Resumen

Se considera el problema de optimizar el rendimiento de detección de objetivos de un radar MIMO en presencia de ruido de fondo. Se sabe que la tasa de falsas alarmas aumentada, como consecuencia de la presencia de retornos de ruido de fondo, degrada seriamente el rendimiento de detección de objetivos del detector de radar, especialmente en condiciones de relación señal-ruido baja. En este artículo se propone un modelo matemático para optimizar el rendimiento de detección de objetivos de un detector de radar MIMO en presencia de ruido de fondo. El número de muestras que deben ser procesadas por un detector de radar de objetivos regula la carga de procesamiento al tiempo que se logra una fiabilidad de detección dada. Si bien se sabe que el detector Subspace Compressive GLRT (SSC-GLRT) proporciona un rendimiento optimizado de detección de objetivos de radar con una complejidad computacional reducida, sin embargo, sufre una deterioro significativo en el rendimiento de detección de objetivos en presencia de ruido de fondo. En este artículo se proporcion

• 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:Optimización; Rendimiento de detección de objetivos; Radar MIMO; Clutter; Tasa de falsas alarmas; Detector SSC-GLRT
• Keywords:Optimising; Target detection performance; MIMO radar; Clutter; False alarm rate; SSC-GLRT detector