The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6C
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pp.398-402
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2011
High resolution windspeed profile measurements are needed in a weather radar to provide the reliable information of rapidly changing weather conditions. However, it is necessary to remove both stationary and moving clutter to obtain the accurate pulse pair estimates. To overcome these problems, a simple adaptive array antenna may be applied to clutter removal. Using the simulated weather and clutter data, the clutter cancellation capability is analyzed for a weather radar with an adaptive antenna. The pulse pair estimates obtained from the adaptive weather radar are compared with those of the raw data.
In this paper, we propose a new clutter reduction algorithm, which rejects heavy clutter density in shallow water environments, based on a clustering method. At first, it applies the density-based clustering to active sonar measurements by considering speed of targets, pulse repetition intervals, etc. We assume clustered measurements as target candidates and remove noise, which is a set of unclustered measurements. After clustering, we classify target and clutter measurements by the validation check method. We evaluate the performance of the proposed algorithm on synthetic data and sea-trial data. The results demonstrate that the proposed algorithm provides significantly better performances to reduce clutter than the conventional algorithm.
In active sonar system, clutters degrade performance of target detection/tracking and overwhelm sonar operators in ASW (Antisubmarine Warfare). Conventional clutter reduction algorithms using consistency of local peaks are studied in multi-ping data and tracking filter research for active sonar was conducted. However these algorithms cannot classify target and clutters in single ping data. This paper suggests a single ping clutter reduction approach to reduce clutters in mid-frequency active sonar system using echo shape features. The algorithm performance test is conducted using real sea-trial data in heavy clutter density environment. It is confirmed that the number of clutters was reduced by about 80 % over the conventional algorithm while retaining the detection of target.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.389-398
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2019
In this paper, we propose a method to detect small unmanned aerial vehicles(UAVs) flying in a real-world environment. Small UAV signals are frequently obscured by clutter signals because UAVs usually fly at low altitudes over urban or mountainous terrain. Therefore, to obtain a desirable detection performance, clutter signals must be considered in addition to noise, and thus, a performance analysis of each clutter removal technique is required. The proposed detection process uses clutter removal and pulse integration methods to suppress clutter and noise signals, and then detects small UAVs by utilizing a constant false alarm rate detector. After applying three clutter removal techniques, we analyzed the performance of each technique in detecting small UAVs. Based on experimental data acquired in a real-world outdoor environment, we found it was possible to derive a clutter removal method suitable for the detection of small UAVs.
In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.7
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pp.1173-1179
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2008
Since there are very strong clutter returns in airborne and ground weather radars used for the detection of low altitude weather hazards, the reliable weather data cannot be extracted from the weak Doppler weather signal without cancellation of these strong clutter returns. However, the clutter cancellation in Doppler frequency domain is not an easy task since even the fixed clutter returns not to mention the moving clutter can have Doppler shifts due to the antenna rotation and operational environment. Therefore, it was shown in this paper a simple array antenna system can be used for the efficient clutter cancellation in the spatial domain. The weather signal, various moving and fixed clutters were modelled and simulated to prove the performance of this adaptive array system. Also, the degree of accuracy in pulse-pair estimates of a weather radar was compared and analyzed from the simulated weather data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.452-458
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2007
Since there are very strong clutter returns in an airborne weather radar used for the detection of low altitude weather hazards, the reliable weather data cannot be extracted from the weak Doppler weather signal without cancellation of these strong clutter returns. However, the system phase noise spreads both the clutter and Doppler signal and causes the serious problems in the efficient clutter cancellation. Therefore, in this paper, the phase noise effects on the clutter and Doppler weather signal were analyzed. The system phase noise model was suggested and the effects were derived and explained using this phase noise model. It can be shown that there exists the limit in the clutter cancellation capability to improve the signal-to-clutter ratio (SCR) due to the system phase noise. It may be prominent especially in the low SCR situations.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.109-115
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2020
As the maritime targets that threaten allies become lower, smaller, and faster, the need for analysis and modeling of clutter according to sea state increases. Clutter according to the sea state has a great influence on radar performance, such as lowering the probability of detection of low-altitude small maritime targets. In this paper, to analyze the detection performance of a multi function radar for a ship, a sea clutter model suitable for the radar operating environment is selected from several sea clutter models, and analysis of low-altitude, small target detection under a clutter is performed. By using the actual data of the already mounted radar for maritime target detection, four known clutter models have been implemented for each sea state and compared with the actual data. Through this, by selecting a clutter model that best reflects the actual radar environment, reliability of the clutter model is improved. Subsequently, the selected model is used to detect the detectable distance to the low-altitude small target.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.3
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pp.313-322
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2014
This paper is to survey and put in perspective the working methods of multi-target tracking in clutter. This paper includes theories and practices for data association and related filter structures and is motivated by increasing interest in the area of target tracking, security, surveillance, and multi-sensor data fusion. It is hoped that it will be useful in view of taking into consideration a full understanding of existing techniques before using them in practice.
Kim, Hye-Ri;Jung, Jung-Soo;Kwag, Young-Kil;Kim, Ji-Won;Kim, Ji-Hyeon;Ko, Jeong-Seok
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.12
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pp.1292-1299
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2014
Weather radar systems can provide weather information of the ground, sea, and air in extensive spatial coverage in near real time. However, it becomes problematic when ground clutter signal exists around precipitation because strong signals of ground can cause a false precipitation report. A large percentage of land coverage of Korea consists of mountainous regions where ground clutter needs to be mitigated for more accurate prediction. Thus, it is considered necessary to introduce a new suitable ground clutter removal technique specifically adequate for Korea. In this paper, the C-Map(Clutter Map) method using raw radar signals is proposed for removing ground clutter using a terrain-adaptive clutter map. A clutter map is generated using raw radar signals(I/Q) of clear days, then it is subtracted from received radar signals in frequency domain. The proposed method is applied to the radar data acquired from Sobaeksan rain radar and the result shows that the clutter rejection ratio is about 91.17 %.
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