Optimal selection of the CA-CFAR adjustment factor for K power sea clutter with statistical variations

Abstract

<p>La presencia de la señal interferente de <em>clutter </em>marino establece limitaciones en la calidad de la detección de radar en ambientes costeros y de alta mar. El procesador CA-CFAR es la solución clásica para detectar blancos de radar. Usualmente mantiene su factor de ajuste constante todo el período de operación. Como consecuencia, el esquema no toma en consideración las variaciones estadísticas de la señal de fondo cuando realiza la discriminación del <em>clutter</em>. Para resolver este problema, los autores realizaron un procesamiento intensivo de 40 millones de muestras de <em>clutter </em>de intensidad, generadas en computadora a través de MATLAB. Como resultado, encontraron los valores óptimos del factor de ajuste a ser aplicados para 40 posibles estados estadísticos del <em>clutter</em>, sugiriendo el uso de la arquitectura CA-CFAR con un factor de ajuste variable. Adicionalmente, fue llevado a cabo un ajuste de curvas, obteniéndose expresiones matemáticas que generalizan los resultados en todo el intervalo de considerado de estados estadísticos del <em>clutter</em>. Los experimentos se ejecutaron con un CA-CFAR de 64 celdas y apuntaron a encontrar los valores del factor de ajuste para tres probabilidades de falsa alarma comunes. La distribución K fue elegida como el modelo usado para el <em>clutter</em>, gracias a su amplia popularidad. Este artículo facilita el manejo de la distribución K de intensidad, evitando el uso de funciones Gamma y Bessel, comúnmente encontradas en desarrollos relacionados con el modelo K. Además, fueron cumplidos los requerimientos necesarios para construir un detector adaptativo en <em>clutter </em>de potencia K con conocimiento previo del parámetro de forma. Al mismo tiempo, fueron dadas varias recomendaciones para continuar el desarrollo de una solución más general que también incluirá la estimación del parámetro de forma.</p>

Cell Averaging CFAR Detector with Scale Factor Correction through the Method of Moments for the Log-Normal Distribution

“…As the selection of T depends on the wanted false alarm rate, the authors selected three classical P f values to design the solution: P f = 10 -2 , P f = 10 -3 and P f = 10 -4 . These figures are a common choice in radar related investigations and were previously used in [20], [21]. The designer may choose any of these P f s according to its requirements.…”

“…The methodology followed was similar to that described in [20], [21]. An amount of 40 σ values, uniformly distributed in the range between 0,025 and 1,25, were chosen and a group of one million LN samples was generated for each σ value.…”