Efficient non homogeneous CFAR processing

Autores
Gálvez, Nélida Beatriz; Cousseau, Juan Edmundo; Pasciaroni, Jose Luis; Agamennoni, Osvaldo Enrique
Año de publicación
2011
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In this work a new radar detection method is proposed, the Cell Average Neural Network Constant false Alarm Rate (CANN CFAR), which can be used with Weibull distributed non homogeneous radar returns. This processor combines Maximum Likelihood estimation method with Neural Networks for the clutter parameter estimation, resolving homogeneity and determining clutter bank transition points and size. To characterize its performance, probability of detection is evaluated using Monte Carlo simulations and compared to other efficient CFAR schemes. As a result, CANN CFAR detection has better performance than conventional CFAR processors, especially when detecting targets located near clutter heterogeneities. An additional advantage of the proposed technique is its efficiency when determining clutter transition points, bank size and threshold setting. This efficiency translates in lower computation time than other CFAR algorithms, mostly considering real time processing.
Fil: Gálvez, Nélida Beatriz. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Dirección Gral. de Investigación y Desarrollo de la Ara. Servicio Analisis Operativo Armas y Guerra Electronica; Argentina
Fil: Cousseau, Juan Edmundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
Fil: Pasciaroni, Jose Luis. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Dirección Gral. de Investigación y Desarrollo de la Ara. Servicio Analisis Operativo Armas y Guerra Electronica; Argentina
Fil: Agamennoni, Osvaldo Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
Materia
NEURAL NETWORKS
CFAR
CLUTTER
DETECTION
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Fil: Cousseau, Juan Edmundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
Fil: Pasciaroni, Jose Luis. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Dirección Gral. de Investigación y Desarrollo de la Ara. Servicio Analisis Operativo Armas y Guerra Electronica; Argentina
Fil: Agamennoni, Osvaldo Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; Argentina
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