Radar Tracking System Using Contextual Information on a Neural Network Architecture in Air Combat Maneuvering

Air surveillance radar tracking systems present a variety of known problems related to uncertainty and lack of accurately in radar measurements used as source in these systems. In this work, we feature the theoretical aspects of a tracking algorithm based on neural network paradigm where, from discrete measurements provided by surveillance radar, the objective will be to estimate the target state for tracking purposes as accuracy as possible. The absence of an optimal statistical solution makes the featured neural network attractive despite the availability of complex and well-known filtering algorithms.Neural networks exhibit universal mapping capabilities that allow them to be used as a control tool for capturing hidden information about models learned from a dataset. We use these capabilities to let the network learn, not only from the received radar measurement information, but also from the aircraft maneuvering context, contextual information, where tracking application is working, taking into account this new contextual information which could be obtained from predefined, commonly used, and well-known aircraft trajectories. In this case study, the proposed solution is applied to a typical air combat maneuvering, a dogfight, a form of aerial combat between fighter aircraft. Advantages of integrating contextual information in a neural network tracking approach are demonstrated.This work was supported in part by ProjectsMEyC TEC2012- 37832-C02-01, MEyC TEC2011-28626-C02-02, and CAM CONTEXTS (S2009/TIC-1485).Publicad

Inteligencia computacional en teledetección. Control de contenido de humedad en combustible en superficie terrestre mediante imagen para prevención de incendios

La presente Tesis doctoral analiza los problemas relacionados con la estimación del contenido de humedad del combustible para prevenir posibles incendios y saber cómo se comportarán una vez iniciados. La Tesis describe el problema de estimación mediante técnicas de Teledetección. Hemos conseguido un avance en cuanto a investigación en nuevos modelos computacionales no convencionales para la estimación de la cantidad de agua en diferentes entornos de vegetación, uno de los mayores problemas que tiene la Teledetección, ya que se requiere un estudio previo de la zona, recogida selectiva de muestras y tratamiento de éstas para conocer su estructura, composición y contenido de humedad. A través de estas simulaciones hemos analizado la capacidad de discriminación mediante el análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic), para posteriormente utilizar diferentes técnicas de Softcomputing (Inteligencia Computacional), en concreto, modelos neuronales y evolutivos, para validar los experimentos. La metodología que se presenta en este trabajo para estimación de contenido de humedad en vegetación, se basa en la utilización de modelos de transferencia radiativa mediante la unión de modelos a nivel de hoja Prospect (leaf optical properties spectra) (Jacquemoud et al. 1990)) y de simulación de cubierta SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)

Inteligencia computacional en teledetección. Control de contenido de humedad en combustible en superficie terrestre mediante imagen para prevención de incendios

La presente Tesis doctoral analiza los problemas relacionados con la estimación del contenido de humedad del combustible para prevenir posibles incendios y saber cómo se comportarán una vez iniciados. La Tesis describe el problema de estimación mediante técnicas de Teledetección. Hemos conseguido un avance en cuanto a investigación en nuevos modelos computacionales no convencionales para la estimación de la cantidad de agua en diferentes entornos de vegetación, uno de los mayores problemas que tiene la Teledetección, ya que se requiere un estudio previo de la zona, recogida selectiva de muestras y tratamiento de éstas para conocer su estructura, composición y contenido de humedad. A través de estas simulaciones hemos analizado la capacidad de discriminación mediante el análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic), para posteriormente utilizar diferentes técnicas de Softcomputing (Inteligencia Computacional), en concreto, modelos neuronales y evolutivos, para validar los experimentos. La metodología que se presenta en este trabajo para estimación de contenido de humedad en vegetación, se basa en la utilización de modelos de transferencia radiativa mediante la unión de modelos a nivel de hoja Prospect (leaf optical properties spectra) (Jacquemoud et al. 1990)) y de simulación de cubierta SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves)