PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Analiza porównawcza metod estymacji macierzy kowariancji zakłóceń w przestrzenno-czasowym adaptacyjnym przetwarzaniu sygnałów

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Comparative analysis of methods for estimating the clutter covariance matrix in space-time adaptive processing
Konferencja
Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki (20-22.09.2023 ; Kraków, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł zawiera analizę porównawczą statystycznych i niestatystycznych metod estymacji macierz kowariancji zakłóceń w przestrzenno-czasowym adaptacyjnym przetwarzaniu (ang. Space-Time Adaptive Processing STAP) sygnału radarowego dla modelu radaru MIMO (ang. Multiple Input Multiple Output). Zaprezentowano istotę, przebieg algorytmu STAP oraz właściwości najnowszych typów metod estymacji macierzy kowariancji zakłóceń. Autorzy przytoczyli w artykule również swój wkład w rozwój tej technologii.
EN
The article presents a comparative analysis of statistical and non-statistical methods of estimating the clutter covariance matrix in Space-Time Adaptive Processing by using Multiple Input Multiple Output radar geometry. In addition, the properties and stages of the STAP algorithm are presented, as well as the main features of the latest methods for estimating the clutter covariance matrix. Moreover, the authors referenced their contributions to the development of this technology in the article.
Rocznik
Tom
Strony
297--300
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Wydział Lotnictwa, Katedra Awioniki i Systemów Sterowania, Lotnicza Akademia Wojskowa, Dęblin
  • Instytut Nawigacji, Lotnicza Akademia Wojskowa, Dęblin
autor
  • Wydział Mechatroniki, Uzbrojenia i Lotnictwa, Instytut Techniki Rakietowej i Mechatroniki, Zakład Konstrukcji Rakietowych, Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa
  • Wydział Bezpieczeństwa Lotniczego, Katedra Bezpieczeństwa Transportu Lotniczego, Lotnicza Akademia Wojskowa, Dęblin
Bibliografia
  • [1] Anna Ślesicka, Adam Kawalec. 2020. „An Application of the Orthogonal Matching Pursuit Algorithm in Space-Time Adaptive Processing”. Sensors, 20 (12) : 3468.
  • [2] Anna Ślesicka, Adam Kawalec. 2020. „ Analiza porównawcza algorytmów adaptacyjnego przetwarzania przestrzenno-czasowego w zastosowaniach radiolokacyjnych”. Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej, 69 (2) : 129-147.
  • [3] Anna Ślesicka, Adam Kawalec. 2020. „ The performance of a linear STAP processor for radar signal processing”. Procedings of 21st International Radar Symposium (IRS), 154-156.
  • [4] Anna Ślesicka. 2021. „ Zastosowanie algorytmu dopasowania kroczącego do wyznaczania macierzy kowariancji zakłóceń w przestrzenno-czasowym adaptacyjnym przetwarzaniu sygnałów”. Rozprawa doktorska, Wojskowa Akademia Techniczna.
  • [5] Błażej Ślesicki, Anna Ślesicka, Adam Kawalec. 2022. „The Study of the Possibility of Applying Parallel Programming to the Algorithms of Space-Time Adaptive Processing”. Problems of Mechatronics. Armament, Aviation, Safety Engineering, 13 (3): 27- 42
  • [6] Błażej Ślesicki, Anna Ślesicka, Adam Kawalec. 2023. „ A New Statistical Method for Determining the Clutter Covariance Matrix in Spatial–Temporal Adaptive Processing of a Radar Signal”. Sensors, 23 (9) : 4280.
  • [7] Richard Klemm. 2002. „ Principles of space-time adaptive processing”. IEE Publishing.
  • [8] Joseph R. Guerci. 2003. „ Space-Time Adaptive Processing for Radar”, Artech House Publishers.
  • [9] James Ward. 1994. „ Space-time adaptive processing for airborne radar”. Technical Report No. 1015, MIT Lincoln Laboratory.
  • [10] Jian Li, Petre Stoica. 2009. „ MIMO Radar Signal Processing”. Wiley: Hoboken.
  • [11] Yifeng Wu, Tong Wang, Jianxin Wu, Jia Duan. 2015 „ Training sample selection for space-time adaptive processing in heterogeneous environments”. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 12 (4), 691–695.
  • [12] Huiyong Li, Weiwei Bao, Jinfeng Hu, Julan Xie, Ruixin Liu. 2018. „ A training samples selection method based on system identification for STAP”. Signal Process., 142, 119–124.
  • [13] Jinfeng Hu, Jianping Li, Huiyong Li, Keze Li, Jing Liang. 2020. „ A Novel Covariance Matrix Estimation via Cyclic Characteristic for STAP”. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 17 (11), 1871-1875.
  • [14] Bo Tang, Jun Tang, Yingining Peng. 2012. „ Detection of heterogeneous samples based on loaded generalized inner product method”. Digital Signal Process. 22 (4), 605–613.
  • [15] Xiaopeng Yang, Yongxu Liu, Xiaona Hu, Teng Long. 2013. „Robust non-homogeneity detection algorithm based on prolate spheroidal wave functions for space-time adaptive processing”. IET Radar, Sonar and Navigation.. 7, 47–54.
  • [16] Huadong Yuan, Hong Xu, Keqing Duan, Wenchong Xie, Yongliang Wang. 2019. „Cross-Spectral Metric Smoothing-Based GIP for Space-Time Adaptive Processing”. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 16 (9), 1388-1392.
  • [17] Rui Fa, Rodrigo De Lamare, Vitor Nascimento. 2010. „Knowledge-aided STAP algorithm using convex combination of inverse covariance matrices for heterogeneous clutter”. Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech and Signal Process. 2742–2745.
  • [18] Wonsuk Choi, Tapan. Sarkar, Hong Wang, Eric Mokole. 2006. „Adaptive processing using real weights based on a direct data domain least squares approach”. IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 54 (1), 182–191.
  • [19] Ke Sun, Huadong Meng, Yongliang Wang, Xiqin Wang. 2011. „Direct data domain STAP using sparse representation of clutter spectrum”. Signal Processing, 91 (9), 2222–2236.
  • [20] Wei Zhang, Ruixue An, Ningyu He, Zishu He, Huiyong Li. 2020. „Reduced dimension STAP based on sparse recovery in heterogeneous clutter environments”. IEEE Trans. on Aerospace and Electronics Systems. 56 (1). 785-795.
Uwagi
Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki (20-22.09.2023 ; Kraków, Polska)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3edab393-cba2-40bd-87a1-c57a7bcae249
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.