Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/20.500.12666/799
Título : Ponderación suave de subespacios aplicada a la identificación no cooperativa de blancos aéreos
Autor : Hernán Vega, O.
López Rodríguez, P.
Poyatos Martínez, D.
Escot Bocanegra, D.
Palabras clave : Subespacios
Fecha de publicación : 18-nov-2016
Editorial : Ministerio de Defensa: Secretaria General Técnica
Versión del Editor: https://www.tecnologiaeinnovacion.defensa.gob.es/es-es/Contenido/Paginas/detallepublicacion.aspx?publicacionID=210
Citación : IV Congreso Nacional de I+d en Defensa y Seguridad 2016 (DESEi+d)
Resumen : En las últimas décadas, con el desarrollo de la tecnología, surgen los sistemas radar de alta resolución, dispositivos que permiten obtener imágenes de los diferentes objetos analizados bajo cualquier circunstancia y que por tanto pueden ser utilizados en el contexto de la identificación no cooperativa. Los sistemas de identificación no cooperativa (NCTI) basan su funcionamiento en comparar la firma radar de un blanco iluminado con la firma radar de posibles blancos contenida en una base de datos de referencia. El propósito final es la identificación de aeronaves de manera rápida y fiable implementando un apropiado procesado de la señal recibida. Es por esto por lo que es de gran interés el estudio de un buen método de identificación. Con el fin de obtener la información más significativa del blanco iluminado y mejorar el proceso de identificación, es posible aplicar métodos basados en subespacios. En este estudio se establece la simulación de un sistema de identificación mediante un algoritmo basado en la ponderación suave o softweighting de subespacios. El objetivo de esta comunicación será determinar las similitudes de un conjunto de perfiles de alta resolución (HRRP) de blancos reales con perfiles procedentes de simulaciones electromagnéticas. Considerando las diferencias entre los perfiles estimados y los reales, las altas tasas de identificación obtenidas revelan que la implementación del algoritmo basado en softweighting podría ser una buena opción para su aplicación en un sistema operativo de identificación.
URI : http://hdl.handle.net/20.500.12666/799
ISBN : 978-84-946021-3
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