Una Aproximación Neuronal al Reconocimiento del Parámetro de Forma de la Distribución K asociada a Clutter Marino
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...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Online |
| Language: | eng |
| Published: |
Universidad de Costa Rica
2017
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| Online Access: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/23994 |
| Summary: | 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. |
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