کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6958197 1451937 2017 24 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linear fusion for target detection in passive multistatic radar
ترجمه فارسی عنوان
همجوشی خطی برای تشخیص هدف در رادار چند حالته منفعل
کلمات کلیدی
رادار چندسطحی منفعل، همبستگی متقابل، همجوشی خطی، ضریب انحراف اصلاح شده تشخیص
ترجمه چکیده
با توجه به مزایای متعدد آن، رادار چندرسانه ای منفعل در برنامه های غیر نظامی و نظامی بسیار علاقه مند است. چارچوب همجوشی خطی برای شناسایی هدف در رادار چند حالته منفعل در اینجا برای بهبود عملکرد تشخیص ارائه شده است. در چارچوب ما، تصمیم جهانی، ترکیبی وزنی از آمار تست محلی از گیرندگان جدا شده فضایی است، و آمار تست فردی از طریق همبستگی متقابل محاسبه می شود. ضریب انحراف اصلاح شده به عنوان یک معیار بهینه سازی برای انتخاب ضریب وزن معرفی شده است. به ویژه، ما ضریب وزن را در فرم بسته ارائه می دهیم که برای محاسبه محاسباتی کارآمد است. علاوه بر این، ما یک عبارت فرم بسته را برای احتمال زنگ نادرست این سیستم به دست می آوریم، که با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو تایید شده است. مثال های عددی نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی ما نسبت به همتایان آن بهتر است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Passive multistatic radar is of great interest in both civilian and military applications due to its numerous advantages. A linear fusion framework for target detection in the passive multistatic radar is proposed here to improve the detection performance. In our framework, the global decision is the weighted combination of the local test statistics from spatially separated receivers, and the individual test statistics are computed through cross-correlation. A modified deflection coefficient is introduced as an optimization criterion for the selection of the weighting coefficients. Particularly, we give the weighting coefficient in closed form which is computationally efficient to calculate. In addition, we derive a closed-form expression for the probability of false alarm of this system, which is verified using Monte Carlo simulations. Numerical examples illustrate that our proposed approach outperforms its counterparts.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 130, January 2017, Pages 175-182
نویسندگان
, , , , ,