Luận án Nghiên cứu giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu cho hệ thống ra đa biển tầm xa sóng bề mặt

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu cho hệ thống ra đa biển tầm xa sóng bề mặt

1. 100 Hình 4.11. Các dữ liệu phát hiện không (0), có (1) mục tiêu tại từng ô ra đa sau giai đoạn một của TSA-CFAR được lưu trong ma trận RDM: NR x ND. Trong đó ND tương ứng với ô Doppler trong RD Map, ND gồm dải tần số từ -D đến +D. Từng cụm tần số Doppler trong dải -D ≤ Di±ΔD DR Ri = 1 l++ + Ri++ VN ++ l > k - + - VN = 1 VN> TC2 Kết thúc + + Xác nhận điểm đầu dải Lưu điểm đầu dải nhiễu nhiễu RDM(Ri,NB(i)) P= RDM(Ri,NB(i)) - Tồn tại điểm đầu dải nhiễu Xóa từ Ri tới P Hình 4.12. Lưu đồ thuật toán lọc nhiễu biển bậc nhất
2. 102 Bảng 4.2. Các phép toán thực hiện lọc nhiễu trong TSA-CFAR TT Thực hiện Phép Phép So sánh Sắp xếp Phép gán cộng nhân 1 Tìm dấu hiệu phát 4N N ND/2 0 0 hiện tại ô Doppler 2 Tính Doppler đối D/2 3D/2 0 0 D/2 xứng 3 Tìm dấu hiệu phát 20N 5N 5ND/2 0 0 hiện tại vùng Doppler đối xứng 4 Xác định độ dài 0 0 ND 0 0 nhiễu vượt ngưỡng 5 Xóa giá trị nhiễu 0 0 0 0 ND Tổng 24N +D/2 6N+3D/2 4ND 0 3ND/2 Tại các Bảng 4.3 và 4.4 là số các phép toán sử dụng trong bộ phát hiện theo dấu hiệu tương quan [21]. Bảng 4.3. Các phép toán thực hiện biến thể CFAR trong bộ phát hiện theo dấu hiệu tương quan TT Thực hiện Phép Phép So sánh Sắp xếp Phép gán cộng nhân 1 Tính chỉ số cửa sổ 2ND ND 0 0 0 tham chiếu 2 Phép so sánh 0 0 2ND 0 ND 3 Tính hạng chỉ số N 2N 4 Xếp hạng thống 0 0 0 ND 0 kê 5 Tính ngưỡng 0 N 0 0 0 6 Xác định mục tiêu 0 0 N ND Tổng 3ND 5ND 3ND ND 2ND
3. 104 không bỏ sót mục tiêu. Việc loại bỏ các điểm dấu nhầm này là nhiệm vụ của giai đoạn hai của bộ phát hiện. Các tham số của TSA-CFAR được xây dựng bắt đầu bằng việc lựa chọn xác suất báo động lầm phù hợp đối với từng kênh OS-CFAR. Trong HFSWR, giá trị Pfa nằm trong khoảng 10-4 đến 10-3[61], [62]. Quá trình lựa chọn bộ tham số cho các kênh OS-CFAR dựa trên một số đánh giá bao gồm: + Tính chất mở rộng phổ: trên Hình 4.13 là thể hiện theo bình độ của một điểm dấu mục tiêu tại RD MAP, có thể thấy sau các khâu xử lý FFT các điểm dấu đều bị mở rộng phổ. Vì tính chất mở rộng phổ khi tính toán FFT việc lựa chọn các giá trị số ô tham chiếu N phải lớn hơn 8. Hình 4.13. Điểm dấu mục tiêu trong RD MAP + Thống kê về năng lượng nhiễu biển trong HFSWR: Theo tài liệu tổng kết từ thực tế, năng lượng nền nhiễu thường ở mức 33% các giá trị xếp hạng năng lượng [3]. Điều này cho thấy giá trị k trong HFSWR sẽ không được lựa chọn theo các tiêu chuẩn 3N/4 hay 7N/8 thông thường. Bảng 4.5. Tham số hoạt động hệ thống HFSWR TT Tham số Đơn vị Giá trị 1 Số phần tử ăng ten thu ULA 32 2 Độ khuếch đại ăng ten phát, Gt dB 3 3 Độ khuếch đại ăng ten thu, Gr dB 3 4 Suy giảm hệ thống, Ls dB 3
4. 106 với cự ly xuất hiện của nhiễu biển bậc nhất (vùng mù). Trên thực tế, để thực hiện phát hiện mục tiêu tại vùng mù cần sử dụng những giải pháp hỗ trợ khác như ma trận trực giao, tương quan năng lượng đỉnh nhiễu [81] hay phương án thay đổi tần số làm việc kết hợp hiệu chỉnh giản đồ hướng như đã nêu tại Chương 3. Doppler r e l p p o D Hình 4.14. Dữ liệu RD Map dạng 3D và hình chiếu Mô hình nhiễu biển bậc nhất được tạo ra theo trạng thái biển: Tại vùng cự ly
5. 108 3 4 6 5 1 7 8 r e l p 9 p 10 o D Hình 4.15. Kết quả phát hiện khi sử dụng OS-CFAR truyền thống đơn lẻ 3 Nhiễu biển bậc nhất 6 Nhiễu biển bậc nhất r 5 e 4 l 1 7 8 p p Nhiễu biển bậc nhất Nhiễu biển bậc nhất o 2 9 10 D Số thứ tự vị trí mục tiêu Hình 4.16. Kết quả phát hiện giai đoạn một TSA-CFAR
6. 110 + Tiêu chuẩn xác định phổ của nhiễu biển bậc nhất TC1 = 20; + Tiêu chuẩn loại bỏ điểm phát hiện tại các phổ có thể của nhiễu TC2 = 8; Kết quả thực hiện cuối cùng của bộ phát hiện hai giai đoạn được thể hiện trên Hình 4.17 với toàn bộ các mục tiêu mô phỏng được phát hiện. Trong đó các nhiễu đã được loại bỏ và số lượng mục tiêu được phát hiện đầy đủ. Sơ đồ khảo sát TSA-CFAR N=08 N=12 N=16 N=24 N=32 k=2 k=4 k=6 k=4 k=6 k=8 k=9 k=5 k=10 k=12 k=8 k=12 k=16 k=18 k=10 k=16 k=21 k=24 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=3 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=4 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=5 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=6 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=7 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=8 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=9 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=10 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=11 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=12 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=13 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=14 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 T=15 Hình 4.18. Các bộ tham số TSA-CFAR được khảo sát Trên Hình 4.17 cũng thể hiện một số điểm dấu, đây là những phát hiện lầm của tạp ngẫu nhiên biên độ lớn. Các điểm dấu này có tính chất không đồng bộ và sẽ được loại bỏ nhờ các xử lý bám sát hoặc lọc tích lũy. Với những kết quả thực hiện trên mô phỏng như trên, bộ phát hiện hai giai đoạn TSA-CFAR đã đảm bảo được xác suất phát hiện mục tiêu cao và loại bỏ được nhiễu bậc nhất trải dài có biên độ lớn. Do TSA-CFAR sử dụng biến thể OS-CFAR với giá trị Pfa phụ thuộc hệ số tỉ lệ cố định T (TOS) và kích thước cửa sổ tham chiếu N như công thức (4.5) [66]: N (k− 1)!( TOS + N − k )! Pkfa = (4.5) k (TNOS + )!
7. 112 TT Kích thước cửa sổ tham chiếu Thứ hạng đánh giá Hệ số ngưỡng cố định 32 32 16 6 33 32 16 7 34 32 16 8 35 32 16 9 36 32 21 3 37 32 21 4 38 32 21 5 39 32 21 6 40 32 24 3 41 32 24 4 42 32 24 5 43 32 24 6 44 32 24 7 3 4 6 5 r e l 8 9 p p o 10 D Hình 4.19. Kết quả thực hiện CA-CFAR Từ kết quả tổng hợp có thể rút ra một số nhận xét sau: Thứ nhất, những giá trị N nhỏ hơn hoặc bằng 8 là không khả dụng trong HFSWR do đặc điểm mở rộng phổ tần số của các mục tiêu, nhiễu tại khâu thực hiện FFT; Thứ hai, bộ tham số N, k, T có quan hệ giá trị theo công thức (4.5), đúng với đặc trưng của bộ phát hiện OS-CFAR. Tuy nhiên quan hệ giữa k, T có sự khác biệt do vị trí CUT có thể là năng lượng mở rộng phổ của mục tiêu, nếu T chọn theo (4.5) thì
8. 114 được thể hiện tại Bảng 4.8. 3 5 4 r e 7 8 l p p o 10 D Mục tiêu đượcphát hiện Hình 4.21. KDopplerết quả thực hiện GO-CFAR Bảng 4.8. Kết quả phát hiện TSA-CFAR và VI-CFAR Mục tiêu TSA-CFAR VI-CFAR Mục tiêu TSA-CFAR VI-CFAR 1 100% 100% 6 100% 100% 2 100% 90% 7 100% 90% 3 100% 100% 8 100% 100% 4 100% 100% 9 100% 100% 5 100% 100% 10 100% 100% Sự kết hợp 3 phương pháp CFAR trung bình cho kết quả phát hiện cao. Tuy nhiên với nhóm mục tiêu được sử dụng ở những vị trí dễ bị che lấp, các bộ CFAR trung bình vẫn bỏ sót mục tiêu, một số mục tiêu xuất hiện không ổn định và các vị trí xảy ra nhiễu đột biến thường xuất hiện tương tự như mục tiêu. Phép so sánh giữa TSA-CFAR và các bộ CFAR trung bình cho thấy sự hiệu quả của TSA-CFAR đối với cả hai tham số đánh giá chất lượng bộ phát hiện là xác suất phát hiện mục tiêu và xác suất báo động lầm.
9. 116 của nhiễu biển gần như che khuất năng lượng mục tiêu. Kết quả phát hiện mục tiêu sử dụng bộ phát hiện hai giai đoạn TSA-CFAR với N = 32, k = 16, T = 4 được thể hiện trên Hình 4.23. Có thể thấy với một bộ tham số tương tự như vùng góc chưa mở rộng, các mục tiêu vẫn có thể hoàn toàn được phát hiện. Năng lượng lớn của nhiễu sẽ gây ra nhiều điểm phát hiện không đồng bộ, những điểm này hoàn toàn được loại bỏ bằng các thuật toán tích lũy. Với nền nhiễu của tín hiệu thu là rất lớn, trong dữ liệu phát hiện xuất hiện nhiều điểm dấu nhiễu không đồng bộ nhưng số lượng mục tiêu được phát hiện vẫn duy trì như với trường hợp thực hiện mô phỏng tại góc hướng 00. 4.4. Kết luận Chương 4 Môi trường hoạt động không đồng nhất của HFSWR đã đặt ra yêu cầu sử dụng các bộ phát hiện CFAR có khả năng thích nghi cao. Trong đó, yếu tố dòng chảy bề mặt biển luôn tồn tại trong thực tế là nguyên nhân làm cho vị trí theo Doppler của nhiễu biển bậc nhất không được biết trước. Việc nghiên cứu xây dựng bộ phát hiện mục tiêu đáp ứng được khả năng nhận biết vị trí của nhiễu đột biến năng lượng nói chung hay nhiễu biển bậc nhất trong HFSWR có ý nghĩa hoàn thiện đối với khả năng tận dụng đầy đủ những hiểu biết về nhiễu biển đặc biệt là nhiễu biển bậc nhất để loại bỏ những phát hiện lầm do nhiễu này gây ra. Đồng thời, sự thích nghi của bộ phát hiện theo những điều kiện thực tế là sự đảm bảo khả năng ứng dụng, phát triển trong thực tiễn của hướng nghiên cứu. Chương 4, đã nghiên cứu giải pháp xây dựng bộ phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn. Giai đoạn một, sử dụng kỹ thuật CFAR xếp hạng thống kê nhằm tận dụng khả năng phát hiện nhiều mục tiêu liền kề, đồng thời làm nổi bật dấu hiệu của nhiễu biển bậc nhất thay vì cố gắng loại bỏ một phần của nhiễu. Giai đoạn hai, lọc bỏ vị trí nhiễu theo các dấu hiệu đặc trưng. Trên cơ sở dữ liệu mô phỏng, đã thực hiện so sánh và đánh giá hoạt động của giải pháp được xây dựng. Kết quả thực hiện mô phỏng cho thấy giải pháp TSA-CFAR hai giai đoạn có xác suất bỏ sót mục tiêu thấp, phát hiện được những mục tiêu nằm lân cận vùng phổ của nhiễu biển bậc nhất và duy trì được chất lượng phát hiện khi năng lượng nhiễu tăng mạnh do góc hướng ra đa mở rộng ngoài giới hạn ±600. Giải pháp TSA-CFAR đề xuất được công bố tại [CT5].
10. 118 để tránh vùng can nhiễu hoặc khi mở rộng vùng quan sát vượt qua 1200. Các nội dung được thực hiện gồm có: phương pháp tính toán vùng tần số có thể di chuyển; phương pháp xác định góc quan sát mở rộng tối đa; phương pháp tính các giá trị trọng số cửa sổ tương ứng với tần số, góc mở thay đổi. Các thực hiện được kiểm chứng qua phần mềm Matlab. Kết quả đạt được là sự duy trì độ rộng búp sóng trong khi mức búp bên thỏa mãn giới hạn cho phép với các giá trị tần số, góc mở nằm trong phạm vi đã được tính toán. + Giải pháp xây dựng bộ phát hiện hai giai đoạn TSA-CFAR: Luận án thực hiện phát hiện điểm dấu mục tiêu cùng với thông tin đầy đủ của nhiễu biển bậc nhất nhờ ba bộ phát hiện OS-CFAR hoạt động đồng thời trong giai đoạn một. Nhờ các thông tin đầy đủ của nhiễu biển bậc nhất được tái hiện sau giai đoạn một, giai đoạn hai của bộ phát hiện sẽ tiến hành lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất qua các bước kiểm tra dấu hiệu đặc trưng. Phương pháp đã khắc phục được những điểm hạn chế của những bộ phát hiện thích nghi hiện nay. Cụ thể, TSA-CFAR không làm thay đổi thuộc tính xác suất thống kê của tín hiệu, đồng thời áp dụng được những kết quả nghiên cứu về nhiễu biển bậc nhất vào bộ phát hiện. Bằng bộ dữ liệu mô phỏng theo mô hình đã xây dựng, luận án thực hiện thử nghiệm 260 bộ tham số của OS-CFAR để tìm ra nhóm các tham số phù hợp. Kết quả mô phỏng cho thấy TSA-CFAR phát hiện đầy đủ mục tiêu và nhiễu biển bậc nhất được loại bỏ. Luận án cũng tiến hành so sánh TSA-CFAR với VI-CFAR, kết quả cho thấy bộ phát hiện hai giai đoạn lọc sạch nhiễu biển bậc nhất đạt hiệu quả mong muốn và xác suất phát hiện mục tiêu lân cận nhiễu biển bậc nhất ổn định hơn. 2. Đóng góp mới của luận án Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu đã đạt được, luận án có ba đóng góp mới về mặt khoa học: • Xây dựng mô hình tín hiệu và nhiễu cho đánh giá khả năng phát hiện mục tiêu biển tầm xa sóng bề mặt. Mô hình đã xây dựng có các tham số nhiễu biển bậc nhất gồm vị trí vị trí đỉnh năng lượng và tỷ số giữa hai đỉnh phổ phù hợp với các nhiễu biển thực tế được công bố tại [62]; • Đề xuất giải pháp ổn định tham số giản đồ hướng ăng ten thu khi tần số làm
11. 120 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ [CT1]. Hà Huy Dũng, Bùi Ngọc Mỹ, Lê Duy Hiệu, Cao Việt Linh, (2021) “Xây dựng tín hiệu mô phỏng đặc trưng và đánh giá mô hình nhiễu biển bậc nhất trong ra đa biển tầm xa sóng bề mặt tần số cao”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Quân sự, ISSN 1859-1043, số 73, tr. 55-64. [CT2]. Hà Huy Dũng, Bùi Ngọc Mỹ, Lê Duy Hiệu, Nguyễn Văn Tiến, (2021) “Phương pháp đánh giá ảnh hưởng của độ rộng búp sóng chính tới chất lượng phát hiện mục tiêu trong ra đa biển tầm xa sóng bề mặt qua qui luật biến đổi tín hiệu”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Quân sự, ISSN 1859-1043, số 73, tr. 93-99. [CT3]. Hà Huy Dũng, Bùi Ngọc Mỹ, Lê Duy Hiệu, Đoàn Văn Tùng, (2021) “Phương pháp duy trì độ rộng búp sóng khi mở rộng vùng quan sát phương vị trong ra đa biển tầm xa sóng bề mặt dải tần số cao”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Quân sự, ISSN 1859-1043, số đặc san Ra đa, tr. 38-45; [CT4]. Ha Huy Dung, Bui Ngoc My, Le Duy Hieu , Cao Viet Linh, (2021) “A solution to stabilize the receiver beamwidth when changing the operating frequency of high-frequency surface wave radar”. Design Engineering,ISSN : 0011-9342, Issue :7, pp. 2614-2624, Toronto Canada. [CT5]. Ha Huy Dung, Bui Ngoc My, Le Duy Hieu , Cao Viet Linh, (2022) “A method for sea clutter elimination in the detector of high frequency surface wave radar” Tạp chí “Khoa học Công nghệ Quân sự”, ISSN 1859-1043, số 77.
12. 122 based on ais ship information, 2010 IEEE Radar Conference, pp. 1239–1244. 13 Dzvonkovskaya A. and Rohling H., (2006) “Target detection with adaptive power regression thresholding for HF radar” International Conference on Radar. 14 Dzvonkovskaya A., Rohling H., (2013) Software-improved range resolution for oceano-graphic HF FMCW radar, in Proceedings of the 14th International Radar Symposium(IRS’13), pp.411–416. 15 Emery B. M.,Washburn L.,Whelan, C., et al, (2014) “Measuring Antenna Patterns for Ocean Surface Current HF Radars with Ships of Opportunity”, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 16 Fabrizio G.A., (2013), HF OVER-HORIZON RADAR, McGraw Hill Education, pp. 260-270. 17 Fawcett T., (2006), “An introduction to ROC analysis”, Pattern Recognition Letters. 18 Fickenscher T., Gupta A., Ludwig P., and Razza B. (2012), “Impact of pattern distortion on clutter canceller beamformer” Asia-Pacific Microwave Conference Proceedings (APMC). 19 Gill.E.W, Walsh J. (2001) “High-frequency bistatic cross sections of the ocean surface” Radio Science, vol. 36, no. 06, pp. 1459–1475. 20 Grosdidier S., Baussard A. (2012), Ship detection based on morphological component analysis of highfrequency surface wave radar images, IET Radar, Sonar & Navigation, pp. 813–821. 21 Gupta A., (2015), Theory and Measurement Validation of Novel HFSWR Receiver Architecture: Antenna Design,Clutter Suppression and Detection,Department of Electracal Engineering of Helmut Schmidt University,Germany,pp. 80-100. 22 HansenV.G. (1973), Constant false alarm rate processing in search radars, Proceedings of the IEEE International Radar Conference, London, pp. 325-332. 23 Heron M. L., (1985) “Directional spreading of short-wavelength fetch-limited wind waves,” submitted to J. Phys. Oceanogr.
13. 124 36 Ji Y.G., Zhang J. et al., (2015), “A small array hfswr system for ship surveillance”, IET International Radar Conference 2015. 37 John C.,Wise J.C. (2004), “Summary of Recent Australian Radar Developments”, IEEE Aerospace and Electronic systems magazine. 38 Joseph F. Thomason, U.S. Naval Research Laboratory,(2003) “Development of Over-the Horizon Radar in the United States”, Proc. of IEEE International Conference on Radar, pp. 599-60. 39 Kaiser J. F., (1974) “Nonrecursive digital filter design using the I_0-sinh window function”, In Proceedings of IEEE International Symposium on Circuit & System. 40 Klemm R. (2006), Principles of Space-Time Adaptive Processing, Institution for Engineering and Technology; 3th edition. 41 Kolosov A. A., et al., (1987), Over-the-Horizon Radar, Artech House, MA 42 Kumar M., Sreenivasulu K. (2013) “Receive signal path design for Active phased array radars” ,Presented at International Radar symposium of India. 43 Leong H., Ponsford A. (2008), “The effects of sea clutter on the performance of HF Surface Wave Radar in ship detection”, IEEE Radar Conference. 44 Lin J.J, Ping Y., Hsu W.C.,Lee T. S (2016) “Design of an FMCW radar baseband signal processing system for automotive application”, SpingerPlus, Article number:42. 45 Lipa B. and Nyden B. (2005),“Directional wave information from the seasonde” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 30, pp. 221–231. 46 Lu X., Wang J.2004 “A switching constant false alarm rate technique for high frequency surface wave radar”, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering 4:2081 - 2084 Vol.4. 47 Lynch P., (1997), “The Dolph-Chebyshev window:A Simple Optimal Filter”, Monthly Weather Review, American Meteorological Society. 48 Lyons R.G., (2011),Understanding Digital Signal Processing, 3rd Edition.;Pearsion Education: Delhi, India.
14. 126 58 Pan M., Chen B., Yang M., (2016) “A General Range-Velocity Processing Scheme for Discontinuous Spectrum FMCW Signal in HFSWR Applications”, Hindawi Publishing Corporation International Journal of Antennas and Propagation. 59 Paolo T.,Terrill E. (2007),”Properties of HF RADAR Compact Antenna Arrays and Their Effect on the MUSIC Algorithm”, Scripps Institution of Oceanography, La Jolla, California. 60 Ponsford A. , Dizaji R. M. , McKerracher R. (2003), “HF surface wave radar operation in adverse conditions”, IEEE Proc. Of the Int. Conf. On Radar, Adelaide, Australia. 61 Ponsford A. M. , Sevgi L. and Chan H. C. (2001), “An integrated maritime surveillance system based on high-frequency surface-wave radars. 2. Operational status and system performance”, IEEE Antennas and Propagation Magazine , Vol. 43, No. 5, pp. 52-63. 62 Ponsford A. M., Wang J., (2010), “A review of high frequency surface wave radar for detection and tracking of ships”, Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences. 63 Ponsford A.M (2007) “The Effects of Sea Clutter on the Performance of HF Surface Wave Radar in Ship Detection and the Implication on the Radar Design” Defence R & D Canada-Ottawa technical report. 64 Ponsford A.M, Dizaji R., Dinh Z. (2003)“A HF Surface Wave Radar Based Integrated Maritime Surveillance System”, 34th International Scientific Symposium - Military equipment and Technologies Research Agency At: Bucharest 65 Protopapadakis E., Voulodimos A, et al. (2017) “Stacked Autoencoders for Outlier Detection in Over-the-Horizon Radar Signals”, Computational Intelligence and Neuroscience Volume 2017, Article ID 5891417 66 Richards M. A., (2015), Fundamentals of Radar system processing, Second Edition, Mc Graw Hill Education, pp. 354-360.
15. 128 80 Walsh J. and Gill E. (2000), “An analysis of the scattering of high-frequency electromagnetic radiation from rough surfaces with application to pulse radar operating in backscatter mode” RADIO SCIENCE, vol. 35, No. 6, pp. 1337– 1359. 81 Wang Y., Mao X., Zhang J., Ji Y., (2018) “Detection of Vessel Targets in Sea Clutter Using In Situ Sea State Measurements With HFSWR”,IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 82 Xiaodong M., Yonggang J., Yiming W., et al, (2014) Separation of first-order spectral region in detecting ocean current with HFSWR, Advances in Marine Science, pp. 99–106. 83 Xiaoli L., (2009), Enhanced Detection of Small Targets in Ocean Clutter for High Frequency Surface Wave Radar, A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of Philosophy in the Department of Electrical and Computer Engineering, pp. 67-87. 84 Xie J., Ji Z. (2013), “First order ocean surface cross-section for shipborne HFSWR”, Electronics letters Vol.49-No.16. 85 Xie J., Sun M., Ji Zh., Yao G, (2017), “Remote Sensing with Shipborne Hight Frequency Surface Wave Radar” Recent Advances and Applications in Remote Sensing. 86 Yang D., Nguyen T. Viet el.at (2013), “Observational and model studies of the circulation in the Gulf of Tonkin, South China Sea”, Journal of Geophysical Research Ocean, VOL. 118, 1–16, doi:10.1002/2013JC009455. 87 Yiming W., Xingpeng M., Hong H., Jie Z., et al (2014) “A Generalized Oblique Projection Filter with Flexible Parameter for Interference Suppression”, International Journal of Antennas and Propagation. 88 Zhu Y., Wei Y, (2017) “First Order Sea Clutter Cross Section for HF Hybrid Sky-Surface Wave Radar” J. of Applied Remote Sensing, 11(1), 014001