論文の概要: Waveform Selection for Radar Tracking in Target Channels With Memory via Universal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01181v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 21:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 13:49:19.276732
• Title: Waveform Selection for Radar Tracking in Target Channels With Memory via Universal Learning
• Title（参考訳）: ユニバーサル学習による記憶のあるターゲットチャネルにおけるレーダ追跡のための波形選択
• Authors: Charles E. Thornton, R. Michael Buehrer, Anthony F. Martone
• Abstract要約: シーンの状態に関する部分的な情報を用いてレーダーの波形を適応させることは、多くの現実的なシナリオにおいてパフォーマンス上の利点をもたらすことが示されている。 本研究では,レーダ環境インタフェースの圧縮モデルを構築するレーダシステムについて,文脈木として検討する。 提案手法はシミュレーション実験で検証され、2つの最先端波形選択方式による追従性能の向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.796960833031724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In tracking radar, the sensing environment often varies significantly over a track duration due to the target's trajectory and dynamic interference. Adapting the radar's waveform using partial information about the state of the scene has been shown to provide performance benefits in many practical scenarios. Moreover, radar measurements generally exhibit strong temporal correlation, allowing memory-based learning algorithms to effectively learn waveform selection strategies. This work examines a radar system which builds a compressed model of the radar-environment interface in the form of a context-tree. The radar uses this context tree-based model to select waveforms in a signal-dependent target channel, which may respond adversarially to the radar's strategy. This approach is guaranteed to asymptotically converge to the average-cost optimal policy for any stationary target channel that can be represented as a Markov process of order U < $\infty$, where the constant U is unknown to the radar. The proposed approach is tested in a simulation study, and is shown to provide tracking performance improvements over two state-of-the-art waveform selection schemes.
• Abstract（参考訳）: 追跡レーダでは、ターゲットの軌跡と動的干渉により、センシング環境はしばしばトラック持続時間を大きく変化させる。 シーンの状態に関する部分的な情報を用いてレーダの波形を適応させることは、多くの実用的なシナリオにおいてパフォーマンスの利点をもたらすことが示されている。 さらに、レーダー測定は時間相関が強く、メモリベースの学習アルゴリズムは波形選択戦略を効果的に学習することができる。 本研究では,レーダー環境インタフェースの圧縮モデルをコンテキストツリーとして構築するレーダシステムについて検討する。 radarは、このコンテキストツリーベースのモデルを使用して、信号に依存したターゲットチャネル内の波形を選択する。 このアプローチは、レーダーに定数 U が未知の順序 U < $\infty$ のマルコフ過程として表現できる任意の定常目標チャネルに対する平均コスト最適ポリシーに漸近的に収束することが保証されている。 提案手法はシミュレーション実験で検証され、2つの最先端波形選択方式による追跡性能の向上が示されている。

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