ฉันจะใช้อัลกอริทึม thresholding ที่ปรับได้อย่างไรสำหรับโซนาร์ใต้น้ำ

ฉันต้องการใช้อัลกอริทึม thresholding แบบปรับตัวได้ใน MATLAB สำหรับการกรองข้อมูลที่ได้รับจากเครื่องรับโซนาร์ใต้น้ำ ข้อมูลที่ได้รับมีองค์ประกอบเสียงแบบโต้ตอบที่เกิดจากเสียงใต้น้ำและการสะท้อนแสง วิธีCFARDใกล้ แต่ไม่ตอบสนองวัตถุประสงค์ของฉัน ฉันต้องถ่ายภาพข้อมูลเพื่อที่ฉันจะสามารถมองเห็นวัตถุบนหน้าจอซึ่งวางอยู่ใต้น้ำภายใต้ scandepth ของโซนาร์ ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก

แก้ไข:

มันเป็นสภาพแวดล้อมใต้น้ำ ฉันกำลังพยายามหาสัญญาณที่ได้รับจากตัวแปลงสัญญาณโซนาร์หลังจากที่ได้รับการสะท้อนจากเป้าหมายที่มั่นคงซึ่งตั้งอยู่ในสภาพแวดล้อมเดียวกับตัวแปลงสัญญาณ ปัญหาที่เป็นของโดเมน sonar Underwater Acoustic Imaging ปัญหาคือฉันไม่สามารถจำลองเสียงสิ่งแวดล้อมใต้น้ำได้ จากสิ่งที่ฉันได้อ่านจนถึงตอนนี้เกี่ยวกับหัวข้อนี้รูปแบบสัญญาณรบกวนดังต่อไปนี้ -distribution$K$. เสียงสิ่งแวดล้อมนั้นไม่ได้เติมแต่งในธรรมชาติ ดังนั้นเกณฑ์จะต้องมีการปรับตัว ฉันยังกล่าวถึงวิธีการ CFARD ในคำถามของฉัน มันมีประโยชน์สำหรับการประมวลผลสัญญาณในแอปพลิเคชั่นเรดาร์เนื่องจากเราสนใจที่จะหาจุดเดียวในพื้นที่ขนาดใหญ่ที่มีพลังงานสูง เดียวกันไม่สามารถพูดเกี่ยวกับโซนาร์ถ่ายภาพอะคูสติกใต้น้ำที่เราพยายามแสดงเป้าหมายบนหน้าจอเป็นวิดีโอ ฉันหวังว่าฉันจะทำให้ชัดเจนยิ่งขึ้นในขณะนี้

คำถามของคุณได้รับการสนับสนุนค่อนข้างน้อยอาจเป็นเพราะเนื้อหาขาดหายไป ในระหว่างการประชุมเมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันได้พบกับวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอก: Détection en Environnement non Gaussien (การตรวจจับในสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่แบบเกาส์ ) เนื่องจากเป็นภาษาฝรั่งเศสฉันจึงคัดลอกนามธรรมที่นี่:

เป็นเวลานานเรดาร์ก้องมาจากผลตอบแทนที่แตกต่างกันของสัญญาณที่ส่งไปยังวัตถุจำนวนมากของสภาพแวดล้อม (ความยุ่งเหยิง) ได้รับการจำลองแบบโดยเวกเตอร์เกาส์ ขั้นตอนการตรวจจับที่เหมาะสมที่สุดนั้นได้ดำเนินการโดยตัวกรองแบบคลาสสิค จากนั้นการปรับปรุงเทคโนโลยีของระบบเรดาร์แสดงให้เห็นว่าธรรมชาติที่แท้จริงของความยุ่งเหยิงไม่สามารถถูกพิจารณาว่าเป็นเกาส์เซียนได้อีก แม้ว่าการกรองที่ตรงกันจะไม่เหมาะสมในกรณีเช่นนี้ แต่เทคนิค CFAR (อัตราการเตือนภัยผิดพลาดคงที่) ได้ถูกเสนอสำหรับเครื่องตรวจจับนี้เพื่อปรับค่าของเกณฑ์การตรวจจับกับความแปรปรวนในท้องถิ่นหลายรูปแบบ ทั้งๆที่มีความหลากหลายของพวกเขาไม่มีเทคนิคเหล่านี้กลายเป็นที่แข็งแกร่งหรือดีที่สุดในสถานการณ์เหล่านี้ ด้วยการสร้างแบบจำลองของความยุ่งเหยิงโดยกระบวนการที่ไม่ซับซ้อนแบบเกาส์เช่น SIRP (กระบวนการสุ่มแบบทรงกลม) ทำให้โครงสร้างที่ดีที่สุดของการตรวจจับที่สอดคล้องกันถูกค้นพบ แบบจำลองเหล่านี้อธิบายกฎหมายที่ไม่ใช่แบบเกาส์เชียลจำนวนมากเช่นกฎหมาย K-distribution หรือ Weibull และได้รับการยอมรับในวรรณคดีเพื่อจำลองสถานการณ์การทดลองจำนวนมากในลักษณะที่เกี่ยวข้อง ในการระบุกฎขององค์ประกอบที่เป็นลักษณะเฉพาะของมัน (คือพื้นผิว) โดยไม่มีการจัดลำดับความสำคัญทางสถิติของแบบจำลองเราได้เสนอในวิทยานิพนธ์นี้เพื่อจัดการกับปัญหาโดยวิธีการแบบเบย์ วิธีการประมาณค่าใหม่ของกฎพื้นผิวเกิดขึ้นจากข้อเสนอนี้: วิธีแรกเป็นวิธีการเชิงพารามิเตอร์อิงจากการประมาณของPadéของฟังก์ชันสร้างโมเมนต์และวิธีที่สองเป็นผลมาจากการประมาณค่ามอนติคาร์โล การประเมินเหล่านี้ดำเนินการกับข้อมูลอ้างอิงที่ยุ่งเหยิงและนำไปสู่กลยุทธ์การตรวจจับที่ดีที่สุดสองวิธีตามลำดับชื่อ PEOD (Padé Estimated Optimum Detector) และ BORD (เรดาร์ตรวจจับเบย์ที่ดีที่สุด) การแสดงออกเชิงเส้นกำกับของ BORD (การบรรจบกันในกฎหมาย) เรียกว่า "เส้นกำกับ Asymptotic" ถูกจัดตั้งขึ้นพร้อมกับกฎหมาย ผลลัพธ์สุดท้ายนี้ช่วยให้สามารถเข้าถึงการแสดงทางทฤษฎีที่เหมาะสมที่สุดของ Asymptotic BORD และอาจนำไปใช้กับ BORD หากเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของข้อมูลนั้นไม่ใช่เอกพจน์ ประสิทธิภาพการตรวจจับของ BORD และของ Asymptotic BORD จะถูกประเมินจากข้อมูลความยุ่งเหยิงของการทดลอง เราได้รับผลลัพธ์ที่ตรวจสอบทั้งความเกี่ยวข้องของแบบจำลอง SIRP สำหรับความยุ่งเหยิงการเพิ่มประสิทธิภาพของ BORD และการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมทุกประเภท

คณิตศาสตร์ควรอ่านได้ หากเป็นความช่วยเหลือใด ๆ คุณสามารถติดตามการอ้างอิงภาษาอังกฤษโดยผู้เขียนหรือคณะกรรมการวิทยานิพนธ์ระดับปริญญาเอก