Deteksi Target Pada Radar Menggunakan Metode Bootstrap Kondisi Distribusi Noise Tidak Diketahui - Adinda Mutiara Hakim; Fiky Y. Suratman; Dharu Arseno (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Perkembangan teknologi yang semakin pesat, sehingga memudahkan manusia dalam rangka memenuhi kebutuhan. Contohnya pentingnya penggunaan radar (Radio Detection and Ranging) dalam kehidupan sehari-hari. Radar adalah sistem gelombang elektromagnetik yang mempunyai fungsi untuk mendeteksi, melacak dan imaging. Dalam mendeksi target, radar mendapatkan informasi berupa jarak, azimuth dan kecepatan dari target. Dalam deteksi target pada radar pasti ada permasalahan yang timbul pada saat mendeteksi target salah satunya jika radar mendeteksi tidak ada target tetapi sebenernya ada target, hal tersebut dinamakan false alarm.Keadaan false alarm yang muncul secara terus menerus maka source yang ada pada radar akan habis. Pada radar dikatakan baik apabila terdapat nilai false alarm secara konstan dan meminimalisir terjadinya miss detection. Untuk meminimalisir masalah tersebut akan digunakan metode bootstrap. Bootstrap akan secara adaptive mendeteksi target dengan latar belakang bahwa noise dan interferensi yang tidak dapat dihindari. Dalam pengujian ini akan disimulasikan menggunakan software bagaimana kinerja deteksi radar menggunakan metode bootstrap dibandingkan dengan kinerja detektor NP dengan parameter nilai training cell = 32 cell, guard cell = 2 cell, CUT = 1 cell, PFA = 10-2 , dan N-bin = 10.000. Hasil yang didapatkan adalah kinerja deteksi radar dimana threshold ditentukan dengan melalui resampling dalam metode bootstrap lebih baik dibandingkan dengan menggunakan detektor NP, karena pada metode bootstrap menghasilkan threshold yang menjaga false alarm sehingga mendapatkan hasil yang lebih akurat tidak tergantung pada noise dalam memperkecil false alarm. Kata kunci : Radar, False alarm & miss detection, Bootstrap, Threshold Abstract The development of technology is rapidly increasing, making it easier for humans to meet their needs. For example the importance of using radar (Radio Detection and Ranging) in everyday life. Radar is an electromagnetic wave system that has functions for detecting, tracking and imaging. In detecting a target, the radar obtains information in the form of distance, azimuth and speed from the target. In the detection of targets on the radar there must be problems that arise when detecting targets, one of which is if the radar detects there is no target but actually there is a target, it is called a false alarm. False alarm situation that appears continuously then the source on the radar will run out. The radar is said to be good if there are constant false alarm values and minimizes the occurrence of miss detection. To minimize this problem the bootstrap method will be used. Bootstrap will adaptively detect targets against the background that noise and interference cannot be avoided. In this test will be simulated using software how the radar detection performance using the bootstrap method is compared with the performance of NP detectors with parameters training cell = 32 cell, guard cell = 2 cell, CUT = 1 cell, PFA = 10-2 , and N-bin = 10.000. The results obtained are radar detection performance where threshold is determined by resampling in the bootstrap method better than using NP detectors, because the bootstrap method produces a threshold that maintains false alarms so getting more accurate results does not depend on noise in minimizing false alarms. Keywords: Radar, False alarm & miss detection, Bootstrap, Threshold