矩阵理论在统计物理、高维数据分析等领域有着广泛应用，特别是在处理高维数据时，RMT可以用来描述未知矩阵的统计特性。在本研究中，RMT被用来分析有限训练样本下的特征值分布，构建参数化的概率模型。通过对特征值分布的统计分析，可以推断出杂波的复杂性和自由度。 最小描述长度准则是一种信息论中的概念，用于选择最简洁的数据表示方式。在信号处理中，MDL准则可以用来判断模型的复杂性是否适合数据，通过比较不同模型的描述长度，选择能以最少的信息描述数据的模型。在本文中，MDL被用来估计杂波自由度，通过找到既能有效描述杂波又不过分复杂的模型，实现对杂波自由度的有效估计。 该方法的优点在于，即使在训练样本有限的情况下，也能提供对杂波自由度的准确估计，这对于实时的机载前视阵雷达系统至关重要。通过仿真结果，作者验证了所提方法的有效性，表明这种方法在实际应用中具有较高的实用价值。 这项工作为机载前视阵雷达的杂波自由度估计提供了一种新的、实用的解决方案，它克服了有限训练样本带来的困难，提高了STAP性能，对于雷达信号处理领域的理论研究和工程实践具有重要意义。