본 논문에서는 중 주파수의 송신신호를 사용하는 선체 고정형 소나에서 잔향에 의한 오경보 확률 (False Alarm Probability)을 감소시켜 표적의 탐지확률을 향상시키는 통계적 분할 기반 특성의 4분할 컨트라스트 박스 탐지기 (4-Segmentalized Contrast Box Detector, 4SBBD) 를 제안한다. 표적과 잔향이 인접하여 존재하는 경우 두 신호의 통계적 특성이 유사하여 표적 신호와 잔향을 분리 하지 못하는 단점을 가지는 기존의 컨트라스트 박스 탐지기를 개선하기 위하여 컨트라스트 박스를 4분할 하였으며, 선체 고정형 소나에서 획득된 실측 잔향 데이터와 합성 표적 신호를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증한다.
The detection of target echoes in a sonar image is usually difficult since reverberation is originated by the returns reflected around the boundary and volumes. Under the scenario of the target presence around the reverberation, the detection performance of existing algorithms is degraded. Since they have a similar statistical features. But proposed detector gives improvement existing algorithms Under this scenario. In this paper, 4 segmentation contrast box algorithm using maximum contrast value is proposed based on statistical segmentation, which gives better detection performance in the sense of reducing false alarms. The simulations validate the effectiveness of the proposed algorithm.
