Resumen

En varios artículos recientes se ha investigado una teoría exhaustiva del problema de detección mediante inversión activa del tiempo. Aunque el método de inversión temporal activa es teóricamente superior a los demás, su aplicación práctica para la detección de objetivos es mucho más difícil. En este trabajo se investiga el problema de detección mediante el método de descomposición pasiva del operador de inversión temporal (DORT). Siempre que los componentes de la señal puedan modelarse como una combinación lineal de vectores base con un subespacio de señal desconocido, se deriva la prueba de relación de verosimilitud generalizada (GLRT) basada en el lema de Neyman-Person con el subespacio de señal desconocido sustituido por su estimación de máxima verosimilitud. El estadístico de prueba es uno de los valores propios dominantes del operador de inversión temporal para un dispersor puntual. Por último, se investiga el rendimiento del detector DORT con datos acústicos recogidos en un tanque de guía de ondas. Los resultados experimentales muestran que el detector DORT puede proporcionar, respectivamente, ganancias de rendimiento de 1,4 dB, 1,1 dB y 0,8 dB con respecto al detector de energía, dado un índice de falsas alarmas de 0,0001, 0,001 y 0,01.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:operador de inversión temporal, subespacio de señal desconocida, detector dort, problema de detección, método de inversión temporal activa, prueba de razón de verosimilitud generalizada, inversión temporal activa, tasa de falsas alarmas, estimación de máxima verosimilitud, varios trabajos recientes
• Keywords:time reversal operator, unknown signal subspace, dort detector, detection problem, active time reversal method, generalized likelihood ratio test, active time reversal, false alarms rate, maximum likelihood estimation, several recent papers