A deteção de um alvo em radar com processadores da razão de verossimilhança é analisada. Duas teorias {Haykin-Metford e Farina-Russo-Scannapieco} para a determinação do logaritmo da razão de verossimilhança, são analisadas e comparadas. É mostrado teoricamente e através de simulações que a teoria de Farina et.alli. é um caso particular da de Haykin-Metford quando os processos "clutter" e Sinal Alvo são gaussianos coloridos. Quando esses processos possuem funções densidade de probabilidade diferentes da gaussiana, é mostrado que a teoria de Haykin é mais geral que a de Farina et. alli. Considerando ainda os processos "clutter" e Sinal Alvo gaussianos, é proposta uma aproximação para a determinação do chamado processo de inovações. Mostra-se que a nova estrutura apresenta pequenas perdas relativas ao ótimo mas com custo computacional menor. No caso em que o Sinal Alvo é conhecido a-priori e o "cIutter" é um processo Weibull com parâmetro de forma conhecido, é proposta uma estrutura com predição linear. Mostra-se que esta nova estrutura apresenta pequenas perdas relativasàquela com predição homomórfica, mas com custo computacional menor, além de não ser necessário o conhecimento do parâmetro de forma do "clutter" Weibull. Ainda para esse caso, é também proposto um processador que utiliza as idéias básicas dos processadores CF AR. Mostra-se que este processador apresenta um melhor desempenho que os anteriores. Finalmente, uma forma de se determinar as chamadas variâncias das inovações é proposta e testada com sucesso utilizando dados reais de radar.

Este trabalho traz um estudo dos diversos aspectos práticos envolvidos na estimação espectral empirica de sinais aleatórios, utilizando para tanto um caso exemplo: o modelamento do "clutter" maritimo de radar. A partir da análise estatistica do processo e de um estudo a respeito das diversas técnicas de estimação espectral existentes, opta-se pelo modelamento paramétrico AR, após considerar-se o caso geral do modelamento ARMA ("autoregressive moving-average"). Por se tratar o "clutter" de um processo estocástico não gaussiano, é apresentado um estudo comparativo entre os modelos obtidos de uma análise estatistica nos domínios do segundo momento (representado pelo algoritmo de Burg) e dos cumulantes de até terceira ordem (algoritrro dos currulantes). Neste último caso, a análise estatística de ordem superior (momentos de até terceira ordem) é responsável por incorporar ao modelo informação adicional a respeito do processo, e reduzir os efeitos de polarização do espectro causados por ruido de observação aditivo. No decorrer do texto são discutidos aspectos como autocorrelação em azimute e em distância, estacionariedade, estimação da ordem do modelo, localização dos polos no plano complexo, variância, resolução e estabilidade espectral. Os modelos são validados através de uma correspondência bem definida entre os resultados obtidos no domínio amostral ou estatístico e no domínio espectral.

As contramedidas eletrônicas são de suma importância para a proteção das aeronaves numa missão, sendo o chaff a mais antiga e ainda hoje uma das mais utilizadas das contramedidas. Radares equipados com MTI podem reduzir significativamente a efetividade do chaff. Uma simulação foi realizada para observar quais parâmetros, dentre alguns selecionados, teriam uma influência maior no sinal eco do chaff, de forma que estes poderiam ser manipulados para produzirem um retorno mais eficiente ou menos eficiente contra radares que utilizem MTI. Isto significa que alterando estes parâmetros ée possível fazer com que o sinal eco do chaff seja menos atenuado pelo MTI, uma característica importante sob o ponto de vista da contramedida, ou mesmo que sofra uma maior atenuação, que seria interesse do operador do radar.