Klasyfikator Kullbacka Leiblera w obecności skorelowanych zakłóceń biernych

Jakubiak, A.; Muczko, M

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Klasyfikator Kullbacka Leiblera w obecności skorelowanych zakłóceń biernych

Autorzy

Jakubiak A. , Muczko M

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

http://ijet.pl/index.php/ijet

Identyfikatory

Warianty tytułu

The Kullback-Leibler classifier in correlated clutter

Języki publikacji

Abstrakty

W artykule przedstawiono problematykę klasyfikacji radiolokacyjnych zakłóceń biernych, której celem jest rozpoznanie modelu probabilistycznego tych zakłóceń. Ze znanych struktur, na podstawie przyjętych założeń i warunków, wybrano klasyfikator oparty na pojęciu średniej miary Kullbacka-Leiblera. Wykorzystując technikę symulacji Monte Carlo dokonano kompleksowej oceny tego klasyfikatora w przypadku występowania skorelowanych niegaussowskich zakłóceń biernych, o modelach logarytmo-normalnym, Weibulla bądź typu K. Oszacowano warunkowe prawdopodobieństwa podejmowania poprawnych i błędnych decyzji w funkcji zmian parametrów zakłóceń i stopnia ich skorelowania, także w zależności od liczności próby. Uzyskane wyniki pozwalają na ocenę badanego systemu, jako urządzenia o wysokiej wiarygodności podejmowanych decyzji i spełniającego postawione warunki, przede wszystkim aplikacyjne.

The problem of radar clutter statistics classification is described in this paper. The structure of classifier based on Kullback-Leibler mean information was choosen from many others, according to the assumed conditions. The conditional probabilities of correct and wrong decisions in presens of correlated non-gaussian clutter were evaluated by using the Monte Carlo method. The results show that the classifier decision practically does not depend on clutter correlation level.

Słowa kluczowe

klasyfikacja radiolokacja zakłócenia bierne

classification radar clutter

Wydawca

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

Czasopismo

Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji

Rocznik

2001

Tom

Vol. 47, z. 2

Strony

221--232

Opis fizyczny

Bibliogr. 34 poz.

Twórcy

autor

Jakubiak A.

Instytut Telekomunikacji, Politechnika Warszawska, ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa

autor

Muczko M

Instytut Telekomunikacji, Politechnika Warszawska, ul. Nowowiejska 15/19, 00-665 Warszawa

Bibliografia

1. H. Akaike: A new look at the statistical model identification. IEEE Trans. Automatic Control, vol. AC-19, No 6, Dec. 1974, pp. 716-723.
2. J. H. Blythe, D. E. Rice, W. L. Altwood: The CFE clutter model with application to automatic detection. The Marconi Rewiev, vol. XXXII, No. 174, 1969.
3. C. Bouvier i in.: Radar Clutter Classification Using Autoregressive Modelling. K-distribution and Neural Network. Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech & Signal Proc., ICASSP'95, Detroid, 1995, pp. 1820-1823.
4. S. C. Choi: Statistical methods of discrimination & classification. Pergamon Press, New York, 1986.
5. E. Conte i in.: Asymptotically optimum radar detector in non-Rayleigh clutter. IEE Proceedings, vol. 134, Pt. F, No 7, 1987, pp. 667-672.
6. W. A. Gardner: A unifying view of second-order measures of quality for signal classification. IEEE Trans. on Com., vol. Com-28, No. 6, June 1980, pp. 807-816.
7. L. M. Garth, H. V. Poor: Detection of non-Gaussian signals: a paradigm for modern statistical signal processing. Proceedings of the IEEE, vol. 82, No 7, 1994, pp. 1061-1095.
8. A. K. Gupta: On classification rule for multiple measurements. Comp. & Maths. with Appls., vol. 12A, No 2, 1986, pp. 301-308.
9. S. Haykin: Radar clutter attractor: implications for physics, signal processing and control. IEE Proc. Radar, Sonar Navig., vol. 146, No 4, 1999, pp. 177-187.
10. S. Haykin: S. B. Kesler, B. W. Currie: An experimental classification of radar clutter. Proceedings of the IEEE, vol. 67, No 2, Feb. 1979, pp. 332-333.
11. S. Haykin, C. Deng: Classification of Radar Clutter Using Neural Networks. IEEE Trans. Neural Networks, vol. 2, No 6, Nov. 1991, pp. 589-600.
12. S. Haykini in.: Classification of Radar Clutter in an Air Traffic Control Environment. Proc. IEEE, vol. 79, No 6, June 1991, pp. 742-772.
13. J. Hertz, A. Krogh, R. Palmer: Introduction to the theory of neural computation. New York, Addiso Wesley, 1991.
14. A. Jakubiak: A new algorithm for statistical model identification. 32 Int. Wissenschaftliches. Kolloquium, Ilmenau, 1987, Mat. Konf., pp. 53-55.
15. A. Jakubiak: Metody i algorytmy symulacji radiolokacyjnych zakłóceń biernych. Kwartalnik Elektronika i Telekomunikacja, 2000, 46, z. 2, ss. 237-253.
16. A. Jakubiak: Metody klasyfikacji radiolokacyjnych zakłóceń biernych. Prace Naukowe Elektronika, z. 126, Warszawa, Oficyna Wyd. Politechniki Warszawskiej, 2000.
17. A. Jakubiak: An Adaptive Detection in Non-Gaussian Clutter. Signal Processing IV, Elsevier Science Publishers B.V., 1988, pp. 351-353.
18. A. Jakubiak i in: Radar clutter classification using Kohonen neural network. Proc. RADAR'97 Conf., Edinghburrg, UK, 1997, pp. 185-188.
19. A. Jakubiak: Metoda detekcji i klasyfikacji odbieranych zakłóceń niegaussowskich. Rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, 1981.
20. A. Jakubiak, B. Wala: Comparison of Two Algorithms for Statistical Model Identification. Proc. Intern. AMSE Conf. Signal & Systems, Brighton, 1989, vol. 1A, pp. 93-100.
21. S. B. Kesler, S. Haykin: The maximum entropy method applied to the spectral analysis for radar clutter. IEEE Trans. on IT, vol. IT-24, No. 2, March 1978, pp. 269-272.
22. J. Kroszczyński i in.: Technika współczesnej radiolokacji. Warszawa, WkiŁ, 1975.
23. M. Ogata i in.: Discrimination of Radar Clutter by Texture Analysis. IEE Proc., vol. 133, Pt. F, No 3, June 1986, pp. 257-263.
24. MATLAB High Performance Numeric Computation and Visualisation Software. The Math Works Inc., Natick, Mass., 1993.
25. Z. Pawłowski: Statystyka matematyczna. Warszawa, PWN, 1976.
26. J. R. Riley: Radar cross section of insects. Proceedings of the IEEE, vol. 73, No. 2, Feb. 1985, pp. 228-232.
27. F. W. Smith, J. A. Malin: Models for radar scatterer density in terrain images. IEEE Trans. on AES, vol. AES-22, No. 5, Sept. 1986, pp. 642-647.
28. W. Sobczak, W. Malina: Metody selekcji informacji. Warszawa, WNT, 1978.
29. W. Stehwie n: Radar clutter classification. Ph.D. dissertation, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada, 1989.
30. R. Tadeusiewicz: Sieci neuronowe. Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, 1993.
31. C.W. Therrien: Decision, estimation and classification. New York, Wiley & Sons, 1989.
32. P. Thomas, S. Haykin: Stochastic modelling of radar returns. IEE Proceedings, vol. 133, Pt. F, No 5, August 1986, pp. 476-481.
33. H. L. Trees Van: Detection, Estimation, and Modulation Theory. New York, Wiley & Sons, 1971.
34. B. C. Y. Wong, I. F. Blake: Detction in multivariate Non-Gaussian noise. IEEE Trans. on Communication, vol. 42, No 2/3/4, 1994, pp. 1672-1683.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BWA2-0005-0075