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统计学 > 机器学习

arXiv:1101.0316 (stat)
[提交于 2011年1月1日 ]

标题: 双站SAR ATR

标题: Bistatic SAR ATR

Authors:Amit Kumar Mishra, Bernard Mulgrew
摘要: 随着双站雷达系统兴趣的复兴,该领域的研究取得了更大的发展动力。 鉴于双站配置的一些战略优势以及近年来的技术进步,大规模实施双站系统是不久的将来的发展方向。 如果双站系统要取代单站系统(至少部分取代),那么所有现有的单站系统的用途都应在双站系统中得以实现。 本文详细探讨了双站雷达系统中自动目标识别(ATR)设施的可能性。 由于缺乏数据,实验是在模拟数据上进行的。 尽管如此,结果是积极的,并且为引入双站配置提供了有力的支持。 首先,发现与流行的预期相反,即双站ATR性能可能比单站ATR性能差得多,实际上双站ATR表现相当不错(虽然不如单站ATR好)。 其次, ATR性能不会因双站角度增加而显著恶化。 最后,发现双站散射的极化数据具有不同的信息,这与专家意见相反。 除了这些结果外,还提出了如何稳定随双站角度变化的双站ATR性能的建议。 最后,介绍了一种新的快速且稳健的ATR算法(在本工作中开发)。
摘要: With the present revival of interest in bistatic radar systems, research in that area has gained momentum. Given some of the strategic advantages for a bistatic configuration, and tech- nological advances in the past few years, large-scale implementation of the bistatic systems is a scope for the near future. If the bistatic systems are to replace the monostatic systems (at least par- tially), then all the existing usages of a monostatic system should be manageable in a bistatic system. A detailed investigation of the possibilities of an automatic target recognition (ATR) facil- ity in a bistatic radar system is presented. Because of the lack of data, experiments were carried out on simulated data. Still, the results are positive and make a positive case for the introduction of the bistatic configuration. First, it was found that, contrary to the popular expectation that the bistatic ATR performance might be substantially worse than the monostatic ATR performance, the bistatic ATR performed fairly well (though not better than the monostatic ATR). Second, the ATR per- formance does not deteriorate substantially with increasing bistatic angle. Last, the polarimetric data from bistatic scattering were found to have distinct information, contrary to expert opinions. Along with these results, suggestions were also made about how to stabilise the bistatic-ATR per- formance with changing bistatic angle. Finally, a new fast and robust ATR algorithm (developed in the present work) has been presented.
主题: 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1101.0316 [stat.ML]
  (或者 arXiv:1101.0316v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1101.0316
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Amit Mishra [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2011 年 1 月 1 日 04:36:35 UTC (681 KB)
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