Selección óptima del factor de ajuste CA-CFAR para clutter marino de potencia K estadísticamente variable

The presence of the sea clutter interfering signal sets limitations on the quality of radar detection in coastal and ocean environments. The CA-CFAR processor is the classic solution for detecting radar targets. It usually operates keeping constant its adjustment factor during the entire operation period. As a consequence, the scheme does not take into account the slow statistical variations of the background signal when performing the clutter discrimination. To solve this problem, the authors conducted an intensive processing of 40 million computer generated clutter power samples in MATLAB. As a result, they found the optimal adjustment factor values to be applied in 40 possible clutter statistical states, suggesting thus the use of the CA-CFAR architecture with a variable adjustment factor. In addition, a curve fitting procedure was performed, obtaining mathematical expressions that generalize the results for the whole addressed range of clutter statistical states. The experiments were executed with a 64 cells CA-CFAR and found the adjustment factor values for three common false alarms probabilities. The K distribution was used as clutter model, thanks to its wide popularity. This paper facilitates the handling of the K power distribution avoiding the use of Gamma and Bessel functions, commonly found in developments related to the K model. Moreover, requirements for building an adaptive clutter detector in K power clutter with a priori knowledge of the shape parameter were fulfill. Also, several recommendations are given to continue the development of a more overall solution which will also include the estimation of the shape parameter.La presencia de la señal interferente de clutter marino establece limitaciones en la calidad de la detección de radar en ambientes costeros y de alta mar. El procesador CA-CFAR es la solución clásica para detectar blancos de radar. Usualmente mantiene su factor de ajuste constante todo el período de operación. Como consecuencia, el esquema no toma en consideración las variaciones estadísticas de la señal de fondo cuando realiza la discriminación del clutter. Para resolver este problema, los autores realizaron un procesamiento intensivo de 40 millones de muestras de clutter de intensidad, generadas en computadora a través de MATLAB. Como resultado, encontraron los valores óptimos del factor de ajuste a ser aplicados para 40 posibles estados estadísticos del clutter, sugiriendo el uso de la arquitectura CA-CFAR con un factor de ajuste variable. Adicionalmente, fue llevado a cabo un ajuste de curvas, obteniéndose expresiones matemáticas que generalizan los resultados en todo el intervalo de considerado de estados estadísticos del clutter. Los experimentos se ejecutaron con un CA-CFAR de 64 celdas y apuntaron a encontrar los valores del factor de ajuste para tres probabilidades de falsa alarma comunes. La distribución K fue elegida como el modelo usado para el clutter, gracias a su amplia popularidad. Este artículo facilita el manejo de la distribución K de intensidad, evitando el uso de funciones Gamma y Bessel, comúnmente encontradas en desarrollos relacionados con el modelo K. Además, fueron cumplidos los requerimientos necesarios para construir un detector adaptativo en clutter de potencia K con conocimiento previo del parámetro de forma. Al mismo tiempo, fueron dadas varias recomendaciones para continuar el desarrollo de una solución más general que también incluirá la estimación del parámetro de forma

Detector CFAR de promediación con corrección del factor de ajuste a través del método de los momentos para la distribución Log-Normal

The new LN-MoM-CA-CFAR detector is introduced, exhibiting a reduced deviation of the operational false alarm probability from the value conceived in the design. The solution solves a fundamental problem of CFAR processors that has been ignored in most proposals. Indeed, most of the previously proposed schemes deal with sudden changes in the clutter level, whereas the new solution has an improved performance against slow statistical changes that occur in the background signal. It has been proven that these slow changes have a remarkable influence on the selection of the CFAR adjustment factor, and consequently in maintaining the false alarm probability. The authors took advantage of the high precision achieved by the MoM (Method of Moments) in the estimation of the Log-Normal (LN) shape parameter, and the wide application of this distribution to radar clutter modeling, to create an architecture that offers precise results and it’s computationally inexpensive at the same time. After an intensive processing, involving 100 million Log-Normal samples, a scheme, which operates with excellent stability reaching a deviation of only 0,2884 % for the probability of false alarm of 0,01, was created, improving the classical CA-CFAR detector through the continuous correction of its scale factor.Se presenta el nuevo detector LN-MoM-CA-CFAR que tiene una desviación reducida en la tasa de probabilidad de falsa alarma operacional con respecto al valor concebido de diseño. La solución corrige un problema fundamental de los procesadores CFAR que ha sido ignorado en múltiples desarrollos. En efecto, la mayoría de los esquemas previamente propuestos tratan con los cambios bruscos del nivel del clutter mientras que la presente solución corrige los cambios lentos estadísticos de la señal de fondo. Se ha demostrado que estos tienen una influencia marcada en la selección del factor de ajuste multiplicativo CFAR, y consecuentemente en el mantenimiento de la probabilidad de falsa alarma. Los autores aprovecharon la alta precisión que se alcanza en la estimación del parámetro de forma Log-Normal con el MoM, y la amplia aplicación de esta distribución en la modelación del clutter, para crear una arquitectura que ofrece resultados precisos y con bajo costo computacional. Luego de un procesamiento intensivo de 100 millones de muestras Log-Normal, se creó un esquema que, mejorando el desempeño del clásico CA-CFAR a través de la corrección continua de su factor de ajuste, opera con una excelente estabilidad alcanzando una desviación de solamente 0,2884 % para la probabilidad de falsa alarma de 0,01

Improved Shape Parameter Estimation in K Clutter with Neural Networks and Deep Learning

The discrimination of the clutter interfering signal is a current problem in modern radars’ design, especially in coastal or offshore environments where the histogram of the background signal often displays heavy tails. The statistical characterization of this signal is very important for the cancellation of sea clutter, whose behavior obeys a K distribution according to the commonly accepted criterion. By using neural networks, the authors propose a new method for estimating the K shape parameter, demonstrating its superiority over the classic alternative based on the Method of Moments. Whereas both solutions have a similar performance when the entire range of possible values of the shape parameter is evaluated, the neuronal alternative achieves a much more accurate estimation for the lower Fig.s of the parameter. This is exactly the desired behavior because the best estimate occurs for the most aggressive states of sea clutter. The final design, reached by processing three different sets of computer generated K samples, used a total of nine neural networks whose contribution is synthesized in the final estimate, thus the solution can be interpreted as a deep learning approximation. The results are to be applied in the improvement of radar detectors, particularly for maintaining the operational false alarm probability close to the one conceived in the design

Evaluation of CFAR detectors performance

The operation of coastal and off-shore radars is affected because the targets are surrounded by a background filled with sea clutter. According on the Neyman-Pearson criterion, radar detectors must always try to maintain a constant false alarm probability before trying to improve other system variables. Using the MATLAB mathematic software, the authors evaluated the performance of the CA, OS, MSCA, AND, OR and ISCFAR processors concerning their ability to maintain the constant false alarm probability conceived in the design. After testing the schemes with different test profiles whose samples were Rayleigh distributed, it was concluded that most of the alternatives exhibit problems when facing certain situations that may appear in real environments. Consequently, recommendations on which solution is best to use are offered for guaranteeing a reduced deviation of the operational false alarm probability from the value conceived in the design when processing heterogeneous clutter. La operación de los radares costeros y oceánicos se ve afectada porque los blancos se encuentran embebidos en un fondo de clutter marino. De acuerdo con el criterio de Neyman-Pearson, los detectores de radar siempre buscan garantizar un valor determinado de probabilidad de falsa alarma antes de mejorar otras variables del sistema. Utilizando la herramienta matemática MATLAB, los autores evaluaron el desempeño de los procesadores CA, OS, MSCA, AND, OR e IS-CFAR con respecto al mantenimiento de la probabilidad de falsa alarma concebida a priori en el diseño. Luego de someter los esquemas a diferentes perfiles de prueba con clutter distribuido Rayleigh, se concluyó que la mayoría de las alternativas presentan problemas ante determinadas situaciones que pueden aparecer con relativa frecuencia en ambientes reales. Consecuentemente, se ofrecen recomendaciones sobre cuál es el mejor esquema para emplear y garantizar una desviación reducida de la probabilidad de falsa alarma operacional con respecto a la de diseño cuando se enfrenta clutter heterogéneo

Detector CFAR de promediación con corrección del factor de ajuste a través del método de los momentos para la distribución Log-Normal

The new LN-MoM-CA-CFAR detector is introduced, exhibiting a reduced deviation of the operational false alarm probability from the value conceived in the design. The solution solves a fundamental problem of CFAR processors that has been ignored in most proposals. Indeed, most of the previously proposed schemes deal with sudden changes in the clutter level, whereas the new solution has an improved performance against slow statistical changes that occur in the background signal. It has been proven that these slow changes have a remarkable influence on the selection of the CFAR adjustment factor, and consequently in maintaining the false alarm probability. The authors took advantage of the high precision achieved by the MoM (Method of Moments) in the estimation of the Log-Normal (LN) shape parameter, and the wide application of this distribution to radar clutter modeling, to create an architecture that offers precise results and it’s computationally inexpensive at the same time. After an intensive processing, involving 100 million Log-Normal samples, a scheme, which operates with excellent stability reaching a deviation of only 0,2884 % for the probability of false alarm of 0,01, was created, improving the classical CA-CFAR detector through the continuous correction of its scale factor.Se presenta el nuevo detector LN-MoM-CA-CFAR que tiene una desviación reducida en la tasa de probabilidad de falsa alarma operacional con respecto al valor concebido de diseño. La solución corrige un problema fundamental de los procesadores CFAR que ha sido ignorado en múltiples desarrollos. En efecto, la mayoría de los esquemas previamente propuestos tratan con los cambios bruscos del nivel del clutter mientras que la presente solución corrige los cambios lentos estadísticos de la señal de fondo. Se ha demostrado que estos tienen una influencia marcada en la selección del factor de ajuste multiplicativo CFAR, y consecuentemente en el mantenimiento de la probabilidad de falsa alarma. Los autores aprovecharon la alta precisión que se alcanza en la estimación del parámetro de forma Log-Normal con el MoM, y la amplia aplicación de esta distribución en la modelación del clutter, para crear una arquitectura que ofrece resultados precisos y con bajo costo computacional. Luego de un procesamiento intensivo de 100 millones de muestras Log-Normal, se creó un esquema que, mejorando el desempeño del clásico CA-CFAR a través de la corrección continua de su factor de ajuste, opera con una excelente estabilidad alcanzando una desviación de solamente 0,2884 % para la probabilidad de falsa alarma de 0,01

Selección óptima del factor de ajuste CA-CFAR para clutter marino de potencia K estadísticamente variable

The presence of the sea clutter interfering signal sets limitations on the quality of radar detection in coastal and ocean environments. The CA-CFAR processor is the classic solution for detecting radar targets. It usually operates keeping constant its adjustment factor during the entire operation period. As a consequence, the scheme does not take into account the slow statistical variations of the background signal when performing the clutter discrimination. To solve this problem, the authors conducted an intensive processing of 40 million computer generated clutter power samples in MATLAB. As a result, they found the optimal adjustment factor values to be applied in 40 possible clutter statistical states, suggesting thus the use of the CA-CFAR architecture with a variable adjustment factor. In addition, a curve fitting procedure was performed, obtaining mathematical expressions that generalize the results for the whole addressed range of clutter statistical states. The experiments were executed with a 64 cells CA-CFAR and found the adjustment factor values for three common false alarms probabilities. The K distribution was used as clutter model, thanks to its wide popularity. This paper facilitates the handling of the K power distribution avoiding the use of Gamma and Bessel functions, commonly found in developments related to the K model. Moreover, requirements for building an adaptive clutter detector in K power clutter with a priori knowledge of the shape parameter were fulfill. Also, several recommendations are given to continue the development of a more overall solution which will also include the estimation of the shape parameter.La presencia de la señal interferente de clutter marino establece limitaciones en la calidad de la detección de radar en ambientes costeros y de alta mar. El procesador CA-CFAR es la solución clásica para detectar blancos de radar. Usualmente mantiene su factor de ajuste constante todo el período de operación. Como consecuencia, el esquema no toma en consideración las variaciones estadísticas de la señal de fondo cuando realiza la discriminación del clutter. Para resolver este problema, los autores realizaron un procesamiento intensivo de 40 millones de muestras de clutter de intensidad, generadas en computadora a través de MATLAB. Como resultado, encontraron los valores óptimos del factor de ajuste a ser aplicados para 40 posibles estados estadísticos del clutter, sugiriendo el uso de la arquitectura CA-CFAR con un factor de ajuste variable. Adicionalmente, fue llevado a cabo un ajuste de curvas, obteniéndose expresiones matemáticas que generalizan los resultados en todo el intervalo de considerado de estados estadísticos del clutter. Los experimentos se ejecutaron con un CA-CFAR de 64 celdas y apuntaron a encontrar los valores del factor de ajuste para tres probabilidades de falsa alarma comunes. La distribución K fue elegida como el modelo usado para el clutter, gracias a su amplia popularidad. Este artículo facilita el manejo de la distribución K de intensidad, evitando el uso de funciones Gamma y Bessel, comúnmente encontradas en desarrollos relacionados con el modelo K. Además, fueron cumplidos los requerimientos necesarios para construir un detector adaptativo en clutter de potencia K con conocimiento previo del parámetro de forma. Al mismo tiempo, fueron dadas varias recomendaciones para continuar el desarrollo de una solución más general que también incluirá la estimación del parámetro de forma