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Stacked Autoencoders for Outlier Detection in Over-the-Horizon Radar SignalsAutocodificadores apilados para la detección de valores atípicos en señales de radar por encima del horizonte

Resumen

La detección de valores atípicos en las señales de radar es un reto considerable en las aplicaciones de vigilancia marítima. Los radares de ondas superficiales de alta frecuencia (HFSW) han despertado un gran interés como herramientas potenciales para la identificación de objetivos de largo alcance y la detección de valores atípicos a distancias sobre el horizonte (OTH). Sin embargo, una serie de desventajas, como su baja resolución espacial y la presencia de desorden, tienen un impacto negativo en su precisión. En este trabajo, exploramos la aplicabilidad de las técnicas de aprendizaje profundo para detectar desviaciones de la norma en los patrones de comportamiento de los buques (valores atípicos) mientras se rastrean desde un radar OTH. La metodología propuesta explota las capacidades de mapeo no lineal de los autocodificadores apilados en profundidad en combinación con la agrupación basada en la densidad. Una evaluación experimental comparativa del enfoque muestra resultados prometedores en cuanto al rendimiento de la metodología propuesta.

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