Unter Schwellenerkennung im Radar versteht man den Prozess der Bestimmung der minimalen Signalstärke oder -amplitude, die ein Radarsystem benötigt, um ein Ziel relativ zum Hintergrundgeräuschpegel zu erkennen und zu identifizieren. Radarsysteme senden elektromagnetische Wellen aus und empfangen reflektierte Echos von Objekten in der Umgebung. Der Erkennungsschwellenwert wird in den Signalverarbeitungsalgorithmen des Radars festgelegt, um signifikante Echos von Zielen und zufällige Schwankungen oder Rauschen zu unterscheiden. Durch die Festlegung eines geeigneten Schwellenwerts können Radarsysteme die Erkennungsleistung optimieren und sicherstellen, dass nur gültige Signale oberhalb des Schwellenwerts für die Zielverfolgung, Variation und andere betriebliche Zwecke weiterverarbeitet werden.
Die Erkennungsschwelle bezieht sich im weiteren Kontext auf den Mindestpegel eines Signals oder Reizes, der für die Erkennung durch einen Sensor oder ein System erforderlich ist. Bei Radar, Lidar (Lichterkennung und -streuung) und anderen Sensortechnologien stellt die Erkennungsschwelle die Empfindlichkeit des Sensors dar, schwache Signale oder Echos inmitten von Rauschen oder Störungen vom Boden zu erkennen. Bei LiDAR-Systemen, die mithilfe von Laserimpulsen Entfernungen messen und 3D-Karten der Umgebung erstellen, bestimmt die Erkennungsschwelle die Mindestmenge an reflektiertem Licht, die zur genauen Erkennung von Objekten und Oberflächen erforderlich ist. Das Festlegen eines geeigneten Erkennungsschwellenwerts in LiDAR-Systemen ist für die Erzielung genauer Entfernungsmessungen und räumlicher Auflösung in verschiedenen Anwendungen wie autonomem Fahren, Geländekartierung und Fernerkundung von entscheidender Bedeutung.
Die Erkennungsschwelle für LiDAR-Systeme hängt von Faktoren wie der Leistung und Wellenlänge der Laserimpulse, der Empfindlichkeit der Fotodetektoren, die das reflektierte Licht empfangen, und den Umgebungsbedingungen ab, die die Lichtausbreitung beeinflussen (z. B. atmosphärische Streuung und Absorption). LiDAR-Systeme verwenden typischerweise Signalverarbeitungsalgorithmen, um die Intensität und den Zeitpunkt reflektierter Laserimpulse zu analysieren, wobei die Erkennungsschwelle so eingestellt wird, dass gültige Erträge von Oberflächen oder Objekten von Interesse und Hintergrundgeräuschen unterschieden werden. Durch Anpassen des Erkennungsschwellenwerts können LiDAR-Betreiber die Leistung basierend auf spezifischen Anwendungsanforderungen optimieren, z. B. der Erkennung kleiner Objekte, der Kartierung detaillierter Geländemerkmale oder der sicheren Navigation in Variablen der Umgebungsbedingungen.