Resumen

Se aborda el problema de detectar y localizar múltiples dispersores en la tomografía de Radar de Apertura Sintética (SAR) de multilíneas, partiendo de medidas compresivas y aplicando técnicas de detección de soporte. Se analizan diferentes enfoques basados en la detección del conjunto de soporte del vector disperso desconocido, es decir, de la posición de los elementos no nulos en el vector disperso desconocido. Las técnicas de detección de soporte ya han demostrado permitir una reducción en el número de medidas necesarias para obtener una solución fiable. En este artículo, se propone un método de detección de soporte, basado en una Prueba de Razón de Verosimilitud Generalizada (Sup-GLRT), y se compara con el método SequOMP, en términos de la probabilidad de detección alcanzable con una probabilidad dada de falsa alarma y para diferentes números de medidas.

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Problema; Detección; Localización; Dispersores; Radar de Apertura Sintética; Tomografía; Detección de soporte; Técnicas; Vector disperso; Prueba de Razón de Verosimilitud Generalizada
• Keywords:Problem; Detecting; Locating; Scatterers; Synthetic Aperture Radar; Tomography; Support detection; Techniques; Sparse vector; Generalized Likelihood Ratio Test