continuous wavelet transform and hidden markov model based target detection

النقرات: 348
المعرّف: 144518
2014
PDF مجاني
مقاييس جودة وأداء المقال
الجودة الإجمالية Improving Quality
0.0 /100
يجمع بين بيانات التفاعل وتقييم الجودة الأكاديمية بالذكاء الاصطناعي
تقييم الجودة بالذكاء الاصطناعي
لم يتم التحليل
الملخص
Standard tracking filters perform target detection process by comparing the sensor output signal with a predefined threshold. However, selecting the detection threshold is of great importance and a wrongly selected threshold causes two major problems. The first problem occurs when the selected threshold is too low which results in increased false alarm rate. The second problem arises when the selected threshold is too high resulting in missed detection. Track-before-detect (TBD) techniques eliminate the need for a detection threshold and provide detecting and tracking targets with lower signal-to-noise ratios than standard methods. Although TBD techniques eliminate the need for detection threshold at sensor’s signal processing stage, they often use tuning thresholds at the output of the filtering stage. This paper presents a Continuous Wavelet Transform (CWT) and Hidden Markov Model (HMM) based target detection method for employing with TBD techniques which does not employ any thresholding.
المفتاح المرجعي
tua2014radioengineeringcontinuous استخدم هذا المفتاح للاستشهاد التلقائي في المخطوطة أثناء استخدام مدير المخطوطات أو مدير الأطروحات من SciMatic
المؤلفون ;S. Tuğaç;M. Efe
مجلة molecular therapy : the journal of the american society of gene therapy
السنة 2014
DOI
DOI غير موجود
URL
www.radioeng.cz/fulltexts/2014/14_01_0096_0103.pdf
الكلمات المفتاحية
continuous wavelet transform track-before-detect target detection hmm electronics nuclear engineering sea clutterelectrical engineering

الاستشهادات

لم يتم العثور على استشهادات. لإضافة استشهاد، تواصل مع المشرف على info@scimatic.org

التعليقات

لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق على هذا المقال.