Factores de ajuste óptimos para procesadores CFAR de ventana deslizante operando en clutter log-weibullDeslizante operando en Clutter Log-Weibull

摘要

El clutter es una se?al aleatoria interferente que usualmente se elimina con procesadores CFAR de ventana deslizante, para lograr una detección precisa de los blancos de radar. A pesar del éxito de la distribución Log-Weibull en la representación efectiva de varios tipos de clutter, no se ha estudiado la relación entre su parámetro de forma y el factor de ajuste óptimo de los procesadores. El artículo propone un sistema basado en redes neuronales que devuelve el factor de ajuste óptimo a aplicar para cualquier parámetro de forma Log-Weibull en el intervalo de valores posibles. Se comprobó mediante simulación computacional que, si se anexan las redes neuronales a los procesadores, se logra mantener la probabilidad de falsa alarma operacional muy cercana al valor concebido en el dise?o, garantizándose así el cumplimiento del criterio de Neyman-Pearson. El desarrollo presentado tiene aplicación en la mejoría de la detección en las costas cubanas, donde aparecen escenarios heterogéneos que incluyen alternancia entre altas y bajas profundidades, manglares, aguas salobres, islotes y vegetación acuática prominente. Estos fenómenos afectan el comportamiento del clutter provocando fluctuaciones del parámetro de forma de la distribución del fondo.