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Target range estimation based on a non-homogenous poisson process model

机译：基于非均匀泊松过程模型的目标范围估计

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摘要

In this study, the author analyses target range estimation errors in matched filtering-based detection performed in high range resolution (HRR) radars. Conventional radar signal processors use point target detectors, where extended target responses are put through a point detection process by windowing and thresholding. The author demonstrates through simulations that the performance of degradation under the point target assumption can be significant for HRR radars, where targets extend across several detection cells. The author modelled the reflections for stationary and moving extended target scenarios by using three target signal models (TSMs). A non-homogenous Poisson process (NHPP) is provided to model the signal at the output of the target detector, which includes reflections from targets and clutter. The corresponding maximum likelihood (ML) estimator is derived as a range estimation technique. The author simulated a target detection process and made comparisons between the classical- and NHPP-based peak estimator performances for each of the TSMs. Furthermore, the ML estimation (MLE) algorithm is extended for multiple targets. The author demonstrates that the ML estimator significantly reduces target range estimation errors compared with the classical point target estimators.
机译：在这项研究中，作者分析了在高分辨力（HRR）雷达中基于匹配滤波的检测中的目标距离估计误差。常规的雷达信号处理器使用点目标检测器，其中通过窗口化和阈值化对扩展的目标响应进行点检测过程。作者通过仿真证明，在点目标假设下的降级性能对于HRR雷达非常重要，因为HRR雷达的目标跨越多个检测单元。作者使用三个目标信号模型（TSM）对固定和移动扩展目标场景的反射建模。提供了非均匀的泊松过程（NHPP），以对目标检测器输出处的信号进行建模，其中包括来自目标的反射和杂波。相应的最大似然（ML）估计器被推导为范围估计技术。作者模拟了目标检测过程，并对每个TSM的基于经典和基于NHPP的峰估计器性能进行了比较。此外，ML估计（MLE）算法已扩展到多个目标。作者证明，与经典点目标估计器相比，ML估计器显着减少了目标范围估计误差。

著录项

  • 来源
    《Signal Processing, IET》 |2013年第3期|249-258|共10页
  • 作者

    Alper Yildirim;

  • 作者单位

    TUBITAK BILGEM ILTAREN, Ankara, Turkey;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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