Bei einem Schuss treten zwei Schallereignisse auf: der Mündungsknall und die Überschallstoßwelle. Akustische Sensoren, wie z. B. Mikrofonarrays, können diese Geräusche erfassen und sie verwenden, um den Standort eines Schützen anzunähern.
Im Rahmen des 182. Treffens der Acoustical Society of America im Sheraton Denver Downtown Hotel wird Luisa Still von Sensor Data and Information Fusion die wichtigen Faktoren bei der Bestimmung der Ortungsgenauigkeit von Schützen erörtern. Ihre Präsentation „Prediction of Shooter Localization Accuracy in a Urban Environment“ findet am 23. Mai um 12:45 Uhr im Osten der USA statt
In einer städtischen Umgebung können Gebäude oder andere Hindernisse Schallwellen reflektieren, brechen und absorbieren. Die Kombination dieser Effekte kann die Genauigkeit der Schützenlokalisierung stark beeinträchtigen. Die präventive Vorhersage dieser Genauigkeit ist für die Missionsplanung in städtischen Umgebungen von entscheidender Bedeutung, da sie Informationen über die erforderliche Anzahl von Sensoren und deren Anforderungen und Positionen liefern kann.
Still und ihr Team nutzten geometrische Überlegungen, um akustische Sensormessungen zu modellieren. Diese Modellierung, kombiniert mit Informationen zu Sensoreigenschaften, der Sensor-zu-Shooter-Geometrie und der städtischen Umgebung, ermöglichte es ihnen, eine Vorhersage der Lokalisierungsgenauigkeit zu berechnen.
„In unserem Ansatz kann die Vorhersage als ellipsenförmiges Gebiet um den wahren Ort des Schützen interpretiert werden“, sagte Still. „Je kleiner der ellipsenförmige Bereich ist, desto höher ist die zu erwartende Lokalisierungsgenauigkeit.“
Die Gruppe verglich ihre Genauigkeitsvorhersage mit der experimentellen Leistung unter verschiedenen Geometrien, Waffen und Sensortypen. Die Lokalisierungsgenauigkeit hing maßgeblich von der Sensor-zu-Shooter-Geometrie und der Schussrichtung in Bezug auf das Sensornetzwerk ab. Je geringer der Abstand zwischen der Schusslinie und einem Sensor ist, desto genauer könnten sie mit ihrer Vorhersage der Quelle sein. Das Hinzufügen weiterer Sensoren erhöhte die Genauigkeit, hatte jedoch nach einem bestimmten Punkt abnehmende Ergebnisse.
„Jedes städtische Umfeld ist zu individuell (z. B. in Bezug auf Layout, Gebäudetypen, Vegetation), um eine allgemeine Empfehlung für eine Sensoranordnung zu geben“, sagte Still. „Hier kommt unsere Forschung ins Spiel. Wir können unseren Ansatz verwenden, um die bestmögliche Einrichtung mit der höchsten Genauigkeit für einen bestimmten Standort oder Bereich zu empfehlen.“
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