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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Clutter Rejection using Peak Curvature
【24h】

Clutter Rejection using Peak Curvature

机译：使用峰值曲率抑制杂波

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A typical tracking algorithm takes its input from a peak detector or plot extractor. This process reduces the sensor image data to point measurements and reduces the volume of data that the tracker must process. However, useful information can be lost. This paper shows how the clutter of a peak can be a useful feature for discriminating false alarms and valid detections. The benefit obtained by using this feature is quantified through false track rate on recorded sensor data. On recorded data with difficult clutter conditions, approximately sixty percent of false tracks are rejected by exploiting peak curvature
机译：典型的跟踪算法从峰值检测器或曲线提取器获取其输入。此过程将传感器图像数据减少到点测量，并减少跟踪器必须处理的数据量。但是，有用的信息可能会丢失。本文展示了峰的杂波如何成为区分误报和有效检测的有用功能。通过对记录的传感器数据进行错误跟踪，可以量化使用此功能所获得的好处。在具有混乱条件的记录数据上，通过利用峰曲率可以消除大约百分之六十的错误磁道

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