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Optimization of multiframe target detection schemes

机译：多帧目标检测方案的优化

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We optimize the performance of multiframe target detection (MFTD) schemes under extended Neyman-Pearson (NP) criteria. Beyond the per-track detection performance for a specific target path in conventional MFTD studies, we optimize the overall detection performance which is averaged over all the potential target paths. It is shown that the overall MFTD performance is limited by the mobility of a target and also that optimality of MFTD performance depends on how fully one ran exploit the information about the target dynamics. We assume a single target situation and then present systematic optimization by formulating the MFTD problems as binary composite hypotheses testing problems. The resulting optimal solutions suggest computationally efficient implementation algorithms which are similar to the Viterbi algorithm for trellis search. The optimal performances for some typical types of target dynamics are evaluated via Monte-Carlo simulation
机译：我们在扩展的Neyman-Pearson（NP）标准下优化了多帧目标检测（MFTD）方案的性能。除了传统MFTD研究中针对特定目标路径的每磁道检测性能之外，我们还优化了在所有潜在目标路径上平均的整体检测性能。结果表明，整个MFTD性能受目标移动性的限制，并且MFTD性能的最优性还取决于人们如何充分利用有关目标动态的信息。我们假设一个目标情况，然后通过将MFTD问题公式化为二元复合假设测试问题来进行系统优化。所得的最佳解建议了计算有效的实现算法，该算法类似于用于网格搜索的维特比算法。通过蒙特卡洛仿真评估了某些典型类型的目标动力学的最佳性能

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