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JKIEES, vol. 30, no. 5, pp.365-372, January, 2019
DOI. http://dx.doi.org/10.5515/KJKIEES.2019.30.5.365

Target Detection Performance in a Clutter Environment Based on the Generalized Likelihood Ratio Test 클러터 환경에서의 GLRT 기반 표적 탐지성능

서진배․전주환․정지현*․김진욱* Jin-Bae Suh․Joo-Hwan Chun․Ji-Hyun Jung*․Jin-Uk Kim*
한국과학기술원 전기 및 전자공학부(School of Electrnoic Engineering, KAIST) *한화시스템(Hanwha System)

We propose a method to estimate unknown parameters(e.g., target amplitude and clutter parameters) in the generalized likelihood ratio test(GLRT) using maximum likelihood estimation and the Newton-Raphson method. When detecting targets in a clutter environment, it is important to establish a modular model of clutter similar to the actual environment. These correlated clutter models can be generated using spherically invariant random vectors. We obtain the GLRT of the generated clutter model and check its detection probability using estimated parameters.

본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터 의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우 는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확 률을 모의실험을 통해 확인하였다.

Keyword : Clutter, Generalized Likelihood Ratio Test, Detection Probability

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