A Neural Network Approach to the Recognition of the K Distribution Shape Parameter associated with Sea Clutter

• Autores: José Raúl Machado Fernández, Briam García Delgado, Alejandro Machado Gil
• Localización: Ingeniería: Revista de la Universidad de Costa Rica, ISSN-e 2215-2652, ISSN 1409-2441, Vol. 27, Nº. 2, 2017, págs. 14-24
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Una Aproximación Neuronal al Reconocimiento del Parámetro de Forma de la Distribución K asociada a Clutter Marino
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• Resumen
  • español

    El principal problema que enfrentan los radares marinos es la eliminación del clutter que es una señal indeseable que aparece mezclada con la información del blanco. El origen de este aporte interferente está en el eco resultante del rebote de la emisión primaria en la superficie marina. Una de las distribuciones probabilísticas más populares en la modelación del clutter es la distribución K. Beneficioso en el diseño de detectores eficientes, es propuesto un sistema capaz de reconocer el parámetro de forma de la distribución K conociendo de antemano el valor del parámetro de escala. El resultado es aplicable a condiciones de operación en tiempo real, pues se basa en una aproximación de redes neuronales artificiales en rol de reconocimiento de patrones.

  • English

    The main problem faced today by sea radars is the elimination of clutter, which is undesirable contribution that appears mixed with the target information. The unwanted signal is produced by the echo caused by the rebound of the primary emission at the sea surface. One of the most popular probability distributions in clutter modeling is the K distribution. Helpful in efficient detectors design, a system able to recognize the shape parameter of the K distribution, knowing a priori the value of the scale parameter, is proposed. The result is appropriate for real time operating conditions as it’s based on a neural networks approximation in the pattern recognition role.