Deteksi Target Pada Radar Menggunakan Metode Order Statistik - Muhammad Hegi Rinaldi; Fiky Y. Suratman; Dharu Arseno (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Radar mempunyai tiga subsistem utama yaitu transmitter, receifer, dan signal processing. Pada subsistem processing signal terdapat proses deteksi. Proses deteksi pada radar sangat penting, karena dapat menentukan ada atau tidaknya target. Namun dalam proses deteksi sering ditemukan deteksi error. Salah satunya adalah false alarm, false alarm merupakan kondisi dimana saat keadaan tidak ada target tetapi radar mendeteksi adanya target. Metode OS-CFAR digunakan untuk mengatasi false alarm pada radar. Metode OS-CFAR merupakan pengembangan dari CFAR yang didesain untuk kondisi lingkungan noise heterogen dan dapat menekan masking sasaran, dengan begitu OS-CFAR dapat menekan tepi clutter dari false alarm. Dari hasil pengujian pada kondisi lingkungan noise heterogen dengan parameter jumlah sampel = 2000, sel referensi = 16, sel guard = 2 dan nilai Probabilitas false alarm = sampai . Didapatkan hasil Pfa aktual sebesar 0,1458 pada Pfa nominal , 0,0329 pada Pfa nominal , 0,0062 pada Pfa nominal dan 0,0026 pada Pfa nominal . Pengujian ini juga menggunakan metode algoritma Neyman-Pearson dan Cell Averaging CFAR sebagai pembanding dengan Order Statistik CFAR. Hasil perbandingan dengan algoritma Neyman-Pearson dan CA-CFAR adalah pada algoritma OS-CFAR dapat menekan taget masking sehingga menghasilkan nilai false alarm yang konstan dan membuat parameter threshold lebih baik pada kondisi noise heterogen. Kata Kunci : Radar, deteksi, threshold, CFAR, OS-CFAR, CA-CFAR, Neyman-Pearson, false alarm Abstract Radar have three main subsystems, it were transmitter, receifer, and processing signal. In the processing signal there is a detection process. The detection process in radar is very important, because it can determine exists or does not exist targets. But in the detection process error detection is frequently found. One of them is a false alarm, A false alarm is a condition where there is no target but the radar detects a target. To resolve false alarm on the radar, can be solved by using the detection method Order Statistics Constant False Alarm Rate (CFAR). The OS-CFAR method is the perfection of CFAR that is designed for heterogeneous noise conditions and can suppress target masking, so OSCFAR can suppress the clutter of a false alarm. From the test result on heterogeneous noise conditions with the parameter number of samples = 2000, reference cells = 16, guard cells = 2 and Probability false alarm = to . Obtained the actual Pfa result of 0,1458 at nominal Pfa , 0,0329 at nominal Pfa , 0,0062 at nominal Pfa and 0,0026 at nominal Pfa . In this test also using Neyman-Pearson and Cell Averaging CFAR algorithm as a comparison for Order Statistic CFAR. The result of the comparison with Neyman-Pearson and CA-CFAR algorithm is OS-CFAR algorithm can suppress target masking that produce a constant false alarm value and make a better threshold parameter in heterogen condition. Keywords : Radar, detection, threshold, CFAR, OS-CFAR, CA-CFAR, Neyman-Pearson, false alarm