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dc.contributor.author
Pascual, Juan Pablo
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dc.contributor.author
Von Ellenrieder, Nicolás
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dc.contributor.author
Areta, Javier Alberto
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dc.contributor.author
Muravchik, Carlos Horacio
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dc.date.available
2021-02-04T19:38:41Z
dc.date.issued
2019-08-01
dc.identifier.citation
Pascual, Juan Pablo; Von Ellenrieder, Nicolás; Areta, Javier Alberto; Muravchik, Carlos Horacio; Non-linear Kalman filters comparison for generalised autoregressive conditional heteroscedastic clutter parameter estimation; Institution of Engineering and Technology; Iet Signal Processing; 13; 6; 1-8-2019; 606-613
dc.identifier.issn
1751-9675
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/124866
dc.description.abstract
In this work, the authors analyse the estimation of the generalised autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) process conditional variance based on three non-linear filtering approaches: extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter and cubature Kalman filter. The authors present a state model for a GARCH process and derive an EKF including second-order non-linear terms for simultaneous estimation of state and parameters. Using synthetic data, the authors evaluate the consistency and the correlation of the innovations for the three filters, by means of numerical simulations. The authors also study the performance of smoothed versions of the non-linear Kalman filters using real clutter data in comparison with a conventional quasi-maximum likelihood estimation method for the GARCH process coefficients. The authors show that with all methods the process coefficients estimates are of the same order and the resulting conditional variances are commensurable. However, the non-linear Kalman filters greatly reduce the computational load. These kind of filters could be used for the radar detector based on a GARCH clutter model that uses an adaptive threshold that demands the conditional variance at each decision instant.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Institution of Engineering and Technology
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
RADAR
dc.subject
CLUTTER MODELING
dc.subject
KALMAN FILTER
dc.subject
GARCH PROCESS
dc.subject.classification
Telecomunicaciones
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Non-linear Kalman filters comparison for generalised autoregressive conditional heteroscedastic clutter parameter estimation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-12-16T18:22:44Z
dc.identifier.eissn
1751-9683
dc.journal.volume
13
dc.journal.number
6
dc.journal.pagination
606-613
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.description.fil
Fil: Pascual, Juan Pablo. Comisión Nacional de Energía Atómica. Gerencia del Área de Energía Nuclear. Instituto Balseiro; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina
dc.description.fil
Fil: Von Ellenrieder, Nicolás. McGill University; Canadá
dc.description.fil
Fil: Areta, Javier Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Norte; Argentina. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina
dc.description.fil
Fil: Muravchik, Carlos Horacio. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina
dc.journal.title
Iet Signal Processing
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-spr.2018.5400
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1049/iet-spr.2018.5400
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