수중 음파 탐지기 용 적응 임계 값 알고리즘을 구현하는 방법

수중 음파 탐지기 수신기가 수신 한 데이터를 필터링하기 위해 MATLAB에서 적응 임계 값 알고리즘을 구현하고 싶습니다. 수신 된 데이터에는 수중 노이즈와 정반사로 인한 대화 형 노이즈 구성 요소가 있습니다. CFARD 방법은 가깝지만 제 목적은 아닙니다. 수중 음파 탐지기의 수심 내에있는 물체를 화면에서 볼 수 있도록 데이터를 이미지화해야합니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.

편집하다:

수중 환경입니다. 소나 트랜스 듀서가 수신 한 신호를 고체 대상에 의해 반사 된 후 트랜스 듀서와 동일한 환경에있는 신호의 임계 값을 설정하려고합니다. 문제는 Underwater Acoustic Imaging 소나 도메인에 속합니다 . 문제는 수중 환경 소음을 모델링 할 수 없다는 것입니다. 이 주제에 대해 지금까지 읽은 내용에서 노이즈 모델은 K- 분포를 따릅니다.$K$. 또한 환경 소음은 사실상 부가적인 것이 아니라 대화식입니다. 따라서 임계 값은 적응 적이어야합니다. 나는 또한 내 질문에 CFARD 방법을 언급했다. 이는 에너지가 큰 넓은 지역에서 단일 지점을 찾는 데 관심이 있기 때문에 레이더 애플리케이션의 신호 처리에 유용합니다. 대상을 비디오로 화면에 표시하려고하는 수중 음향 이미징 소나에 대해서도 마찬가지입니다. 나는 지금 더 명확하게 바랍니다.

귀하의 질문에 내용이 부족하여 기여도가 거의 없습니다. 최근 회견에서, 나는 박사 학위 논문 건너 온 : 감지 엉 ENVIRONNEMENT 비 Gaussien ( 감지 비 가우시안 환경에서 ). 프랑스어로 작성되었으므로 여기서 초록을 재현합니다.

오랫동안 환경의 많은 물체 (클러 터)에서 전송 된 신호의 다양한 리턴에서 나오는 레이더 에코는 가우시안 벡터에 의해 독점적으로 모델링되었습니다. 이어서, 관련 최적 검출 절차를 고전적 정합 필터에 의해 수행 하였다. 그런 다음 레이더 시스템의 기술적 개선은 클러 터의 진정한 본질이 더 이상 가우시안으로 간주 될 수 없음을 보여주었습니다. 이러한 경우에는 정합 필터의 최적 성이 더 이상 유효하지 않지만, 검출 임계 값을 클러 터의 여러 로컬 변이에 맞추기 위해이 검출기에 대해 CFAR 기술 (일정한 거짓 경보 속도)이 제안되었습니다. 그들의 다양성에도 불구하고, 이러한 기술 중 어느 것도 이러한 상황에서 강력하거나 최적의 것으로 바뀌지 않았습니다. SIRP (Spherically Invariant Random Process)와 같은 비 가우시안 복합 공정에 의한 클러 터 모델링으로 최적의 코 히어 런트 검출 구조가 발견되었습니다. 이 모델들은 K- 분포 또는와 이블 (Weibull) 법과 같은 많은 비 가우시안 법을 설명하며, 많은 실험 상황을 적절한 방식으로 모델링하기 위해 문헌에서 인정됩니다. 모델에 대한 통계적 우선 순위없이 그들의 특징적인 구성 요소 (즉, 텍스쳐)의 법칙을 식별하기 위해, 본 논문에서는 베이지안 접근법에 의한 문제를 해결하기 위해 제안한다. 텍스처 법칙의 두 가지 새로운 추정 방법이이 제안에서 나옵니다. 첫 번째 방법은 모멘트 생성 함수의 Padé 근사를 기반으로하는 파라 메트릭 방법이며, 두 번째 방법은 Monte Carlo 추정 결과입니다. 이러한 추정은 기준 클러 터 데이터에 대해 수행되며 각각 PEOD (Padé Estimated Optimum Detector) 및 BORD (Bayesian Optimum Detector Radar)라는 두 가지 새로운 최적 탐지 전략으로 이어집니다. "Aymptotic BORD"라고하는 BORD (법의 수렴)의 점근 적 표현은 법과 함께 확립됩니다. 이 마지막 결과는 Asymptotic BORD의 최적의 이론적 성능에 대한 액세스를 제공하며 데이터 상관 행렬이 단수가 아닌 경우 BORD에도 적용될 수 있습니다. BORD와 Asymptotic BORD의 탐지 성능은 실험적인지면 클러 터 데이터에서 평가됩니다. 우리는 혼란에 대한 SIRP 모델의 관련성, BORD의 최적 성 및 모든 유형의 환경에 대한 적응성을 모두 검증하는 결과를 얻었습니다.

수학은 읽을 수 있어야합니다. 도움이 필요하면 저자 또는 박사 학위 논문위원회에서 영어 참조를 추적 할 수 있습니다.