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A new clutter rejection method using a robust polarimetric CFAR-detector

机译:使用稳健的极化CFAR检测器的新杂波抑制方法

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摘要

Two methods for constructing robust polarimetric constant-false-alarm-rate (CFAR) detectors that use elements of the scattering matrix are discussed. Both methods use robust estimators to recognize outliers and exclude them from further calculations. The first method weighs each sample of the surrounding vectors, and vectors that appear to be outliers are weighted with lower values than the others. The second method uses cluster algorithms to arrange the data in different clusters; some clusters contain the outliers, and others contain observations assumed to come from the main body of the data. The detectors are intended to be used in multitarget and nonhomogeneous-clutter environments.
机译:讨论了两种使用散射矩阵元素构造鲁棒极化恒定误报率(CFAR)检测器的方法。两种方法都使用鲁棒的估计器来识别离群值并将其从进一步的计算中排除。第一种方法对周围向量的每个样本进行加权,对看起来异常的向量进行加权,其值比其他向量低。第二种方法使用聚类算法将数据排列在不同的聚类中。一些聚类包含离群值,而另一些聚类包含假定来自数据主体的观察值。该检测器旨在用于多目标和非均匀杂波环境中。

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