Adaptive CLMDK-CFAR and OS-CFAR interference- censoring detectors in fusion based on genetic algorithm

Abstract

This thesis investigates adaptive detection techniques using CA-OS and CMLDK-CFAR sensors for threshold optimization. The focus is on improving the performance of these sensors in varying environments by employing genetic algorithms (GAs). By adjusting thresholds adaptively, the proposed method enhances detection accuracy, providing a robust solution to optimize sensor performance in complex systems.

Résumé Cette thèse explore les techniques de détection adaptatives en utilisant les capteurs CA-OS et CMLDK-CFAR pour l'optimisation des seuils. L'accent est mis sur l'amélioration des performances de ces capteurs dans des environnements variés en employant des algorithmes génétiques (AG). En ajustant les seuils de manière adaptative, la méthode proposée améliore la précision de détection, offrant une solution robuste pour optimiser les performances des capteurs dans des systèmes complexes.