Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги
Предмет и цель работы: Анализ эффективности процессора с постоянным уровнем ложной тревоги (ПУЛТ-процессора) с усреднением по ячейкам применительно к обнаружению стационарных гауссовых сигналов на фоне нормального шума с неизвестной и/или изменяющейся от скана к скану мощностью. Результаты: Получены...
Saved in:
| Published in: | Радиофизика и радиоастрономия |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Радіоастрономічний інститут НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/130276 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги / В.Г. Галушко // Радиофизика и радиоастрономия. — 2017. — Т. 22, № 3. — С. 231-237. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862647074610216960 |
|---|---|
| author | Галушко, В.Г. |
| author_facet | Галушко, В.Г. |
| citation_txt | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги / В.Г. Галушко // Радиофизика и радиоастрономия. — 2017. — Т. 22, № 3. — С. 231-237. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Радиофизика и радиоастрономия |
| description | Предмет и цель работы: Анализ эффективности процессора с постоянным уровнем ложной тревоги (ПУЛТ-процессора) с усреднением по ячейкам применительно к обнаружению стационарных гауссовых сигналов на фоне нормального шума с неизвестной и/или изменяющейся от скана к скану мощностью. Результаты: Получены аналитические выражения для масштабного множителя, обеспечивающего постоянный уровень ложной тревоги, а также для вероятности правильного обнаружения в зависимости от количества опорных ячеек и соотношения сигнал/шум. Показано, что для эффективного применения данного адаптивного алгоритма число опорных ячеек должно составлять 20 - 30 в зависимости от соотношения сигнал/шум μ. В этом случае потери в соотношении сигнал/шум не превышают 1- 2 дБ по сравнению с ситуацией, когда мощность шума известна и постоянна. При μ ≥ 30 дБ величина потерь становится пренебрежимо малой и необходимость в адаптации отпадает.
Предмет і мета роботи: Аналіз ефективності процесора зі сталим рівнем хибної тривоги (СРХТ-процесора) з усередненням за комірками стосовно виявлення стаціонарних гаусових сигналів на фоні нормального шуму, потужність якого є невідомою та/або змінюється від одного скану до наступного. Результати: Отримано аналітичні вирази для масштабного множника, що забезпечує сталий рівень хибної тривоги, а також для вірогідності правильного виявлення залежно від кількості опорних комірок і співвідношення сигнал/шум. Показано, що для ефективного застосування даного адаптивного алгоритму кількість опорних комірок має становити 20 - 30 залежно від співвідношення сигнал/шум μ. У цьому випадку втрати в співвідношенні сигнал/шум не перевищують 1- 2 дБ порівняно з ситуацією, коли потужність шуму є відомою та сталою. При μ ≥ 30 30 дБ величина втрат стає нехтовно малою і необхідність в адаптації зникає.
Purpose: Efficiency analysis of the Cell-Averaging Constant False Alarm Rate processor (CA CFAR-processor) as applied to detection of stationary Gaussian signals against a normal noise background with unknown and/or varying from scan to scan power. Findings: Analytical expressions have been derived for the scaling factor which ensures a constant level of the false-alarm rate, as well as for the true detection probability in dependence on the number of the reference cells and signal-to-noise ratio. It is shown that for efficient application of the given algorithm, the number of the reference cells should be 20 to 30, depending on the signal-to-noise ratio μ. In this case, the amount of loss in the signal-tonoise ratio does not exceed 1 to 2 dB as compared with the situation where the noise power is a priori known and invariable. With μ ≥ 30 dB the amount of loss proves to be negligibly small and the need in adaptation vanishes.
|
| first_indexed | 2025-12-01T11:59:37Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-130276 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1027-9636 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T11:59:37Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Радіоастрономічний інститут НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Галушко, В.Г. 2018-02-09T19:58:09Z 2018-02-09T19:58:09Z 2017 Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги / В.Г. Галушко // Радиофизика и радиоастрономия. — 2017. — Т. 22, № 3. — С. 231-237. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1027-9636 PACS: 84.40.Xb DOI: doi.org/10.15407/rpra22.03.231 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/130276 528.8 Предмет и цель работы: Анализ эффективности процессора с постоянным уровнем ложной тревоги (ПУЛТ-процессора) с усреднением по ячейкам применительно к обнаружению стационарных гауссовых сигналов на фоне нормального шума с неизвестной и/или изменяющейся от скана к скану мощностью. Результаты: Получены аналитические выражения для масштабного множителя, обеспечивающего постоянный уровень ложной тревоги, а также для вероятности правильного обнаружения в зависимости от количества опорных ячеек и соотношения сигнал/шум. Показано, что для эффективного применения данного адаптивного алгоритма число опорных ячеек должно составлять 20 - 30 в зависимости от соотношения сигнал/шум μ. В этом случае потери в соотношении сигнал/шум не превышают 1- 2 дБ по сравнению с ситуацией, когда мощность шума известна и постоянна. При μ ≥ 30 дБ величина потерь становится пренебрежимо малой и необходимость в адаптации отпадает. Предмет і мета роботи: Аналіз ефективності процесора зі сталим рівнем хибної тривоги (СРХТ-процесора) з усередненням за комірками стосовно виявлення стаціонарних гаусових сигналів на фоні нормального шуму, потужність якого є невідомою та/або змінюється від одного скану до наступного. Результати: Отримано аналітичні вирази для масштабного множника, що забезпечує сталий рівень хибної тривоги, а також для вірогідності правильного виявлення залежно від кількості опорних комірок і співвідношення сигнал/шум. Показано, що для ефективного застосування даного адаптивного алгоритму кількість опорних комірок має становити 20 - 30 залежно від співвідношення сигнал/шум μ. У цьому випадку втрати в співвідношенні сигнал/шум не перевищують 1- 2 дБ порівняно з ситуацією, коли потужність шуму є відомою та сталою. При μ ≥ 30 30 дБ величина втрат стає нехтовно малою і необхідність в адаптації зникає. Purpose: Efficiency analysis of the Cell-Averaging Constant False Alarm Rate processor (CA CFAR-processor) as applied to detection of stationary Gaussian signals against a normal noise background with unknown and/or varying from scan to scan power. Findings: Analytical expressions have been derived for the scaling factor which ensures a constant level of the false-alarm rate, as well as for the true detection probability in dependence on the number of the reference cells and signal-to-noise ratio. It is shown that for efficient application of the given algorithm, the number of the reference cells should be 20 to 30, depending on the signal-to-noise ratio μ. In this case, the amount of loss in the signal-tonoise ratio does not exceed 1 to 2 dB as compared with the situation where the noise power is a priori known and invariable. With μ ≥ 30 dB the amount of loss proves to be negligibly small and the need in adaptation vanishes. ru Радіоастрономічний інститут НАН України Радиофизика и радиоастрономия Радиофизические аспекты радиолокации, радионавигации, связи и дистанционного зондирования Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги Адаптивне виявлення стаціонарного гаусового сигналу на фоні нормального шуму зі сталим рівнем хибної тривоги Adaptive detection of stationary Gaussian signals against a normal noise background, with a constant false-alarm rate Article published earlier |
| spellingShingle | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги Галушко, В.Г. Радиофизические аспекты радиолокации, радионавигации, связи и дистанционного зондирования |
| title | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| title_alt | Адаптивне виявлення стаціонарного гаусового сигналу на фоні нормального шуму зі сталим рівнем хибної тривоги Adaptive detection of stationary Gaussian signals against a normal noise background, with a constant false-alarm rate |
| title_full | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| title_fullStr | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| title_full_unstemmed | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| title_short | Адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| title_sort | адаптивное обнаружение стационарного гауссового сигнала на фоне нормального шума с постоянным уровнем ложной тревоги |
| topic | Радиофизические аспекты радиолокации, радионавигации, связи и дистанционного зондирования |
| topic_facet | Радиофизические аспекты радиолокации, радионавигации, связи и дистанционного зондирования |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/130276 |
| work_keys_str_mv | AT galuškovg adaptivnoeobnaruženiestacionarnogogaussovogosignalanafonenormalʹnogošumaspostoânnymurovnemložnoitrevogi AT galuškovg adaptivneviâvlennâstacíonarnogogausovogosignalunafonínormalʹnogošumuzístalimrívnemhibnoítrivogi AT galuškovg adaptivedetectionofstationarygaussiansignalsagainstanormalnoisebackgroundwithaconstantfalsealarmrate |