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Verbesserung der Detektionsleistung durch den TRVI-CFAR-Algorithmus

* Presenting author
Day / Time: 21.03.2018, 11:00-11:20
Room: MW 2250
Typ: Vortrag (strukturierte Sitzung)
Session: Meeresakustik
Abstract: Die Performanz eines MIMO-SONAR-Systems und zugrundeliegender Tracking-Algorithmen wird stark durch die eingesetzten Detektionsverfahren bestimmt. Bekannte räumliche CFAR-Algorithmen liefern zwar, abhängig vom eingesetzten Verfahren, in speziellen Szenarien sehr gute Ergebnisse. Keiner der untersuchten Algorithmen ist jedoch in der Lage in allen untersuchten Umgebungen (i.e. „Ein-Ziel“, „Mehr-Ziel“, Nachhallkante) zuverlässige Detektionen zu liefern. Die weit robusteren zeitlichen CFAR-Algorithmen haben hingegen den Nachteil, dass unbewegte Ziele nicht erkannt werden können. Durch die Fusion des räumlichen Variablility-Index (VI)-CFAR und des biparametrischen zeitlichen CFAR haben die Autoren einen 3D-CFAR Algorithmus geschaffen, der in der Lage ist die Vorteile der einzelnen Verfahren zu vereinen. Dies geschieht durch eine Klassifizierung der Umgebung und die Auswahl eines geeigneten räumlichen CFAR (VI-CFAR). Eine gewichtete Superposition des Ergebnisses mit einem parallel durchgeführten biparametrischen räumlichen CFAR erhöht schließlich die Robustheit des Systems. Dieser neue Algorithmus wird von den Autoren als TRVI-CFAR (Time Reinforced Variability Index) bezeichnet. Der TRVI-CFAR ist in der Lage die Fehlalarmrate zu senken, während die Detektionswahrscheinlichkeit nahezu konstant bleibt.