Clasificación del clutter marino utilizando redes neuronales artificiales

Argel Gonzalez Padilla, Berta Bravo Quintana, José R. Machado Fernández, Adrián Bueno, Ernesto Sainz de la Torre Ruiz, Mónica Jiménez Alvarez, Roselí Pérez Pino

Resumen


La detección de radar bajo la acción del clutter marino es un problema actual. La efectividad de esta detección puede ser mejorada o aún optimizada si el comportamiento estadístico de los parámetros de las señales dispersadas por la superficie del mar (clutter marino) es conocida. En el presente trabajo, la mayoría de los modelos estadísticos del clutter marino bajo diferentes condiciones es dada y se logra en un solo documento de manera sintética agrupar un gran volumen de información, difícil de encontrar, y en muchos casos, de interpretar. La mayor contribución investigativa de este trabajo es la presentación de los fundamentos de un sistema auto adaptativo  para la detección de blancos de radar, basado en el reconocimiento de diferentes distribuciones que modelan las mediciones de amplituddelclutter marino, obtenida en un intervalo de tiempo dado. Realizando una clasificación más fina al especificar el rango de valores que toman los parámetros de la distribución, para el intervalo de tiempo que se analiza. Este sistema fue simulado satisfactoriamente utilizando redes neuronales.Los resultados revelaron que se puede realizar de forma efectiva el reconocimiento de distribuciones de mediciones de amplitud del clutter marino y de los parámetros de la distribución.

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