FOJTÍK, J. Sledování cílů z radarových snímků [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Student se seznámil s činností algoritmu CFAR a algoritmu založeném na postupném odečítání již detekovaných cílů (Binary Successive Target Cancelation) pro detekci cílů z radarových záznamů. Výstupy detektorů pro jednotlivé snímky následně propojil se sledovacím filtrem (Kalmanův filtr) pro sledování trajektorie cílů v čase. Činnost algoritmů otestoval na vyučujícím dodaných reálných datech z měření v pásmu 60 GHz. Jedná se, na bakaářské studium, o poměrně náročnou problematiku a téměř všechny metody musel student samostatně nastudovat, neboť se s nimi v předchozím studiu nesetkal. Po technické stránce je možno zadání práce považovat za splněné v celém rozsahu. Škoda jen že práce obsahuje poměrně velké množství obrázků s horší kvalitou (všechny převzaté obrázky jsou sice plně citovány, ale bylo by lepší je překreslit s ohledem na čitelnost ), některé obrázky vygenerované studentem mají anglické osy, popisky (ačkoliv vlastní text práce je pak psán v českém jazyce).
Bakalářská na téma sledování cílů z radarových snímků se zabývá velmi aktuální problematikou. Autor zde přehledně a systematicky představuje metody pro detekci a sledování cílů s využitím radarových snímků. V teoretické části práce jsou popsány detekční algoritmy CFAR (Constant False Alarm Rate) a BSTC (Binary Successive Target Cancelation), přičemž BSTC je využit jako výchozí algoritmus pro sledování cílů. Hlavní důraz je kladen na použití Kalmanova filtru pro sledování jednoho i více cílů, což je ilustrováno pomocí simulací v prostředí MATLAB. Autor také zmiňuje optimalizaci parametrů těchto algoritmů a jejich testování na reálných datech. Praktická část práce je velmi dobře zpracovaná a obsahuje podrobné výsledky simulací, které jsou prezentovány srozumitelně a přehledně. Autor správně identifikoval klíčové parametry ovlivňující výkon detekčních algoritmů a provedl jejich optimalizaci. Pozitivně hodnotím také srovnání výsledků pro různé scénáře, včetně situací s jedním i více cíli. Přestože některé výsledky nejsou zcela ideální, autor realisticky hodnotí dosažené výsledky a uvádí možná omezení použité metody. Tímto přístupem prokazuje hluboké porozumění problematice a schopnost kritického myšlení. Celkově lze práci hodnotit jako velmi zdařilou. Autor prokázal schopnost samostatné práce, důkladné zpracování teoretických podkladů a praktické aplikace pokročilých algoritmů na reálná data. Jediným doporučením by bylo rozšířit experimentální část o další metody sledování cílů a jejich porovnání s Kalmanovým filtrem, což by mohlo přinést ještě komplexnější pohled na danou problematiku. Otázky k obhajobě 1. Jaké jsou hlavní výhody a nevýhody použití Kalmanova filtru ve srovnání s alpha-beta filtrem pro sledování cílů v radarových snímcích? 2. Lze vylepšit detekční algoritmus BSTC tak, aby se zvýšila přesnost detekce více cílů v přítomnosti šumu? 3. Jakým způsobem by bylo možné využít pokročilejší varianty Kalmanova filtru, jako je Unscented Kalmanův filtr (UKF), pro zlepšení sledování cílů ve vaší aplikaci?
eVSKP id 159017