確率幾何学を用いた離散クラッタ条件下のバイスタティックレーダ検出性能の推定【JST・京大機械翻訳】

Ram Shobha Sundar; Ghatak Gourab

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211820666211 整理番号：22P0278659

確率幾何学を用いた離散クラッタ条件下のバイスタティックレーダ検出性能の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Bistatic Radar Detection Performance Under Discrete Clutter Conditions Using Stochastic Geometry

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発行年： 2022年01月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

離散クラッタ条件下でバイスタティックレーダの検出性能を評価するためにバイスタティックレーダ検出カバレッジ確率と呼ばれるメトリックを提案した。このような条件は,パッシブレーダ受信機が日和見照明器で配備される屋内および屋外環境において一般的に遭遇する。レーダ環境からの後方散乱とマルチパスは,レーダ署名におけるゴーストターゲットと点クラッタ応答を引き起こし,検出性能の劣化をもたらす。本研究では,Poisson点過程としてクラッタ点をモデル化し,それらの数と空間分布における多様性を説明した。確率的幾何学定式化を用いて,バイスタティックレーダ平面における任意の特定の位置におけるターゲットからクラッタと雑音比に対する信号があらかじめ定義された閾値を超える確率を推定するための解析的フレームワークを提供した。計量を用いて,著者らはノイズとクラッタ制限条件の下でレーダ性能に関して重要なレーダシステム展望を引き出した。バイスタティックレーダフレームワークがモノスタティックフレームワークに近似できる範囲;そして,最適レーダ送信電力と帯域幅。著者らの理論的結果をモンテカルロシミュレーションで実験的に検証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

レーダ

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