Sau khi thực hiện giải cụ thể băi tõn phõt hiện trong mạng radar phđn tõn, thực hiện cõc khảo sõt vă đõnh giõ cho cả 3 trường hợp: cõc đăi radar trong mạng chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace, có thể kết luận rằng:
- Với cả 3 trường hợp cõc đăi radar trong mạng chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace vă với quy luật hợp nhất bất kỳ (AND, OR hay K/N) ở trung tđm hợp nhất thì hệ số tương quan căng lớn, chất lượng phõt hiện căng giảm.
- Với cõc loại nhiễu tương quan có phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace thì trung tđm xử lý sử dụng quy luật hợp nhất OR ớt bị ảnh hưởng bởi mối tương quan giữa cõc đăi radar nhất. Từ đđy dđ̃n đến khuyến nghị thứ nhất:
trong trường hợp nhiễu tương quan tõc động văo ụạng radar nhiều vị trớ xử lý phđn tõn thì trung tđơ hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR.
- Với mọi quy luật hợp nhất ở trung tđm xử lý (AND, OR, K/N) vă mạng chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan có phđn bố Student-t khi số đăi trong mạng tăng lớn hơn 10 đăi thì chất lượng phõt hiện của cả mạng tăng hđ̀u như khụng đõng kể. Từ đđy đưa ra khuyến nghị thứ 2: khi thiết kế hệ thống ụạng
radar phđn tõn chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan phđn bố Student-t, số đăi trong ụạng khơng nớn vượt q 10 đăi.
Kết luận Chương 3
Với những nội dung đờ trình băy trong chương 3, có thể đưa ra một số kết luận như sau:
- Băi tõn phõt hiện trong radar độc lập chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan đờ khó giải, băi tõn phõt hiện của mạng radar NVTXLPT chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan căng khó giải hơn, nhất lă khi số đăi trong mạng tăng lớn. - Với cõc mạng radar NVTXLPT có trung tđm xử lý dựng cõc quy luật hợp nhất khõc nhau (AND, OR, K/N), yớu cđ̀u về tỷ số tớn/tạp để đạt được chất lượng phõt hiện như nhau khi hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiễu khụng tương quan vă tương quan theo cõc phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace lă chớnh lệch khõ lớn.
- Trong trường hợp nhiễu tương quan theo cõc phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace tõc động văo mạng radar NVTXLPT thì trung tđm hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR.
- Khi thiết kế hệ thống mạng radar NVTXLPT chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan Student-t, số đăi trong mạng khơng nớn vượt q 10 đăi.
KẾT LUẬN
Với 3 chương trình băy trong nội dung Luận õn, cõc kết quả cơ bản đờ đạt được như sau:
- Việc giải băi tõn phõt hiện trong ụạng radar NVTXLPT khi cõc đăi radar thănh phần chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan lă rất phức tạp vă chưa cú lời giải tổng qũt. Cõc cụng bố đờ cú [9],[49],.. chỉ ơới giải được cho trường hợp đặc biệt khi cõc đăi radar trong ụạng chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan đều phđn bố Gauss vă số đăi cũng bị hạn chế lă 3 đăi. Phương phõp giải đờ cụng bố cũng chỉ khảo sõt được với ụột số ớt giõ trị rời rạc của hệ số tương quan vă đồng thời khụng giải được khi FC dùng quy luật hợp nhất K/N.
- Phương phõp để giải băi tụn phõt hiện trong ơạng radar nhiều vị trớ xử lý phđn tõn khi cõc đăi radar thănh phần chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan phđn bố Student-t lă dùng cõch tớnh trực tiếp tớch phđn xõc suất sử dụng phương phõp MET trong cụng bố mới về xõc suất thống kớ của Botev [21] năơ 2016. Sử dụng phương phõp tớnh tớch phđn xõc suất nhiều chiều theo cõch năy cú thể giải băi tõn phõt hiện với ụạng gồụ 150 đăi ụă vẫn đảụ bảo độ chớnh xõc theo yớu cầu.
- Đối với trường hợp ụạng chịu ảnh hưởng của nhiễu phđn bố LogNorụal
vă Laplace cõch giải băi tõn phõt hiện vẫn lă việc tớnh trực tiếp cõc tớch phđn xõc suất sau khi dùng cõc biến đổi tõn học thống kớ theo phương phõp hẵ ụụ ụen sinh vă phương phõp đổi biến để biểu diễn cõc hẵ ụật độ xõc suất của hai phđn bố năy thụng qua cõc thaụ số của phđn bố Chuđ̉n.
- Với cõc ụạng radar NVTXLPT cú trung tđơ hợp nhất dùng cõc quy luật
hợp nhất khõc nhau, chớnh lệch về yớu cầu tỷ số tớn/tạp để đạt được chất lượng phõt hiện như nhau giữa hai trường hợp khi hệ thống chịu ảnh hưởng của nhiễu khụng tương quan vă tương quan lă khõ lớn.
- Trong trường ơạng radar nhiều vị trớ xử lý phđn tõn chịu tõc động của nhiễu tương quan với cõc phđn bố Student-t, LogNormal vă Laplace thì trung tđụ hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR (do qui luật hợp nhất OR ớt nhậy cảụ với hệ số tương quan của nhiễu).
- Khi thiết kế hệ thống ụạng radar phđn tõn chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan cú phđn bố Student-t, số đăi radar thănh phần trong ụạng khụng nớn vượt qũ 10 đăi.
Những điểm mới trong Luận õn
1. Xđy dựng một phương phõp giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar
NVTXLPT bằng cõch tớnh trực tiếp cõc tớch phđn xõc suất thơng qua việc dựng cõc biến đổi tõn học để mụ tả được hăm mật độ phđn bố xõc suất của cõc phđn bố xõc suất nhiều chiều.
2. Giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar NVTXLPT trong trường hợp
cõc đăi radar chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố Student-t khi mạng cú nhiều đăi radar vă một trung tđm hợp nhất với quy luật hợp nhất AND, OR vă K/N. Nhận xĩt, đõnh giõ về chất lượng phõt hiện của mạng vă đưa ra khuyến nghị khi thiết kế mạng radar NVTXLPT chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố Student-t số đăi radar trong mạng khụng nớn vượt qũ 10 đăi vă trung tđm hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR.
3. Giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar NVTXLPT trong trường hợp
cõc đăi radar chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố LogNormal khi mạng cú nhiều đăi radar vă một trung tđm hợp nhất với quy luật hợp nhất AND, OR vă K/N. Nhận xĩt, đõnh giõ về chất lượng phõt hiện của mạng vă đưa ra khuyến nghị khi thiết kế mạng radar NVTXLPT chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố LogNormal tại trung tđm hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR.
4. Giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar NVTXLPT trong trường hợp
cõc đăi radar chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố Laplace khi mạng cú nhiều đăi radar vă một trung tđm hợp nhất với quy luật hợp nhất AND, OR vă K/N. Nhận xĩt, đõnh giõ vă đưa ra khuyến nghị khi thiết kế mạng radar NVTXLPT chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan theo phđn bố Laplace tại trung tđm hợp nhất nớn sử dụng quy luật hợp nhất OR.
Khả năng ứng dụng vă hướng phõt triển của Luận õn
- Cõc kết quả đạt được của Luận õn cú thể được dựng để tham khảo lăm cơ sở cho việc đõnh giõ chất lượng phõt hiện của mạng radar NVTXLPT trong trường hợp quyết định sơ bộ đưa về từ cõc đăi khơng độc lập thống kớ.
-Phương phõp tìm kiếm hăm mật độ phđn bố thụng qua cõc đặc trưng thống kớ cú thể được mở rộng cho những phđn bố đa chiều khõc như phđn bố Weibull, phđn bố mũ, phđn bố K hoặc cõc phđn bố cú mối liớn hệ chặt chẽ với phđn bố Chuẩn.
-Băi tụn cú thể được mở rộng cho trường hợp mạng cú cấu hỡnh khơng phải lă cấu hỡnh song song, mối tương quan giữa cõc đăi radar khụng phải lă tương quan đều vă cõc đăi radar lă khõc nhau cũng như hoạt động tại cõc ngưỡng khõc nhau, số đăi radar trong mạng nhiều hơn.
DANH MỤC CÂC CƠNG TRèNH CỦA TÂC GIẢ
1. Nguyớ̃n Đức Minh, 2015, Một phương phõp giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar nhiều vị trớ khi tớn hiệu từ cõc đăi radar thănh phđ̀n khơng độc lập thống kớ, Tạp chớ Nghiớn cứu KH&CN quđn sự, số 40, thõng 12.
2. Phựng Ngọc Anh, Nguyớ̃n Đức Minh, 2017, Ảnh hưởng của nhiễu tương quan Gauss tới chất lượng phõt hiện của hệ thống radar nhiều vị trớ phđn tõn, Tạp chớ khoa học vă kỹ thuật- Học viện kỹ thuật quđn sự, số 187, thõng 12. 3. Nguyớ̃n Đức Minh, Phạm Văn Hựng, Bựi Thị Dđn, 2018, Ảnh hưởng của
nhiễu tương quan với phđn bố Student-t tới chất lượng phõt hiện của mạng radar nhiều vị trớ xử lý phđn tõn, Tạp chớ Nghiớn cứu KH&CN quđn sự, số 56, thõng 8.
4. Nguyớ̃n Đức Minh, Phạm Văn Hựng, Bựi Thị Dđn, 2018, Giải băi tõn phõt hiện trong mạng radar nhiều vị trớ phđn tõn trong trường hợp chịu ảnh hưởng của nhiễu tương quan phđn bố LogNormal, Tạp chớ Nghiớn cứu KH&CN quđn sự, số 57, thõng 10.
5. Nguyễn Mạnh Cường, Nguyớ̃n Đức Minh, Nguyễn Thanh Chinh, 2011, Chỉ tiớu chất lượng phõt hiện của radar với một số mơ hỡnh nhiễu biển khơng Gauss, Tạp chớ khoa học vă kỹ thuật, số 144, thõng 10.
6. Hoăng Thọ Tu, Nguyễn Mạnh Cường, Vũ Đăng Chiến, Nguyễn Tiền Hải,
Nguyớ̃n Đức Minh, 2014, Phõt hiện mục tiớu trong radar hai vị trớ sử dụng
tớn hiệu truyền hỡnh số mặt đất DVB-T, Tạp chớ nghiớn cứu khoa học vă cụng nghệ quđn sự, số thõng 8. ISSN 1859-1043.
7. Phạm Quyết Thắng, Nguyớ̃n Đức Minh, Trđ̀n Vũ Hợp, Trđ̀n Phỳ Ninh,
động sử dụng nguyớn lý TDOA, Tạp chớ Nghiớn cứu KH&CN quđn sự, số 35, thõng 2.
8. Nguyễn Mạnh Cường, Vũ Đăng Chiến, Nguyễn Tiền Hải, Phựng Ngọc Anh,
Nguyớ̃n Đức Minh, 2018, Đề xuất giải phõp mới xử lý tớn hiệu sau tương
quan chĩo tớn hiệu truyền hỡnh số mặt đất DVB-T nhằm nđng cao chất lượng băi tụn phõt hiện tớn hiệu theo nguyớn lý radar thụ động, Tạp chớ khoa học vă kỹ thuật. Học viện Kỹ thuật quđn sự, số 188, thõng 2.
9. Cao Văn Liết, Nguyễn Đăng Thănh, Nguyớ̃n Đức Minh, 2014, Hệ thống H- ARQ tớch hợp mờ LDPC, Tạp chớ Nghiớn cứu KH&CN quđn sự, số 29, thõng 2.
TĂI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Nguyễn Mạnh Cường (2005), Nghiớn cứu một số giải phõp nđng cao chất lượng phõt hiện mục tiớu trong hệ thống ra đa, Luận õn tiến sỹ kỹ thuật,
Khoa Vụ Tuyến Điện Tử, Học viện Kỹ Thuật Quđn Sự, Hă Nội.
2. Ngụ Văn Huấn (2000), "Ảnh hưởng của cửa sổ khụng đồng nhất đến cõc bộ phõt hiện khụng tham số tổng hạng vă hạng nhị phđn trong radar", Kỹ thuật
vă Trang bị, số 5 (thõng 9+10), tr. 15-23.
3. Ngụ Văn Huấn (2001), Nghiớn cứu ảnh hưởng của cửa sổ khơng đồng nhất
đến chỉ tiớu chất lượng phõt hiện khi tổng hợp cõc bộ phõt hiện khụng tham số vă tham số trong radar, Luận õn tiến sỹ kỹ thuật, Khoa Vụ Tuyến Điện
Tử, Học viện Kỹ Thuật Quđn Sự, Hă Nội.
4. Ngụ Văn Huấn, Hoăng Thọ Tu vă Trịnh Đăng Khõnh (2000), "Ảnh hưởng của cửa sổ khụng đồng nhất đến chỉ tiớu chất lượng phõt hiện của bộ phõt hiện tham số vă khụng tham số trong radar vă biện phõp khắc phục", Hội thảo radar lần thứ 4, Bộ quốc phũng (198-204).
5. Nguyễn Văn Liớn (1985), Cơ sở tự động xử lý tin tức ra đa, Học viện Kỹ Thuật Quđn Sự, Hă Nội.
6. Nguyễn Đức Luyện (2003), Nguyớn lý thống kớ của ra đa, Học viện Kỹ
Thuật Quđn Sự, Hă Nội.
7. Hoăng Thọ Tu (2003), Cơ sở xđy dựng đăi ra đa cảnh giới, Học viện Kỹ Thuật Quđn Sự, Hă Nội.
8. Hoăng Thọ Tu vă Ngụ Văn Huấn (2000), "Ảnh hưởng của cửa sổ khụng đồng nhất đến cõc bộ phõt hiện khụng tham số trong radar", Tạp chớ Khoa học vă Kỹ thuật. số 91, tr. 57-63.
Tiếng Anh
9. Aalo V. and Viswanathan R. (May 1989), "On distributed detection with correlated sensors: Two examples", IEEE Trans. Aerospace Elect. Syst. 25, pp. 414-421.
10. Alhakeem S. and Varshney P. K (Jan 1995), "A unified approach to the design of decentralized detection systems", IEEE Trans. Aerospace Elect. Syst. 31, pp. 9- 20.
11. Ansari A. (1987), Some problems in distributed detection Dept. Electrical Engineering, S. Illinois Univ, Carbondale, IL.
12. Ansari N., Chen J., and Zhang (June 1997), "Adaptive decision fusion for unequiprobable sources", IEEE Proceedings on Radar, Sonar, Navigation.
144(3), pp. 105-111.
13. Ansari N., et al. (1996), "An Adaptive fusion model for distributed detection systems", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic systems. 32(2), pp. 524-531.
14. Balakrishman N. and Chen W. W. S. (1999), Handbook of Tables for Order Statistics from Lognormal Distributions with Applications, Kluwer Academic
Publishers ed, Springer Science+Business Media Dordrecht, 873.
15. Barkat M. and Varshney P. K (Mar. 1989), "Decentralized CFAR signal detection", IEEE Trans. Aerospace Electron. Syst. 25, pp. 141-149.
16. Blum R. S (Mar 1995), "Distributed detection of narrowband signals", IEEE Trans. Inform. Theory. 41, pp. 519-522.
17. Blum R. S and Kassam S. A (Mar 1995), "Distributed cell-averaging CFAR detection in dependent sensors", IEEE Trans. Inform. Theory. 41, pp. 513-518. 18. Blum R. S. and Kassam S. A. (May 1992), "Optimum distributed detection of
weak signals in dependent sensors", IEEE Trans. Inform. Theory. 38, pp. 1066- 1079.
19. Blum R. S., Kassam S. A., and Poor H. V. (Jan 1997), "Distributed detection with multiple sensors: Part II–Advanced topics", Proceedings of the IEEE. 85(No. 1), pp. 64-79.
20. Blum R. S. and Qiao J. (Jan 1996), "Threshold optimization for distributed order- statistic CFAR signal detection", IEEE Trans. Aerospace Electron. Syst. 32, pp. 368–377.
21. Botev Z. I. and L'Ecuyer P. (Dec. 2015), Efficient probability estimation and simulation of the truncated multivariate student-t distribution, Proceedings of the
2015 Winter Simulation Conference, Huntington Beach, United States, pp. 380-
391.
22. Conte E. and Maio A. De (2002), "Adaptive radar detection of distributed targets in non-Gaussian noise", RADAR 2002. RADAR 2002, pp. 243-247.
23. Chair Z. and Varshney P. K. (Jan 1986), "Optimal data fusion in multiple sensor detection systems", IEEE Trans. Aerospace Elect. Syst. AES-22, pp. 98-101. 24. Chen H. (2012), "A hierarchical model for distributed detection with
conditionally dependent observations", 2012 IEEE 7th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), pp. 177-180.
25. Chen H., Chen B., and Varshney P. (2012), "A new framework for distributed detection with conditionally dependent observations", IEEE Transactions on Signal Processing. 60(3), pp. 1409–1419.
26. Chen H., Varshney P. K., and Chen B. (2009), "Conditional dependence in distributed detection: How far can we go?", 2009 IEEE International Symposium
on Information Theory.
27. Chen H. and Wang T. Y. (2013), "Distributed detection with common observations", 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 5313-5317.
28. Chen P. N. and Papamarcou A. (1996), "Likelihood ratio partitions for distributed signal detection in correlated gaussian noise", Proc. IEEE Int. Symp. Inform. Theory, p. 118.
29. Drakopoulos E. and Lee C. C. (1988), "Optimum fusion of correlated local decisions", Proceedings of the 27th Conference in Decision and Control. Austin, TX, pp. 2489-2494.
30. Duda P. O. and Hart P. E. (1973), "Pattern Classification and Sense analysis", Wiley, NewYork, pp. 111-113.
31. Ekchian L. K. and Tenney R. R. (1982), "Detection networks", Proc. 29th Conf.
on Decision and Control, Orlando, pp. 686-691.
32. Eltoft T., Kim T., and Lee T. W. (May 2006), "On the Multivariate Laplace Distribution", IEEE Signal Processing Letters. 13(5).
33. Fedele G., Izzo L., and Paura L. (Sept. 1984), "Optimal and suboptimum space- diversity detection of weak signals in non-Gaussian noise", IEEE Trans. Commun. COM-32, pp. 990-997.
34. Gandhi P. P. and Kassam S. A. (July 1988), "Analysis of CFAR processors in nonhomogeneous background", IEEE Trans. Aerospace Elect. Syst. 24, pp. 427- 445.
35. Genz A. (2014), "Numerical computation of rectangular bivariate and trivariate normal and t probabilities", Statistics and Computing. 14, pp. 251–260.
36. Genz A. and Bretz F. (2009), Computation of multivariate Normal and t probabilities, Lecture notes on statistics, Vol. Lecture notes on statistics,
Springer-Verlag.
37. Geraniotis E. and Chau A. Y. (Dec. 1988), "Distributed detection of weak signals from multiple sensors with correlated observations", Conf. on Decision and Control.(in Proc. 27th, Austin, TX), pp. 2501-2506.
38. Geraniotis E. and Chau A. Y. (Nov 1990), "Robust data fusion for multisensor detection systems", IEEE Trans. Inform. Theory. 36(No. 6), pp. 1265-1279. 39. Gnanapandithan N. and Natarajan B. (2006), "Parallel genetic algorithm based
optimal fusion in sensor networks", 2006 3rd IEEE Consumer Communications
40. Gnanapandithan N. and Natarajan B. (2007), "Analysis of the performance of