Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Robust radar detection of a point like target embedded in compound gaussian clutter in the presence of mismatched steering vector

Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ

Detecting a point-like target in compound Gaussian clutter has been addressed when a steering vector is completely known. In this paper, we propose a robust technique, based on the generalized likelihood ratio test, to address the detection when a steering vector is partly known. | 42 Nguyen Thi Phuong Mai ROBUST RADAR DETECTION OF A POINT-LIKE TARGET EMBEDDED IN COMPOUND GAUSSIAN CLUTTER IN THE PRESENCE OF MISMATCHED STEERING VECTOR KĨ THUẬT PHÁT HIỆN MỤC TIÊU ĐIỂM TRONG NHIỄU GAUSS PHỨC KHI VECTOR CHỈ PHƯƠNG THỰC TẾ KHÔNG TRÙNG VỚI VECTOR CHỈ PHƯƠNG DANH NGHĨA Nguyen Thi Phuong Mai University of Technology and Education – The University of Danang; ntpmai@ute.udn.vn Abstract - Detecting a point-like target in compound Gaussian clutter has been addressed when a steering vector is completely known. In this paper, we propose a robust technique, based on the generalized likelihood ratio test, to address the detection when a steering vector is partly known. We assume that the actual steering vector departs from the nominal one, but belongs to a known range. The detection probability is then secured by employing a semi-definite programming. It is confirmed via simulation that the proposed detector experiences a negligible detection loss compared to an adaptive normalized matched filter in a perfectly matched case, but outperforms in cases of mismatched signal. Remarkably, the proposed detector possesses constant false alarm rate with respect to the clutter statistics. Tóm tắt - Vấn đề phát hiện mục tiêu điểm trong nhiễu Gauss phức đã được giải quyết khi steering vector được hoàn toàn xác định. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một kĩ thuật mới, dựa vào generalized likelihood ratio test, để giái quyêt vấn đề phát hiện mục tiêu điểm khi steering vector chưa được xác định hoàn toàn. Chúng tôi giả sử steering vector thực tế không hoàn toàn trùng khớp với steering vector danh nghĩa, nhưng nằm trong một khoảng xác định. Việc phát hiện được mục tiêu được bảo đảm bằng cách áp dụng semi-definite programming. Kết quả mô phỏng xác nhận kĩ thuật mới này đưa lại xác suât phát hiện mục tiêu gần bằng so với kĩ thuật dùng bộ lọc thích nghi chuẩn hóa trong trường hợp steering vector thật trùng khớp với steering vector giả định, và cho xác suât phát hiện mục