Sea clutter modelling using compound Gaussian with Nakagami texture plus thermal noise

• Autorzy: Souici Imene , Chalabi Izzeddine , Lalaoui Lahouaoui

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.10.09

Warianty tytułu

PL

Modelowanie bałaganu morskiego przy użyciu złożonego rozkładu Gaussa z teksturą Nakagami i szumem termicznym

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Sea clutter modelling is crucial issue for constant false alarm rate (CFAR) radar detection. Several works had shown that sea clutter has a non-Gaussian nature. several heavy-tailed distributions have been proposed to model the sea clutter such as compound K (Ck), compound inverse Gaussian (CIG) and compound inverted exponentiated Rayleigh distribution (CIER). Recently, a new compound model has introduced by using Nakagami-distributed texture (CGNG) to model sea clutter with high-resolution at medium/high grazing angles. In this manuscript, we propose to extend the CGNG distribution to cover the presence of additive thermal noise and show the modelling performance using high resolution sea clutter data.

PL

Modelowanie zakłóceń morskich ma kluczowe znaczenie dla wykrywania radarów ze stałym współczynnikiem fałszywych alarmów (CFAR). Kilka prac wykazało, że bałagan morski ma charakter niegaussowski. do modelowania bałaganu morskiego zaproponowano kilka rozkładów o grubych ogonach, takich jak związek K (Ck), złożony odwrotny rozkład Gaussa (CIG) i złożony odwrócony wykładniczy rozkład Rayleigha (CIER). Niedawno wprowadzono nowy model złożony, wykorzystujący teksturę rozproszoną Nakagami (CGNG) do modelowania bałaganu morskiego z wysoką rozdzielczością przy średnich/wysokich kątach wypasu. W tym manuskrypcie proponujemy rozszerzenie rozkładu CGNG, aby uwzględnić obecność addytywnego szumu termicznego i pokazać wydajność modelowania przy użyciu danych dotyczących zakłóceń morskich o wysokiej rozdzielczości.

Słowa kluczowe

EN

modeling; high resolution; sea clutter; CGNG distribution

PL

modelowanie; wysoka rozdzielczość; bałagan morski; dystrybucja CGNG

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 10
• Strony: 55--58
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Souici Imene

• Electronic Department, Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'sila, Algeria
• Laboratory of Electrical Engineering

• https://orcid.org/0009-0009-6207-9096

autor

Chalabi Izzeddine

• Electronic Department, Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'sila, Algeria
• Laboratory of Electrical Engineering

• https://orcid.org/0000-0001-9252-3076

autor

Lalaoui Lahouaoui

• Electronic Department, Faculty of Technology, University of M’sila, PO Box 166 Ichebilia, 28000 M'sila, Algeria
• Laboratory of Electrical Engineering

• https://orcid.org/0000-0003-0482-3293

Bibliografia

• [1] REFERENCES Ballard, A. H., Detection of radar signals in log-normal sea clutter, TRW Sys. Doc.7425 (1966), 8509-T0.
• [2] Schleher, D. C., Radar detection in Weibull clutter, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 6 (1976), 736-743.
• [3] Watts, S., Radar detection prediction in K-distributed sea clutter and thermal noise, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 23 (1987), No. 1, 40-45.
• [4] Weinberg, G. V., On the construction of CFAR decision rules via transformations, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55 (2016), No. 2, 1140-1146.
• [5] Chalabi, I., Application of CFAR detection to multiple pulses for gamma distributed clutter, Remote Sensing Letters, 13 (2022), No. 10, 1011-1019.
• [6] Ward, K. D., Compound Representation of High Resolution Sea Clutter, Electronics Letters, 17 (1981), No. 16, 561–563.
• [7] Jakeman, E., and Pusey P. N., Significance of K Distributions in Scattering Experiments, Physical Review Letters, 40 (1978), No. 9, 546–550.
• [8] Greco, M., Gini, F., & Rangaswamy, M., Statistical analysis of measured polarimetric clutter data at different range resolutions, IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, 153 (2006), No. 6, 473-481.
• [9] Carretero-Moya, J., Gismero-Menoyo, J., Blanco-del-Campo, Á., & Asensio-Lopez, A., Statistical analysis of a high-resolution sea-clutter database, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48 (2009), No. 4, 2024-2037.
• [10] Mezache, A., Soltani, F., Sahed, M., & Chalabi, I., Model for non-Rayleigh clutter amplitudes using compound inverse Gaussian distribution: An experimental analysis, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 51 (2015), No. 1, 142-153.
• [11] Chalabi, I., High-resolution sea clutter modelling using compound inverted exponentiated Rayleigh distribution, Remote Sensing Letters, 14 (2023), No. 5, 433-441.
• [12] Yang, G., Zhang, X., Zou, P., & Shui, P. Compound-Gaussian Model with Nakagami-Distributed Textures for High-Resolution Sea Clutter at Medium/High Grazing Angles, Remote Sensing, 16 (2024), No. 1, 195.
• [13] Mezache, A., Sahed M., Laroussi T., and Chicouche. D., Two Novel Methods for Estimating the Compound K-Clutter Parameters in Presence of Thermal Noise, IET Radar Sonar Navigation, 5 (2011), No. 9, 934–942.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).