Track-Before-Detect Algorithm for Noise Objects

• Autorzy: Mazurek P.

Warianty tytułu

PL

Algorytmy śledzenia przed detekcją dla obiektów szumowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Track-Before-Detect (TBD) systems are used for tracking of the object signal under a high noise conditions. Noise objects are special class of objects with a zero mean value so they can not be processed directly. Possibilities of object detection and tracking for modified tracking system by numerical examples (Monte Carlo approach) are proposed and tested in this paper. The moving window is used for selection of samples for the standard deviation calculation.

PL

Systemy śledzenia przed detekcją wykorzystują podejście akumulacyjne do estymacji trajektorii obiektów w warunkach małego SNR, także dla SNR<1. W artykule zaproponowano system śledzenia przed detekcją z wykorzystaniem algorytmu rekurencyjnego Spatio-Temporal TBD dla obiektów szumowych zakłóconych dodatkowym szumem. W przypadku gdy poziom szumów obiektu jest zbliżony a nawet mniejszy niż szumu tła detekcja obiektu i wyznaczenie trajektorii nie jest możliwa za pomocą innych metod niż śledzenie przed detekcją. System bazuje na analizie zmian odchylenia standardowego dla szumów gaussowskich poprzez wykorzystanie ruchomego okna analizy dla sygnału wejściowego. Bez zastosowania przekształcenia sygnału do przestrzeni odchyleń standardowych detekcja nie jest możliwa, ponieważ konwencjonalne rozwiązanie śledzenia przed detekcją uśrednia sygnał, który dla obiektu szumowego ma wartość średnią równą zero. W analizie numerycznej wykorzystano podejście Monte Carlo do oszacowania własności algorytmu dla różnych wartości współczynnika wygładzania, rozmiaru okna oraz stosunku szumów obiektu do szumu tła. Jako miarę jakości wykorzystano odległość między znanym położeniem środka obiektu z generatora a położeniem największej wartości estymowanej przez algorytm śledzenia przed detekcją. Jakość estymacji rośnie ze wzrostem rozmiaru obiektu oraz wartością współczynnika wygładzania Algorytm charakteryzuje się dużym stopniem możliwości zrównoleglenia przetwarzania.

Słowa kluczowe

EN

tracking; estimation; signal processing; image processing; track before detect

PL

śledzenie; estymacja; przetwarzanie sygnałów; przetwarzanie obrazów; śledzenie przed detekcją

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 10
• Strony: 1183--1185
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., wykr., wzor

Twórcy

autor

Mazurek P.

• West Pomeranian University of Technology in Szczecin, Department of Signal Processing and Multimedia Engineering, 26 Kwietnia Str., 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Blackman S., Poupoli R.: Modern Tracking Systems. Artech House, 1999.
• [2] Bar-Shalom Y.: Multitarget-Multisensor Tracking: Applications and Advances. Vol II, 1998.
• [3] Stone L. D., Barlow C. A., Corwin T. L.: Bayesian Multiple Target Tracking. Artech House, 1999.
• [4] Mazurek P.: Implementation of Spatio-Temporal Track-Before-Detect Algorithm using GPU. Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 55 nr 8, 657-659, 2009.
• [5] Mazurek P.: Optimization of Bayesian Track-Before-Detect Algorithms for GPGPUs Implementations. Electrical Review R. 86 7/2010, 187-189, 2010.