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.
Autorzy
Informacje dodatkowe
- DOI
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego link otwiera się w nowej karcie 10.1109/taes.2018.2875572
- Kategoria
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ
- artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
- Język
- angielski
- Rok wydania
- 2018
Źródło danych: MOSTWiedzy.pl - publikacja "On Bayesian Tracking and Prediction of Radar Cross Section" link otwiera się w nowej karcie