Resumen

Las muestras de entrenamiento contaminadas por señales similares a las del blanco son una de las principales razones de un entorno de desorden no homogéneo. En dicho entorno, la matriz de covarianza del clutter en STAP (procesamiento adaptativo espacio-tiempo) se estima de forma imprecisa, lo que finalmente conduce a una reducción del rendimiento de la detección. En relación con este problema, en esta carta se propone un método de detección de interferencias STAP basado en la transformada TT (tiempo-tiempo) simplificada. Considerando la propiedad física dispersa del clutter en el plano espacio-tiempo, los datos de cada célula de alcance se convierten primero en una serie temporal lenta discreta. A continuación, se deriva paso a paso la expresión de la transformada TT simplificada sobre los datos de muestra. En tercer lugar, se focaliza la energía de cada muestra de entrenamiento y se extrae mediante la transformada TT simplificada a partir de la diferencia de variantes de energía entre la etapa no contaminada y la contaminada, y se analiza la importancia física de descartar las muestras contaminadas. Por último, se seleccionan las muestras contaminadas a la luz de la transformada TT simplificada-diferencia de espectro. El resultado de la simulación de Monte Carlo indica que, cuando las muestras de entrenamiento están contaminadas por señales de gran potencia similares a objetivos, el método propuesto es más eficaz para deshacerse de las muestras contaminadas, reduce significativamente la complejidad computacional y mejora el rendimiento de la detección de objetivos en comparación con el método de GIP (producto interior generalizado).

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Muestras de entrenamiento; contaminadas; señales similares a objetivos; entorno de desorden no homogéneo; matriz de covarianza del desorden; STAP (procesamiento adaptativo espacio-tiempo); reducción del rendimiento de detección; método de detección de interferencias STAP; transformada TT (tiempo-tiempo) simplificada; propiedad física dispersa; plano espacio-tiempo; series temporales lentas discretas; transformada TT simplificada; diferencia energía-variante; etapa no contaminada y etapa contaminada; importancia física; muestras contaminadas; transformada TT simplificada-diferencia de espectro; simulación Monte Carlo; señales tipo blanco de gran potencia; complejidad computacional; rendimiento de detección de blancos; GIP (producto interior generalizado).
• Keywords:Training samples; contaminated; target-like signals; inhomogeneous clutter environment; clutter covariance matrix; STAP (space-time adaptive processing); detection performance reduction; STAP interference detection method; simplified TT (time-time) transform; sparse physical property; space-time plane; discrete slow time series; simplified TT transform; energy-variant difference; unpolluted and polluted stage; physical significance; contaminated samples; simplified TT transform-spectrum difference; Monte Carlo simulation; large power target-like signals; computational complexity; target detection performance; GIP (generalized inner product)