O que é um falso alarme?
Taxas de falsos alarmes
Os sinais sonoros ocorrem estatisticamente distribuídos com amplitudes que correspondem às dos sinais úteis e são processados como tal. Isto leva à afixação de „alvos falsos”. A taxa de falsos alarmes é o número médio de „alvos falsos” que podem ser detectados na saída do receptor num determinado tempo (por exemplo, por rotação da antena ou apenas num período de pulso). Deve ser tão baixo quanto possível. A taxa de falsos alarmes (FAR) pode ser calculada com a seguinte fórmula:
Figura 1: Valores-limiar no processamento de sinais de radar
| FAR = | Alvos falsos por período de pulso | (1) |
| células de resolução de alcance |
Um número máximo de alvos falsos é determinado pelo número de possíveis detecções de alvos. Para um radar digital, este é o número de células de resolução de alcance. (Para um radar analógico, o número máximo de possíveis alvos falsos é determinado pela relação entre o tempo de recepção e o período de pulso de transmissão). A figura 1 mostra um período de pulso contendo seis alvos verdadeiros. Apenas os sinais que ultrapassam o respectivo limiar são afixados numa unidade de visualização.
- valor limiar demasiado elevado: probabilidade de detecção = 66%
- limiar óptimo: probabilidade de detecção = 83%
um falso alarme!
taxa de falsos alarmes = 1 / 666 = 1,5 ·10-3 ¹) - Valor limiar demasiado baixo: taxa de falsos alarmes demasiado alta!
- Variável de valor limiar: taxa de falsos alarmes constante em toda a gama, mas em comparação com a linha b) uma maior probabilidade de detecção (mesmo o sexto alvo na imagem é detectado)
Outra possibilidade de obter alvos falsos é, por exemplo, a ocorrência de um alcance excessivo. Na prática, são toleradas taxas de falsos alarmes da ordem de cerca de 10-4 a 10-3 com processamento de alvos digitais. No entanto, no caso de uma representação analógica, são aceites valores muito mais elevados, uma vez que a selecção do alvo é, em última análise, efectuada por um operador inteligente.
A taxa de falsos alarmes depende do nível de todas as interferências, tais como ruído, ecos alvo fixos e radiação interferente no receptor. A curta distância, predomina a influência de alvos fixos, enquanto que, a longa distância, predomina a influência do ruído. A taxa de falsos alarmes tem, portanto, normalmente valores diferentes na gama próxima do que na gama distante, mas é considerada pelo menos para todo o período de pulso.
¹) para um radar com 100 km de alcance e 1 µs duração do impulso = 666 células de resolução de alcance
Taxa constante de falsos alarmes (CFAR)
de vídeo
do CFAR
b) O maior dos: CAGO-CFAR
c) O menor dos: CASO-CFAR
Figura 2: Princípio de um circuito CFAR de média celular.
de vídeo
do CFAR
b) O maior dos: CAGO-CFAR
c) O menor dos: CASO-CFAR
Figura 2: Princípio de um circuito CFAR de média celular.
de vídeo
do CFAR
b) O maior dos: CAGO-CFAR
c) O menor dos: CASO-CFAR
Figura 2: Princípio de um circuito CFAR de média celular.
O princípio de um circuito para uma taxa constante de falsos alarmes foi descrito pela primeira vez em 1968 por H. M. Finn e R. S. Johnson.[1]
No alcance próximo de um radar, existe normalmente uma forte interferência de alvos fixos. O nível de ruído é então adicionalmente sobreposto a este nível. Se o nível limite for uma tensão DC constante, então a probabilidade de um falso alarme é muito maior a curta distância do que a longa distância. Ao mesmo tempo, a probabilidade de detecção é muito pior a longa distância do que a curta distância.
Uma solução para este problema leva a circuitos que podem variar o limiar não como um nível constante, mas como uma função ajustada das condições ambientais percebidas, resultando numa taxa de falso alarme constante (CFAR) durante todo o período de pulsação. Agora que os falsos alarmes que de outra forma ocorrem frequentemente a curta distância podem ser melhor suprimidos, a probabilidade de detectar alvos a longa distância melhora: estatisticamente, isto aumenta o alcance do radar.
Cell-Averaging Constant False Alarm Rate (CA-CFAR)
No exemplo da figura 1, a curva d) denota uma progressão ajustada do limiar actual até ao nível do nível de ruído. A perturbação que desencadearia um falso alarme no início da excursão, mesmo para a tensão umbral a) também atinge aqui um nível crítico. No entanto, o terceiro eco alvo, que é tão fraco que se perderia mesmo para o limiar óptimo b), torna-se um sinal alvo detectado de forma fiável no CFAR.
O circuito na Fig. 2 mostra um princípio simplificado. Os sinais de soma representam a equação:
Figura 3: Comparação dos limites dos diferentes métodos CFAR para a situação de dois caracteres-alvo adjacentes:
o caráter alvo mais fraco é obscurecido pelo mais forte nos métodos de média celular.[2]
Figura 3: Comparação dos limites dos diferentes métodos CFAR para a situação de dois caracteres-alvo adjacentes:
o caráter alvo mais fraco é obscurecido pelo mais forte nos métodos de média celular.[2]
(2)
No CA-CFAR, esta média também é realizada na assembléia da „lógica aritmética”.
O fato de que a curva CA-CFAR na Fig. 3 mostra fortes deflexões para a esquerda e direita dos caracteres-alvo, mas tem um valor relativamente baixo no próprio caráter-alvo, pode ser explicado muito facilmente a partir do diagrama de circuito principal (Fig. 2). Pouco antes do caráter-alvo, a amplitude do caráter-alvo é incluída no valor médio, ou seja, ele aumenta consideravelmente o valor limiar. Exatamente na célula de alcance em teste (RUT, às vezes também chamada de célula em teste, CUT) a alta amplitude do caráter alvo não está incluída no cálculo. Portanto, o valor limite é agora de repente muito mais baixo. Em seguida, esta amplitude é levada em conta novamente e eleva novamente o limiar. O CFAR faz, assim, uma melhoria de contraste para caracteres-alvo fortes. Entretanto, os caracteres alvo muito fracos podem ser mais propensos a serem perdidos em um ambiente de sinal interferente do que com um limiar fixo. Uma maneira de reduzir ligeiramente essas perdas é não incluir as duas células próximas à RUT na avaliação (indicadas como linhas tracejadas no circuito na Figura 2). Estas células não utilizadas são então chamadas de células de guarda. As células restantes são chamadas células de janela de referência.
CAGO-CFAR
Em Cell-Averaging Greatest Of- Constant False Alarm Rate (CAGO-CFAR), a lógica aritmética é dividida em um ramo antes da célula em teste e um ramo depois. Um valor médio é calculado em ambas as vias de processamento. Apenas o maior dos dois valores é usado para processamento posterior:
(3)
As vantagens do CAGO-CFAR são a baixa potência de computação necessária e as perdas relativamente baixas do alvo. Em comparação com o CA-CFAR, o manuseio de ambientes de sinais de interferência não homogêneos é melhorado.
As desvantagens são a ainda baixa eficácia, bem como a possibilidade, típica de todas as variantes CA-CFAR, de que dois caracteres-alvo adjacentes possam se ocluir um ao outro (ver Fig. 3). Os problemas também são causados por uma mudança abrupta dos sinais interferentes (por exemplo, na borda de áreas-alvo fixas maiores).
CASO-CFAR
O Cell-Averaging Smallest Of- Constant False Alarm Rate (CASO-CFAR) utiliza o mesmo circuito que o CAGO-CFAR. A única diferença é que, em vez de usar o valor maior do sinal de saída de ambas as cadeias de atraso, o menor agora é usado. O nível maior do sinal do alvo adjacente não é, portanto, normalmente utilizado para o cálculo do limiar. Isto reduz um pouco o perigo de que dois personagens-alvo vizinhos possam se mascarar um ao outro.
CAOS-CFAR ou OS-CFAR
Como os métodos anteriores não podem tratar igualmente os dois extremos do ambiente de interferência (ambiente de interferência homogêneo e não homogêneo), os métodos Ordered Statistic (OS) foram desenvolvidos.[2] No circuito da Figura 2, os dois símbolos lógicos com o sinal de mais são substituídos por um método estatístico. O primeiro passo é ordenar todos os valores em ordem de grandeza. Um certo número dos valores mais altos é excluído do processamento posterior. Dos valores restantes, uma média pode ser novamente formada (CAOS-CFAR) ou outras ponderações (por exemplo, dependendo do nível de ruído médio) podem ser aplicadas (OS-CFAR).
Novamente, pode ser feita uma separação separada em células anteriores e seguintes. Seus resultados individuais podem ser novamente selecionados como Greatest Of (OSGO-CFAR) ou Smallest Of (OSSO-CFAR) antes do processamento posterior.[3]
A vantagem do OS-CFAR é a muito melhor eficácia do thresholding. Os personagens-alvo vizinhos não podem mais se obscurecer uns aos outros. Entretanto, a principal desvantagem é o imenso esforço computacional que deve ser realizado durante o processamento dos sinais de radar em tempo real, uma vez que o cálculo do limiar ainda é anterior à detecção do alvo. Aqui, a duração do cálculo não seria tão decisiva, se fosse constante para cada rangecell. Mas um tipo tem um tempo de cálculo diferente, dependendo da seqüência dos dados. Isto é muito desfavorável para o processamento em tempo real.
CASH-CFAR
O chamado CASH-CFAR (da Cell Averaging Statistic Hofele) é outro método estatístico que foi desenvolvido por Franz Xaver Hofele, funcionário da antiga DASA (hoje: Hensoldt).[4] Ele é baseado em uma série de elementos de soma e um detector especial máximo-mínimo.[5] Dois caracteres-alvo adjacentes não podem mais se mascarar um ao outro. Seus lóbulos laterais temporais de compressão de pulso são mascarados de forma confiável pelo limiar. Com este método, a classificação demorada pode ser omitida, de modo que o esforço computacional é significativamente reduzido.
MAMIS-CFAR
O MAMIS-CFAR (MAximum MInimum Statistic) é essencialmente o mesmo que o CASH-CFAR. Os elementos de soma no CASH-CFAR são aqui substituídos por uma forma especial do detector máximo-mínimo (por exemplo, como um componente FPGA).
Taxa de falsos alarmes inversos
A taxa de falsos alarmes inversos (IFAR) também é freqüentemente utilizada em estatísticas. Ela pode ser calculada como na equação (1) e depois invertida. Outra maneira de calculá-la é com o tempo:
| IFAR = | 1 | = | T | = T·Btx | onde | FAR = taxa de alarme falso T = intervalo médio entre dois pulsos de transmissão. Λ = duração do falso alarme Btx = transmitir largura de banda de pulso |
(4) |
| FAR | Λ |
Para radar de pulso simples, a duração de um falso alarme Λ é igual à duração do pulso de transmissão τ. Para radar com modulação intrapulso, a duração de um falso alarme só pode ser medida após a compressão do pulso. Por este motivo, há também cálculos nos quais a largura de banda de transmissão Btx é usada como medida da taxa de compressão de pulso, assim como a resolução de alcance possível.
Fontes:
- H. M. Finn and R. S. Johnson, ”Adaptive detection mode with threshold control as a function of spacially sampled clutter-level estimates;” RCA Rev., vol. 29, pp. 141-464, September 1968.
- Rohling, Hermann ”Ordered statistic CFAR technique - an overview”, Radar Symposium (IRS), 2011 Proceedings International, On page(s): 631 - 638, Volume: Issue:, 7-9 Sept. 2011
- Long Cai, Xiaochuan Ma, Qi Xu, Bin Li, Shiwei Ren ”Performance Analysis of Some New CFAR Detectors under Clutter”, Journal of Computers, Vol 6, No 6 (2011), 1278-1285, Jun 2011 (doi:10.4304)
- F. X. Hofele, ”An innovative CFAR algorithm,” in Proc. CIE Int. Conf. Radar, 2001, pp. 329–333.
- Patent DE 19600779 A1 Verfahren zur Erzeugung einer Clutter-Schwelle und Anordnungen zur Durchführung des Verfahrens