Sử dụng tham số phi năng lượng - hệ số elip phân cực - của tín hiệu phản xạ để giải bài toán phát hiện mục tiêu trên bề mặt nền theo tiêu chuẩn Neyman - Pearson

Bài viết trình bày phương pháp phát hiện và chọn lọc mục tiêu trên bề mặt nền theo ngưỡng hai mức dựa trên một tham số phân cực phi năng lượng là hệ số elip phân cực. Ngưỡng phát hiện tối ưu được xác định theo tiêu chuẩn Neyman Pearson.

Trang 1

SỬ DỤNG THAM SỐ PHI NĂNG LƯỢNG - HỆ SỐ ELIP PHÂN CỰC

- CỦA TÍN HIỆU PHẢN XẠ ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MỤC

TIÊU TRÊN BỀ MẶT NỀN THEO TIÊU CHUẨN

NEYMAN-PEARSON

Phạm Trọng Hùng1*, Nguyễn Đôn Nhân2

Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp phát hiện và chọn lọc mục tiêu trên bề

mặt nền theo ngưỡng hai mức dựa trên một tham số phân cực phi năng lượng là hệ

số elip phân cực Ngưỡng phát hiện tối ưu được xác định theo tiêu chuẩn

Neyman-Pearson Ngưỡng phát hiện và xác suất phát hiện đúng khi cho trước xác suất báo

động lầm được tính toán theo sự thay đổi của tham số phân cực; theo tỉ số công

suất tín hiệu/nhiễu nền với các tham số khác nhau của nhiễu nền Kết quả tính toán

đã chỉ ra hiệu quả của phương pháp sử dụng tham số phân cực trong bài toán phát

hiện mục tiêu trên bề mặt nền

Từ khoá: Radar phân cực, Phát hiện mục tiêu nhỏ trên mặt biển, Hệ số elip phân cực.

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong radar mục tiêu được phát hiện khi tín hiệu vượt ngưỡng, khi đó các đặc

tính phát hiện (xác suất báo động lầm và xác suất phát hiện đúng) được xác định

theo tỉ số tín/tạp và sử dụng tiêu chí chọn ngưỡng tối ưu

Trong hệ thống radar phân cực, bài toán phát hiện sẽ phức tạp hơn bởi vì ở đầu

ra của hệ thống anten không chỉ có một mà là hai tín hiệu và việc phát hiện phải

dựa trên thông tin từ hai nguồn tín hiệu này Việc sử dụng các tham số thu được

trong quá trình đo ma trận tán xạ hoặc các tham số bất biến của ma trận tán xạ sẽ

làm nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu so với trường hợp chỉ sử dụng tham số

đo theo diện tích phản xạ hiệu dụng mục tiêu Trong những năm gần đây, có rất

nhiều thuật toán phát hiện mục tiêu có phản xạ yếu trên bề mặt nền sử dụng tham

số phát hiện phi năng lượng được đề xuất và mở ra một hướng nghiên cứu đầy

triển vọng cho phát hiện mục tiêu nhỏ sử dụng radar phân cực Gromov V.A [1] đã

sử dụng tham số góc elip cho bài toán phát hiện và chọn lọc phi năng lượng các

nguồn tín hiệu mặt đất bằng hệ thống radar thụ động trên vệ tinh Thuật toán này

đã chỉ ra khả năng sử dụng tham số phân cực để giải bài toán phát hiện Tuy nhiên,

xác suất phát hiện đúng của thuật toán còn tương đối thấp và ưu thế chỉ thể hiện

khi phân loại mục tiêu Bên cạnh đó hệ thống radar này sử dụng cơ sở phân cực

tuyến tính, chưa phải là phương án tối ưu so với khi sử dụng cơ sở phân cực tròn

[2], [3] Karnysev V.I [4] lại sử dụng tham số độ không đẳng hướng phân cực cho

bài toán phát hiện và tham số này cũng được tính toán trong hệ cơ sở phân cực

tuyến tính Trong [5] tác giả đã đưa ra phương án sử dụng tỉ số phân cực cho bài

toán phát hiện Theo tiêu chuẩn này, các thông tin tiên nghiệm về các dạng phân bố

Trang 2

Nghiên cứu khoa học công nghệ

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san Ra đa, 08 - 2016 129

của mục tiêu cần phải được biết trước Trong các công trình [3], [6], [7] đã chứng minh sự tồn tại của hiệu ứng “vết phân cực” thông qua các kết quả thực nghiệm và những khả năng sử dụng các tham số này trong bài toán phát hiện mục tiêu nhỏ trên bề mặt nền, đặc biệt là trên mặt biển Tuy nhiên, hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu nào về việc sử dụng hệ số elip trong cơ sở phân cực tròn để giải bài toán phát hiện Kết quả nghiên cứu mới nhất về bài toán phát hiện mục tiêu trên bề mặt nền dựa trên tham số phân cực [7] cũng chưa chỉ ra được thuật toán sử dụng tham số này cho bài toán phát hiện cụ thể như thế nào Bài báo này sẽ trình bày phương pháp sử dụng hệ số elip cho bài toán phát hiện phi năng lượng dựa trên tiêu chuẩn Neyman-Pearson Việc xác định khoảng phát hiện và tính xác suất phát hiện đúng khi cho trước xác suất báo động lầm được thực hiện đồng thời với chọn ngưỡng phát hiện hai mức cho bài toán phát hiện các mục tiêu nhỏ trên bề mặt nền theo tham số phi năng lượng Cấu trúc bài báo gồm: Đặc tính thống kê của hệ số elip phân cực trong cơ sở phân cực tròn (mục 2); phát hiện mục tiêu theo hệ số elip phân cực (mục 3) và kết luận (mục 4)

2 ĐẶC TÍNH THỐNG KÊ CỦA HỆ SỐ ELIP PHÂN CỰC

TRONG CƠ SỞ PHÂN CỰC TRÒN

Để giải quyết bài toán phát hiện theo tham số phân cực, cần sử dụng phương pháp thống kê dựa trên sự khác biệt giữa các phân bố xác suất của tín hiệu nền và tín hiệu tổng cộng phản xạ từ mục tiêu và nền Các mô hình xác suất này đã được giới thiệu trong tài liệu [8]

Xét hệ thống radar cụ thể như sau: tín hiệu phát xạ có phân cực tròn phải, tín hiệu thu về đồng thời theo hai kênh phân cực tròn phải, tròn trái [2], [3], [6] Hệ thống đo sẽ xác định module tỉ số phân cực tròn ở dạng: RL ( )

P ( )

( )

R L

E t t

E t





 , sau khi

biến đổi sẽ thu được giá trị hệ số elip phân cực:

R L

P ( ) 1

t







 (1)

Theo [8], hàm phân bố xác suất W(K) của hệ số elip phân cực trong trường hợp

hệ số tương quan giữa các thành phần phân cực trực giao R = 0 có dạng:

1

4 (1 )

-2 (1 ) (1 )

1

(1 ) (1 )

2 (1 ) (1 )

a

K a b h

I





1 1

I



(2)

Trang 3

trong đó:

2

i i

i

E a



 - Tỉ số công suất mục tiêu (thành phần xác định) trên công suất

nhiễu nền, i = 1, 2, trong đó i = 1 ứng với kênh phân cực tròn trái, i = 2 ứng với

kênh phân cực tròn phải; 2 0

0

RL

hiệu tổng tán xạ từ mục tiêu và nền, trong đó, P 0RL đặc trưng cho tính chất phân

cực của mục tiêu; h2 L2 /R2- Đặc trưng cho tính chất phân cực của bề mặt nền

Đặc tính thay đổi của hàm phân bố xác suất W(K) (2) theo các giá trị h, b, a 1

được thể hiện trên các hình 1, 2, 3 tương ứng

Hình 1 Đặc tính phân bố xác suất của hệ số elip K phụ thuộc vào

Trên hình 3 là hàm phân bố W(K) phụ thuộc vào các giá trị a 1 - là tỉ số tín

hiệu/nhiễu nền theo công suất trên kênh phân cực tròn Từ đồ thị trên hình 3 ta

Trang 4

hơn và cho xác suất phát hiện đúng cao hơn Khi a 1 giảm, phân bố W(K) trải rộng

ra, xác suất phát hiện đúng sẽ thấp Điều đó có nghĩa là khi a 1 tăng thì xác suất phát hiện đúng tăng và ngược lại

Để tăng giá trị a 1 (tăng xác suất phát hiện đúng) thì hoặc E 1 phải tăng hoặc giảm

σ 1 Điều này có nghĩa có thể giảm thể tích xung dò để giảm diện tích phân biệt radar

Trong trường hợp không có mục tiêu trên bề mặt nền (a 1 = a 2 = 0), các thành phần phân cực trực giao của nhiễu nền thoả mãn phân bố Reighley có dạng [8]:

3/2 2

W( , , )

K R h



(3)

Đối với nhiễu biển, theo[9] thì L2 R2(điều này cũng đúng với kết quả thực nghiệm[3], [6], [10]), như vậy, có nghĩa h 1, với R = 0 Khi đó phân bố xác suất

hệ số K của nhiễu biển có dạng đối xứng và trải đều trên toàn trục giá trị

( 1:1)

2

1

K



 (4)

Đồ thị hàm phân bố xác suất của hệ số phân cực K của nhiễu biển như trên hình 4

Hình 4 Phân bố của nhiễu biển với R = 0, h = 1

Trang 5

bề mặt nền đó (h

bi

trị l

( 1: )( : 1)

hợp ng

phát hi

nhi

xác su

qua giá tr

V

W(K

ề mặt nền đó (h

Bài toán phát hi

Trong miền giá

biển

ị l

( 1: )( : 1)

ợp ng

Khi s

phát hi

nhiễu biển

Di

xác su

V

qua giá tr

Với các biểu thức (2) v

K) trong 2 trư

Bài toán phát hi

Trong miền giá

ển K  :

ị là

( 1: K L)(K R : 1)

ợp ngư

Khi s

phát hiện 2 mức), khoảng

ễu biển

Diện tích của phần nằm ngo

xác suất báo động lầm

Với các kết quả thực nghiệm nh

qua giá tr

3

ới các biểu thức (2) v

) trong 2 trư

Hình 5

Bài toán phát hi

Trong miền giá

nb

à K 0 N

( 1: K L)(K R : 1)

ược lại sẽ ra quyết định không có mục ti

Khi sử dụng ti

ện 2 mức), khoảng

ễu biển

ện tích của phần nằm ngo

ất báo động lầm

ới các kết quả thực nghiệm nh

qua giá trị 0, n

3 PHÁT HI

) trong 2 trư

Hình 5

Bài toán phát hi

Trong miền giá



nb

N

( 1: K L)(K R : 1)

ợc lại sẽ ra quyết định không có mục ti

ử dụng ti

ễu biển K nb

ị 0, n

PHÁT HI

) trong 2 trư

Hình 5

1, nhi

Bài toán phát hi

Trong miền giá



K K L:K R

Nếu giá trị

( 1: K L)(K R : 1)

ử dụng ti

nb n

ị 0, nên

PHÁT HI

) trong 2 trường hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

ề mặt nền đó (hình 5)

Hình 5 Phân b

1, nhi

Bài toán phát hi

Trong miền giá

K K L:K R

ếu giá trị ( 1:K L) (K R : 1)

ử dụng tiêu chu

nằm trong khoảng

ên –

PHÁT HI

ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v ình 5)

Phân b

1, nhiễu nền (W

Bài toán phát hiện theo hệ số elip

Trong miền giá trị

K K L:K R

ếu giá trị ( 1: ) ( : 1) thì s

êu chu

ằm trong khoảng

–K L=

PHÁT HIỆN MỤC TI

ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v ình 5)

Phân b

ễu nền (W

ện theo hệ số elip

ị K



K K L:K R Gi

ếu giá trị ( 1: ) ( : 1) thì s

êu chuẩn Neyman

ằm trong khoảng

ất báo động lầm P

=K

ỆN MỤC TI

ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

Phân bố xác suất của hệ số elip K trong hai tr

ễu nền (W

ện theo hệ số elip = [

Giả sử tham số

ếu giá trị thì sẽ quyết định có mục ti

ẩn Neyman

ện 2 mức), khoảng Δ

ằm trong khoảng

P F cho trư

K R Như v

F F F

ỆN MỤC TI

ới các biểu thức (2) và (4) có th

ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

ố xác suất của hệ số elip K trong hai tr

ễu nền (W

= [-1:+1], đ

ả sử tham số

ếu giá trị K 0

ẽ quyết định có mục ti

ẩn Neyman

ΔK nb

ằm trong khoảng

cho trư

Như v

ỆN MỤC TI

à (4) có th ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

1:+1], đ

ả sử tham số

0 n

ẩn Neyman

nb đư

ằm trong khoảng

ện tích của phần nằm ngoài kho

cho trư

Như v

ỆN MỤC TIÊU THEO H

à (4) có th ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

) và 2, nhi

1:+1], đ

ả sử tham số nằm ngo

ẩn Neyman

được chọn sao cho xác suất của tham số ph

ằm trong khoảng ( 1: )( : 1)

ài kho cho trước

ới các kết quả thực nghiệm như

Như vậy,

ÊU THEO H

à (4) có thể xây dựng đồ thị h ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

) và 2, nhi

ện theo hệ số elip K

1:+1], đặt khoảng giá trị của tham số

ả sử tham số

ằm ngo

ẩn Neyman-Pearson

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph ( 1: )( : 1)

ài khoảng phát hiện v

ớc

K



ư [6]

, bi

1 2 2 W ( )nb

ÊU THEO H

ể xây dựng đồ thị h ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) v

) và 2, nhi

K đư

ặt khoảng giá trị của tham số

ả sử tham số K

ằm ngo

Pearson

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph ( 1: K L)(K R: 1)

ảng phát hiện v

L

K

1



[6], biểu thức (5) có thể viết lại th

+1

1 2 2 W ( )nb

ÊU THEO H

) và 2, nhiễu nền + mục ti

được thực hiện nh

K đo đư

ằm ngoài kho

Pearson

1

, [10]

ểu thức (5) có thể viết lại th

+1

1 2 2 W ( )nb

ÊU THEO H

ễu nền + mục ti

ợc thực hiện nh

đo đư

ài kho

Pearson để xác định khoảng phát hiện (ng

[10] ta có th

1 2 2 W ( )nb

ÊU THEO HỆ SỐ ELIP PHÂN CỰC

ể xây dựng đồ thị h ờng hợp: chỉ nhiễu nền (biển) và

đo được ứng với một ô cự ly (cell) có giá

ài khoảng [

ẽ quyết định có mục tiêu n

ợc lại sẽ ra quyết định không có mục tiêu

ể xác định khoảng phát hiện (ng

ta có th

Ệ SỐ ELIP PHÂN CỰC

ể xây dựng đồ thị h

à trư

ợc ứng với một ô cự ly (cell) có giá ảng [

êu n

êu

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph ( 1:K L) (K R: 1)

ta có th

trường hợp có mục ti

ợc ứng với một ô cự ly (cell) có giá ảng [

êu nằm trong ô cự ly đó Tr

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph ( 1: ) ( : 1) bằng xác suất báo động lầm

ảng phát hiện và hàm

+1

R

K

ta có thể xem nh

ờng hợp có mục ti

ễu nền + mục tiêu (W

ợc thực hiện như sau:

ợc ứng với một ô cự ly (cell) có giá

ảng [K L

ằm trong ô cự ly đó Tr

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph ( 1: ) ( : 1) ằng xác suất báo động lầm

à hàm

+1

R

K

ể xem nh

ể xây dựng đồ thị hàm phân b

ờng hợp có mục ti

êu (W

ư sau:

L :K R

ợc chọn sao cho xác suất của tham số ph

ằng xác suất báo động lầm

à hàm W

ể xem nh

àm phân b ờng hợp có mục ti

êu (W

ư sau:

:K R], t

W nb(

ể xem như

ố xác suất của hệ số elip K trong hai trường hợp:

], tức l

(K) (hình 5)

ư K

ểu thức (5) có thể viết lại thành:

ờng hợp:

nb+mt ).

ặt khoảng giá trị của tham số K

ức l

) (hình 5)

K L và ành:

àm phân bố của tham số ờng hợp có mục tiêu n

ờng hợp:

)

K đối với nhiễu

ức là

) (hình 5)

và K

ành:

ố của tham số

êu n

ờng hợp:

ối với nhiễu

K

ợc chọn sao cho xác suất của tham số phân c

) (hình 5)

K R đ

ố của tham số

êu nằm tr

ối với nhiễu

K 0

ân c ằng xác suất báo động lầm

) (hình 5) ứng với

đối xứng

ố của tham số

ằm tr

ối với nhiễu

thu

ằm trong ô cự ly đó Trường

ể xác định khoảng phát hiện (ngưỡng

ân cực từ ằng xác suất báo động lầm

ứng với

ối xứng

ố của tham số

ằm trên

ối với nhiễu

thuộc ờng

ỡng

ực từ ằng xác suất báo động lầm

ứng với

(5)

ối xứng

(6)

ố của tham số

ên

ối với nhiễu

ộc ờng

ỡng

ực từ

ứng với

(5)

ối xứng

(6)

Trang 6

Xác suất bỏ sót mục tiêu:

R

K nb+mt

L

M K

(7)

Xác suất phát hiện đúng:

R

K nb+mt

L

K

Trong đó, W nb+mt (K) được tính theo biểu thức (2)

Với hàm phân bố xác suất của hệ số K của nhiễu biển như (4) và xác suất báo động

lầm cho trước có thể tính được khoảng phát hiện bằng cách giải phương trình sau:

1

K





Từ (9) có thể tính được giá trị của ngưỡng: K R tan[arcsin(1 P ) / 2] F

(10) Một số giá trị khoảng phát hiện theo P F được xác định trên bảng 1

Trên bảng 1 thấy rằng, khi cho xác suất báo động lầm tăng lên thì khoảng phát hiện hẹp lại và ngược lại Việc lựa chọn ngưỡng phát hiện phụ thuộc vào xác suất báo động lầm cho trước

Thay (10) vào (8) có thể tính được xác suất phát hiện đúng theo ngưỡng phát

hiện, với W nb+mt có dạng phân bố như (2)

R

L

K

Từ hàm tính xác xuất phát hiện đúng đó ta có thể tính được xác suất phát hiện

đúng theo giá trị b (hình 6)

Trên hình 6 thấy rằng, xác suất phát hiện đúng phụ thuộc vào giá trị b (đặc trưng

cho phân cực của tín hiệu tổng cộng) Cùng với một giá trị xác suất báo động lầm

cho trước b càng tăng thì xác suất phát hiện đúng càng tăng Khi đó phân bố xác suất của tham số K dịch xa hơn so với phân bố xác suất tham số K của nhiễu biển Với cùng một giá trị b thì P F cho trước càng lớn thì xác suất phát hiện càng tăng

Để đánh giá khả năng phát hiện mục tiêu theo tham số năng lượng cần xét tỉ số tín/nhiễu nền α của tín hiệu tổng cộng trên hai kênh phân cực trực giao:

Trang 7

2 2 2 2 2 2 2

1

a

b





Hình 6 Xác suất phát hiện đúng phụ thuộc vào giá trị đặc trưng phân cực

Thế biểu thức (12) này vào (2) ta được:

0

1

K a b h

I



1

(13)

I





Hình 7 Xác suất phát hiện đúng mục tiêu theo tỉ số tín/nhiễu biển với

các xác suất báo động lầm khác nhau

Hình 7 là đồ thị mô tả xác suất phát hiện đúng (11) theo tỉ số tín/nhiễu biển

Trang 8

10dB vẫn cho ta khả năng phát hiện đúng mục tiêu P D < 0.44 đối với P F = 0.1 và

P D < 0.6 đối với P F = 0.2 Với SCR = 0 dB, cho ta P D = 0.36 và P D = 0.5 ứng với

các xác suất báo động lầm P F = 0.1 và P F = 0.2 Điều này cho thấy đối với các mục tiêu có RCS nhỏ hơn so với nhiễu biển vẫn cho ta khả năng phát hiện đúng mục tiêu tuy nhiên với xác suất báo động lầm cao và xác suất phát hiện đúng Đối với SCR lớn xác suất phát hiện đúng cũng không tăng mạnh và khó để đạt được với xác suất phát hiện đúng bằng 1 khi sử dụng tham số phân cực trong bài toán phát hiện Để tăng được khả năng phát hiện cho hệ thống ra đa cần kết hợp cả phát hiện theo tham số phân cực và tham số năng lượng như ra đa truyền thống

4 KẾT LUẬN

Bài báo đã đề xuất một giải pháp phát hiện mục tiêu có kích thước bé trên bề mặt nền bằng radar phân cực tròn Khoảng phát hiện hai mứcđược xác định theo tiêu chuẩn Neyman-Pearson với xác suất báo động lầm cho trước Từ khoảng phát hiện tìm được đã thực hiện tính toán xác suất báo động đúng theo các giá trị của

tham số b và theo giá trị xác suất báo động lầm cho trước Với các giá trị α bé (khi

diện tích phản xạ mục tiêu bé hơn so với diện tích phản xạ hiệu dụng của bề mặt nền) vẫn có khả năng thể hiện sự khác biệt của hệ số elip phân cực Đây chính là

cơ sở để nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu bé trên bề mặt nền của radar phân cực sử dụng cơ sở phân cực tròn mà các loại radar thông thường chưa thực hiện được Xác suất phát hiện đúng của giải pháp này góp phần nâng cao hiệu quả đối với phát hiện các mục tiêu bé (tỉ số tín/nhiễu nền nhỏ) và trong bài toán phân biệt mục tiêu

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Громов В.А , Шарыгин Г.С., Миронов М.В., "Угол эллиптичности

электро-магнитных сигналов и его использование для неэнергетического

Известия вузов Физ-ика, Т 55, № 3, 2012, pp 15-21

[2] Tатаринов В.Н., Татаринов С.В., Лигтхарт Л.П., “Поляризация плоских

эле-ктромагнитных волн и её преобразования”, Томск: Издательство

Томского университета, 2006 – 379 с

[3] Кривин Н.Н., Козлов А.И., Татаринов, С.В, "Поляризационные инварианты

в за-дачах обнаружения малоразмерных РЛО," Научный вестник МГТУ

ГА Серия «Ра-диофизика и радиотехника», №171, 2011, С 14-19

[4] Карнышев В.И., “Поляризационный контраст радиолокационных

объектов”, дисс канд тех наук: 05.12.04, Томск, ТИАСУР, 1993, – 232 с

[5] Хлусов В.А., “Моноимпульсные измерители поляризационных параметров радиолокационных объектов”, дисс канд.тех наук:

05.12.04, Томск, ТИАС-УР, 1989, 187 с

[6] Ligthart L., Tatarinov V.N., Tatarinov S.N., Pusone E., "An effective

polarime-tric detection of small-scale man-made radar objects on the sea

Trang 9

surface," Micro-waves Radar and Wireless Communications, MIKON-2002

14th International Conference on Publication Year, vol 2, pp 677 - 680

[7] Кривин Н.Н , “Поляризационный след и поляризационный контраст

малор-азмерных радиолокационных объектов”, дисс канд тех наук:

05.12.04, Томск, ТИАСУР, 2015, 111 с

[8] Поздняк С.И., Мелитицкий В.А., “Введение в статистическую теорию

поля-ризации радиоволн”, М.: Сов.радио, 1974, 480 с

[9] Богородский В.В., Канарейкин Д.Б., “Поляризация рассеянного и

собствен-ного радиоизлучения земных покровов”, Л.: Гидрометеоиздат,

1981 – 280 с

[10] Кривин Н.Н., Козлов А.И., Татаринов В.Н., Татаринов C.Н.,

"Поляризацио-нный след при рассеянии электромагнитных волн

составными объектами," Научный вес-тник МГТУ ГА Серия

«Радиофизика и радиотехника», № 210 (12), 2014, С 18-28

ABSTRACT

THE USE OF NON-ENERGY PARAMETER - THE POLARIMETRIC

COEFFICIENT ELLIPTICITY- OF BACKSCATTERED SIGNAL IN

DETECTING TARGET ON THE BACKGROUND CLUTTER, OPTIMAL

WITH NEYMAN-PEARSON CRITERION

In this paper, a new method of detection of small scale targets from the

background by two-level threshold, based on a non-energetically polarimetry

parameter, the ellipticity coefficient is proposed Probability density function

of ellipticity coefficient is calculated for two classes of target: target in

clutter and only clutter The optimum detection threshold is calculated based

on the Neyman-Pearson criteria In this paper, the detection threshold and

the probability of detection are calculated based on a given false alarm, the

different signal to background clutter ratios, and with the different

polarimetric features of background clutter The proposed method shows the

efficiency of using ellipticity coefficient in the problem of detecting target on

the background clutter

Keywords : Polarimetric radar, Small target detection, Ellipticity coefficient

Nhận bài ngày 15 tháng 06 năm 2016 Hoàn thiện ngày 26 tháng 07 năm 2016 Chấp nhận đăng ngày 01 tháng 08 năm 2016

Địa chỉ: 1Học viện Kỹ thuật quân sự;

2

Viện Ra đa–Viện Khoa học và Công nghệ quân sự

*

Email: hungpt1504@gmail.com

Định dạng
Số trang	9
Dung lượng	715,92 KB