On Bayesian Tracking and Prediction of Radar Cross Section

Michał Meller

doi:10.1109/taes.2018.2875572

On Bayesian Tracking and Prediction of Radar Cross Section

Abstrakt

We consider the problem of Bayesian tracking of radar cross section. The adopted observation model employs the gamma family, which covers all Swerling cases in a unified framework. State dynamics are modeled using a nonstationary autoregressive gamma process. The principal component of the proposed solution is a nontrivial gamma approximation, applied during the time update recursion. The superior performance of the proposed approach is confirmed using simulations and a realworld dataset.

Cytowania

4

CrossRef
0

Web of Science
6

Scopus

Autor (1)

Michał Meller dr hab. inż.

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację

pobrano 248 razy

Wersja publikacji: Accepted albo Published Version
Licencja: Copyright (2018 IEEE)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:: Publikacja w czasopiśmie
Typ:: artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
Opublikowano w:: IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS nr 55, strony 1756 - 1768,
ISSN: 0018-9251
Język:: angielski
Rok wydania:: 2018
Opis bibliograficzny:: Meller M.: On Bayesian Tracking and Prediction of Radar Cross Section// IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS. -Vol. 55, iss. 4 (2018), s.1756-1768
DOI:: Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/taes.2018.2875572
Weryfikacja:: Politechnika Gdańska