적응표적 탐지용 레이다 환경 분류기 구현

Implementation of Radar Environment Classifier for Adaptive Target Detection

  • 발행 : 2005.09.25

초록

기존 적응 표적 탐지 기법의 경우 클러터 특성이 변하는 비 균일 클러터 상황에서는 만족할 만한 탐지성능을 갖지 못한다. 이는 레이다 좌표 공간상으로 변하는 클러터 파라미터를 신호처리 과정에 효과적으로 적용시키지 못함으로 인해 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 클러터 환경에 따른 적용 알고리즘 선택 및 선택된 알고리즘의 파라미터 추출을 가능하게 하는 클러터 분류기 사용이 요구된다 본 논문은 이러한 목적으로 구현된 클러터 환경 분류기에 대하여 기술한다. Visual C++ 환경에서 구현된 본 환경 분류 소프트웨어에서는 적응신호처리에 필요한 파라미터 값 추출 및 알고리즘 선택이 가능하며, 또한 단계별 알고리즘의 수행 결과도 확인할 수 있다.

The conventional adaptive detectors can not maintain sufficient detection performance at the presence of non-stationary clutter with unknown characteristics. This is caused by the lack of a priori information about clutter parameters changing over radar coordinates. To solve this problem, it is necessary to use clutter classifiers which have functions, such as the selection of the applied algorithm and its parameters extraction according to clutter conditions. In this paper, we describe the implementation of a clutter environment classifier for adaptive processing. In the environment classifier implemented on Visual C++, the extraction of the parameters and selection of processing algorithm for the adaptive processing unit are possible, and the result of algorithms can be verified at each stage.

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참고문헌

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