Technique neuronale pour la détection CFAC optimale dans du fouillis de mer non-Gaussien

Abstract

- Un nouveau processeur radar CFAR (Constant False Alarm Rate) pour la détection optimale des cibles navales est proposé dans l'article. Il est basé sur l'utilisation d'un réseau de neurones pour approximer de façon implicite, par apprentissage, les densités de probabilité multidimensionnelles correspondant au fouillis et au signal écho utile. La règle de décision utilisée est équivalente au test du maximum du rapport de vraisemblance généralisé. Des méthodes pour le calcul du seuil de détection et pour assurer son invariance par rapport au rapport S/B et aux paramètres du fouillis sont également présentées.