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Enregistrement W4251570802 · doi:10.1002/cta.467

CFAR detection of weak target in clutter using chaos synchronization

2007· article· en· W4251570802 sur OpenAlexaff
Di He, Henry Leung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circuit Theory and Applications · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutterConstant false alarm rateComputer scienceSynchronization (alternating current)Detection theoryChaoticSIGNAL (programming language)AlgorithmNoise (video)RadarCHAOS (operating system)Autoregressive modelDetectorArtificial intelligencePattern recognition (psychology)MathematicsTelecommunicationsStatisticsImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a novel constant false alarm rate (CFAR) approach for detecting weak targets in sea clutter spectrum based on chaos synchronization is proposed. The weak target signal is detected when the synchronization between two identical chaotic systems is realized, even if the target spectrum lies inside the clutter spectrum. The threshold for the proposed CFAR detection is derived theoretically. The proposed chaos‐synchronization‐based CFAR technique is shown to be able to enhance the detectability of the target when the signal‐to‐clutter ratio and signal‐to‐noise ratio are low. Numerical experiments based on real radar sea clutter data confirm the effectiveness of the proposed chaos‐synchronization‐based CFAR detection method. The performance is superior to those of the standard autoregressive estimation‐based and the cell‐averaging CFAR detectors. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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