The radar wind profiler data contaminates with various non-atmospheric components that produce errors in moments and wind velocity estimations. This study implemented an adaptive Gaussian model to detect and remove the clutter from the radar return. This model includes DC filtering, ground clutter recognition, Gaussian fitting, and cost function to mitigate the clutter component. The adaptive model tested for the various types of clutter components and found that it is effective in clutter removal process. It is also applied for the both time series and spectrum datasets. The moments estimated using this method are compared with those derived using conventional DC-filtering clutter removal method. The comparisons show that the proposed method effectively removes the clutter and produce reliable moments.
In this paper, it is discussed that the detection and tracking performance of the piecewise linear path underwater target is improved using clutter reduction algorithm in heavy clutter density environment. Through clutter reduction algorithm using Hough Transform, measurements which represent clutter features are removed and the performance of target tracking on the remaining measurements is demonstrated applying CMKF-L(Converted Measurement Kalman Filter with Linearization) as tracking filter. Algorithm performance test is conducted using simulation data and real sea-trial data and by applying the proposed algorithm in heavy clutter density environment, it is confirmed that the target is tracked consistently and stably with clutter rejected measurements.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.9
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pp.59-64
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2011
Ultra wideband radars attract considerable attention as a short range automotive radar because of its high range resolution. Radar signal reflected from a target often contains unwanted echoes called as clutter, so the detection of target is difficult due to clutter echoes. Therefore, it is important to investigate the radar detector for better detecting from the reflected signals. In this paper, the optimal detector is obtained for various mean and variance value in log-normal clutter environment. The types of non-coherent detectors used are square law detector, linear detector, and logarithmic detector. The performances of detectors are compared in log normal clutter environment and the suitable detector is determined for automotive short range radar application.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.5
s.305
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pp.157-164
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2005
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.
Kim, Yong-Ho;Lee, Hwang-Soo;Un, Chong-Kwan;Lee, Won-Kil
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.6
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pp.140-146
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1989
In many situations, radar targets are embedded in a clutter environment and clutter rejection is required. The clutter is unwanted radar echoes and may arise owing to reflections from ground and weather disturbances and statistical properties of the clutter vary with range and azimuth as well as time. That is, adaptive signal processing is required. In this paper, a clutter suppression algorithm based on the clutter whitening filter (WF) and doppler filter bank(DFB) is described which provides improved performance compared with conventional nonadaptive clutter suppression algorithm that is the cascaded moving target indicator (MTI) and (DFB). The clutter whitening filter algorithm is based on the Burg's maximum entropy method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1123-1130
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2019
Simulation of the strong clutter occurring from the airborne radar is essential in the efficient development and performance evaluation of the aircraft radar system. If the efficient simulation of the clutter can be successful, algorithms can be proved and analyzed and also the performance evaluation is possible in the laboratory environment. Therefore, development and implementation of the airborne radar system can be achieved very economically in the effective way. However, the clutter simulation procedure is very difficult and tedious since the clutter environment changes in numerous ways as it depends on the flight path, direction of antenna beam, reflectivity of the surface, etc.. Thus, in this paper, the general Doppler spectrum model is suggested for efficient simulation of the various clutter environment. Also, it is shown that the various type of clutter in time domain can be generated easily by changing and adjustment of parameters in the general Doppler spectrum model.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.365-372
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2019
We propose a method to estimate unknown parameters(e.g., target amplitude and clutter parameters) in the generalized likelihood ratio test(GLRT) using maximum likelihood estimation and the Newton-Raphson method. When detecting targets in a clutter environ- ment, it is important to establish a modular model of clutter similar to the actual environment. These correlated clutter models can be generated using spherically invariant random vectors. We obtain the GLRT of the generated clutter model and check its detection probability using estimated parameters.
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.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.7
no.3
s.18
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pp.93-100
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2004
In this paper, we describe the design, fabrication, and test results of a W-band FMCW radar for the metal target detection under the ground clutter environment. In order to detect metal targets on the ground, we used a single cassegrain antenna with the beamwidth of $1.45^{\circ}$ which forms pencil-beam footprint on the ground. A log envelope detector was applied to improve radar performance in the severe ground clutter known as Weibull and log normal clutter. The designed FMCW radar can acquire altitude information from the ground clutter with $\sigma_0=-23dB$ at the height of 160m. The fabricated W-band FMCW radar transmits 11 dBm power and the dynamic range of the receiver is from -106dBm to -30dBm. The performances of the fabricated sensors were tested out in the fields and detected a car target of 200m apart on the grass.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.10
no.1
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pp.83-90
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2009
A new IRF (Impulse Response Function) analysis technique in high resolution SAR image is presented by taking into account the real clutter environment. In order to investigate the realistic effect of clutter background on the impulse response function of SAR image, an ideally generated impulse response function is superimposed with a large number of background clutter data which are extracted from the various regions of an actual SAR image. As a performance measure, PSLR (Peak Sidelobe Ratio) of the clutter-contained IRF is presented in the various groups of clutter background, and finally the results are compared with the stochastic model.
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