Una Aproximación Neuronal al Reconocimiento del Parámetro de Forma de la Distribución K asociada a Clutter Marino
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 probabilit...
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| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Online |
| Lenguaje: | eng |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/23994 |
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|---|---|
| author | Machado Fernández, José Raúl García Delgado, Briam Machado Gil, Alejandro |
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| author_sort | Machado Fernández, José Raúl |
| collection | Revista Ingeniería (RI) |
| description | 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. |
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| id | INII-RI-article-23994 |
| institution | Instituto de Investigaciones en Ingeniería (INII) |
| language | eng |
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| publishDate | 2017 |
| publisher | Universidad de Costa Rica |
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| spelling | INII-RI-article-239942021-06-09T19:53:10Z A Neural Network Approach to the Recognition of the K Distribution Shape Parameter associated with Sea Clutter Una Aproximación Neuronal al Reconocimiento del Parámetro de Forma de la Distribución K asociada a Clutter Marino Machado Fernández, José Raúl García Delgado, Briam Machado Gil, Alejandro Sea Clutter Artificial Neural Networks K Distribution Distribution Parameter Recognition Distribution Parameter Identification Clutter Marino Redes Neuronales Artificiales Distribución K Estimación de Parámetros de Distribuciones Probabilísticas aprendizaje por computadora modelación estadística 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. 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. Universidad de Costa Rica 2017-08-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article Artículo application/pdf application/x-rar https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/23994 10.15517/ri.v27i2.23994 Ingeniería; Vol. 27 No. 2 (2017): July-December 2017; 14-24 Ingeniería; Vol. 27 Núm. 2 (2017): Julio-Diciembre 2017; 14-24 Ingeniería; Vol. 27 N.º 2 (2017): Julio-Diciembre 2017; 14-24 2215-2652 1409-2441 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/23994/29873 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/23994/35122 Derechos de autor 2017 José Raúl Machado Fernández, Briam García Delgado, Alejandro Machado Gil |
| spellingShingle | Sea Clutter Artificial Neural Networks K Distribution Distribution Parameter Recognition Distribution Parameter Identification Clutter Marino Redes Neuronales Artificiales Distribución K Estimación de Parámetros de Distribuciones Probabilísticas aprendizaje por computadora modelación estadística Machado Fernández, José Raúl García Delgado, Briam Machado Gil, Alejandro Una Aproximación Neuronal al Reconocimiento del Parámetro de Forma de la Distribución K asociada a Clutter Marino |
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