Im Rahmen dieser Arbeit werden mit Gating-by-Sorting (GbS) und Individual Gating-by-Sorting (IGS) zwei neue Gating-Methoden entwickelt. Ihre prinzipielle Funktionsweise beruht auf der Vermeidung der direkten Berechnung der Mahalanobis-Distanz zwischen Messung und prädizierter Messung. Dies wird bei GbS durch Verwendung einer festen Gate-Größe realisiert, wodurch eine Anpassung des Gates an die Innovationskovarianzmatrix umgangen werden kann. Bei IGS werden statt der gesamten Innovationskovarianzmatrix nur die Einträge der Hauptdiagonalen der Kovarianzmatrizen von Messung und prädizierter Messung verwendet. Bei beiden Methoden wird bei der Implementierung auf Sortieralgorithmen und Binärsuche zurückgegriffen, um die Gating-Bedingung effizient zu überprüfen. Dabei wird eine loglineare Laufzeitkomplexität erreicht. Die Leistungsfähigkeit von GbS und IGS wird mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen untersucht. Dazu werden sie als Bestandteil eines Multi-Hyp othesentracking-Algorithmus (MHT) implementiert und anhand von sowohl synthetischen als auch realen Messdaten getestet. Die synthetischen Daten werden mit einem Sonardatensimulator erzeugt, und die realen Daten wurden bei einem Seeversuch aufgenommen. Die Resultate zeigen, dass die neuen Verfahren die gleichen Trackingergebnisse wie das Standardverfahren erreichen, jedoch eine deutlich geringere Laufzeit aufweisen. Dabei nimmt der Laufzeitgewinn durch die neuen Verfahren mit zunehmender Menge an Messdaten zu.
