Come posso implementare un algoritmo di soglia adattativo per il sonar subacqueo

Voglio implementare un algoritmo di soglia adattativo in MATLAB per filtrare i dati ricevuti da un ricevitore sonar subacqueo. I dati ricevuti hanno una componente di rumore interattivo risultante dal rumore subacqueo e dalla riflessione speculare. Il metodo CFARD è vicino, ma non serve al mio scopo. Devo immaginare i dati in modo da poter vedere l'oggetto, su uno schermo, che si trova sott'acqua all'interno dello scandepth del sonar. Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato.

MODIFICARE:

È un ambiente sottomarino. Sto cercando di mettere in soglia un segnale che è stato ricevuto da un trasduttore sonar dopo che è stato riflesso da un bersaglio solido, che si trova nello stesso ambiente del trasduttore. Il problema appartiene al dominio del sonar Underwater Acoustic Imaging . Il problema è che non sono stato in grado di modellare il rumore ambientale subacqueo. Da quello che ho letto fino ad ora su questo argomento, il modello di rumore segue un -distribuzione$K$. Inoltre il rumore ambientale non è di natura additiva, piuttosto è interattivo. Quindi la soglia deve essere adattiva. Ho anche citato il metodo CFARD nella mia domanda. Ciò è utile per l'elaborazione del segnale in applicazioni radar poiché siamo solo interessati a trovare un singolo punto in una vasta area che ha un'alta energia. Lo stesso non si può dire del sonar di imaging acustico subacqueo, in cui proviamo a visualizzare l'obiettivo sullo schermo come un video. Spero di averlo reso più chiaro ora.

La tua domanda ha ricevuto pochi contributi, probabilmente a causa della mancanza di contenuti. Durante una recente conferenza, mi sono imbattuto nella tesi di dottorato: Détection en Environnement non Gaussien ( Rilevazione in un ambiente non gaussiano ). Dato che è in francese, riproduco qui l'abstract:

Per molto tempo, gli echi radar provenienti dai vari ritorni del segnale trasmesso su molti oggetti dell'ambiente (disordine) sono stati modellati esclusivamente da vettori gaussiani. La relativa procedura di rilevazione ottimale è stata quindi eseguita dal filtro abbinato classico. Quindi, il miglioramento tecnologico dei sistemi radar ha mostrato che la vera natura del disordine non poteva più essere considerata gaussiana. Sebbene l'ottimalità del filtro abbinato non sia più valida in questi casi, per questo rivelatore sono state proposte tecniche CFAR (Constant False Alarm Rate) per adattare il valore della soglia di rilevamento alle molteplici variazioni locali del disordine. Nonostante la loro diversità, nessuna di queste tecniche si è rivelata robusta o ottimale in queste situazioni. Con la modellizzazione del disordine da processi complessi non gaussiani, come SIRP (Spherically Invariant Random Process), sono state trovate strutture ottimali di rilevazione coerente. Questi modelli descrivono molte leggi non gaussiane, come le leggi sulla distribuzione K o Weibull, e sono riconosciuti in letteratura per modellare molte situazioni sperimentali in modo pertinente. Per identificare la legge della loro componente caratteristica (vale a dire la trama) senza statistiche a priori sul modello, proponiamo, in questa tesi, di affrontare il problema con un approccio bayesiano. Da questa proposizione emergono due nuovi metodi di stima della legge delle trame: il primo è un metodo parametrico, basato su un'approssimazione di Padé della funzione generatrice del momento, e il secondo risulta da una stima di Monte Carlo. Queste stime sono condotte su dati di disordine di riferimento e portano a due nuove strategie di rilevamento ottimale, rispettivamente denominate PEOD (Padé Estimated Optimum Detector) e BORD (Bayesian Optimum Detector Radar). L'espressione asintotica del BORD (convergenza nella legge), chiamata "BORD asintotico", viene stabilita insieme alla sua legge. Quest'ultimo risultato dà accesso alle prestazioni teoriche ottimali del BORD asintotico e può anche essere applicato al BORD se la matrice di correlazione dei dati non è singolare. Le prestazioni di rilevamento di BORD e quelle di BORD asintotico sono valutate in base a dati sperimentali sul disordine del terreno. Abbiamo ottenuto risultati che convalidano sia la rilevanza del modello SIRP per il disordine, l'ottimalità di BORD e la sua adattabilità a qualsiasi tipo di ambiente.

La matematica dovrebbe essere leggibile. Se può esserti di aiuto, puoi tenere traccia dei riferimenti in inglese dell'autore o del comitato di tesi di dottorato.