OFDM-based received waveform design and processing techniques to detect and classify radar targets for next generation integrated sensing and communication systems
Gelecek nesil bütünleşik algılama ve haberleşme sistemleri için radar hedeflerinin tespit ve sınıflandırmasına yönelik OFDM tabanlı dalgabiçimi tasarımı ve sinyal işleme teknikleri
- Tez No: 1003573
- Danışmanlar: PROF. DR. MESUT KARTAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
5G ötesi ağlara doğru yaşanan paradigma değişimi, entegre algılama ve iletişimin (ISAC) kritik rolünü vurgulayarak, iletişim merkezli dalga formuna yerleştirilmiş yüksek performanslı radar işlevlerini gerekli kılmaktadır. Bu tez çalışması, özellikle düşük sinyal-gürültü oranı (SNR) koşullarında, 5G-Yeni Radyo (5G-NR) tabanlı ortogonal frekans bölmeli çoğullama (OFDM) dalga formu yapısını kullanarak sağlam radar tespiti ve hedef karakterizasyonu elde etmenin temel zorluğuna çözüm getirmektedir. Tez kapsamında önerilen yöntemler, haberleşme-merkezli ISAC yaklaşımı kullanılarak 5G-NR uyumlu sistem mimari tasarımı, hedef tespit algoritması ve hedef karakterizasyonunun sınıflandırılmasını içermektedir. Pratik uygulama ve standardizasyon ihtiyacından yola çıkılarak, temel motivasyon, mevcut baz istasyonu (BS) altyapısı ve iletilen 5G-NR sinyalleri kullanılarak alçak irtifa ve düşük radar kesit alanına (RKA) sahip hedeflerinin gürbüz radar algılamasını mümkün kılmak ve önerilen haberleşme-merkezli ISAC sistem mimarisi kapsamında haberleşme performansını korumaktır. Önerilen sistem mimarisi 4 ana fonksiyonel birimden oluşmaktadır: ortak bir verici (Ortak TX), iletişim alıcıları (BS ve kullanıcı ekipmanları, UE) ve BS'de bulunan özel, ayrı bir radar alıcısı (Radar RX). Analizin temel odak noktasında, yoğun bir hücresel ortamda kaçınılmaz olarak artan girişime yol açacak olan eşdeğer izotropik yayılan güçte (EIRP) artışa sebep olmadan hedef tespit menzili kapasitesini üst düzeye çıkarmak amaçlanmaktadır. Pratik kısıtlamalar altında gelişmiş algılama kabiliyeti elde etmek için, radar denklemi aracılığıyla 2 temel optimizasyon mekanizması önerilmiş ve matematiksel olarak doğrulanmıştır. İlk olarak, ortak TX ve Radar RX antenlerinin fiziksel ayrımından yararlanarak sistem mimarisinde yalnızca Radar RX için yüksek kazançlı bir anten kullanılmaktadır. İkinci olarak, döngüsel önekleri (CP) içeren birden fazla OFDM sembolü üzerinden darbe entegrasyonu yoluyla sinyal işleme kazancını arttırmak amaçlanmıştır. Ardından, önerilen hedef tespit algoritması, 5G-NR tabanlı geri-saçılan radar dalgabiçimi üzerinden sinyal işleme yaparak düşük SNR koşulu altında ve 5G-NR'de farklı numeroloji konfigürasyonları dahilinde hedef radyal menzil ve radyal hız parametrelerinin doğru bir şekilde çıkarılmasını sunmaktadır. Ele alınan temel sinyal işleme zorluğu, OFDM sembol süresinin hedefin menziline bağlı olan maksimum sinyal gecikmesinden büyük olduğu durumda oluşan ardışık OFDM yankıları arasındaki girişimdir. Tez çalışması, birincil çözüm olarak paralel eşleştirilmiş filtrelemeyi (MF) tanıtmakta, MF'yi ardışık OFDM sembollerine aynı anda uygulayarak darbeler arası girişimi önlemekte ve hedef tespit performansını iyileştirmektedir. İşleme zinciri, paralel MF (hesaplama verimliliği için frekans alanında uygulanmıştır), menzil profili çıkarma, Doppler işleme ve darbe entegrasyonunu içerir. Tek hedefli, yakın ve uzak çoklu hedefli ve birbirine yakın çoklu hedef senaryolarını kapsayan simülasyonlar, metodolojinin uygulanabilirliğini ve performansını doğrulamaktadır. Tez çalışması, 5G numerolojisinin (alt taşıyıcı aralığı (SCS) ve alt taşıyıcı sayısı dahil) hassas çözünürlük elde etmedeki kritik rolünü ortaya koymaktadır. Öte yandan, önerilen algoritma, hem düşük hem de yüksek numeroloji koşulları için 1 metre altı hedef radyal menzil doğruluğu ve 1 m/s altında hedef radyal hız kestirim doğruluğu sağlamaktadır. Ayrıca, sistem 0 dB SNR koşullarında bile istenen algılama performansını koruyabilmektedir. Simülasyon sonuçları, önerilen yöntemin çeşitli 5G-NR modülasyon şemaları (BPSK, QPSK, 16-QAM) ve dalgabiçimi parametre değişikliklerinde gürbüz olduğunu doğrulamaktadır. Sonuç olarak, önerilen yöntemler toplu olarak, haberleşme performansını etkilemeden sağlam radar algılama işlevlerini 5G-NR standardının pratik kısıtlamalarına başarıyla entegre eden, yeni ve performansı doğrulanmış bir çerçeve sunmaktadır. Yeni sistem mimarisi ve hedef tespit yöntemine ek olarak, hedef karakterizasyonuna odaklanan özgün bir katkı daha tez kapsamında önerilmiştir. Bu katkı, hedef Swerling tipi kestirim için yeni ve düşük karmaşıklıkta bir yöntem sunmaktadır. Yüksek hesaplama karmaşıklığına sahip maksimum olabilirlikli kestirim (MLE) veya derin öğrenme (DL) yöntemleri yerine, önerilen yöntem, alınan sinyalin normalize edilmiş varyansına (NV) dayalı, daha düşük karmaşıklıkta bir istatistik sunmaktadır. NV metriği, alınan sinyalin mutlak değerinin varyansına ve ortalamasına dayalı olarak her Swerling modelinin (I, II, III, IV, V/0) farklı istatistiksel parmak izini kullanır. Önerilen yöntem, yalnızca L adet alınan OFDM sembolü üzerinde eleman-bazlı aritmetik işlemler içerdiğinden O(L) doğrusal karmaşıklığına sahip olup hızlı ve verimli bir çözüm sunmaktadır. Bu sonuç önerilen yöntemin gerçek zamanlı ISAC uygulamaları için ideal hale getirir. Teorik türetmeler ve simülasyon sonuçları, önerilen NV yaklaşımının, yeterli sayıda OFDM sembolü kullanıldığında genellikle %100'e varan yüksek hedef sınıflandırma doğruluğuna sahiptir. Dolayısıyla, Swerling-II, Swerling-IV ve Swerling-V modelleri için düşük SNR seviyelerinde (0 dB) bile Swerling tipi tahminini yüksek doğrulukla mümkün olduğu gözlenmiştir. Son olarak, bu çalışma kapsamında yeni sistem mimarisi, üstün algılama performansı, özgün ve hızlı RCS tipi karakterizasyon metodolojisi sunulmaktadır. ISAC kabiliyetini basit kinematiğin ötesine, gürbüz istatistiksel hedef karakterizasyonuna genişleterek, bilişsel ve yüksek durumsal farkındalığa sahip 6G kablosuz ağlarına doğru kritik bir yol sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The paradigm shift towards beyond-5G networks emphasizes the crucial role of integrated sensing and communication (ISAC), necessitating high-performance radar functionalities embedded within communication-centric waveform. This thesis study proposes solutions to the fundamental challenge of achieving robust radar detection and target characterization utilizing the 5G-New Radio (5G-NR) based orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) waveform structure, especially under low signal-to-noise ratio (SNR). The proposed methods within the scope of the thesis includes 5G-NR compatible system architectural design, target detection algorithm and classification of target characterization using communication-centric ISAC approach. Driven by the need for practical implementation and standardization, the core motivation is to enable robust radar sensing of low-altitude and low radar cross section (RCS) targets using the existing base station (BS) infrastructure and transmitted 5G-NR signals, while strictly preserving communication performance within the scope of the proposed communication-centric ISAC system architecture. The proposed system architecture features 4 main functional units: a joint transmitter (Joint TX), communication receivers (BS and user equipments, UE), and a dedicated, separate radar receiver (Radar RX) located at the BS. A primary focus of the analysis is to maximize the target detection range capability without resorting to unfeasible increases in the equivalent isotropic radiated power (EIRP) which would inevitably lead to increased interference in a dense cellular environment. To achieve enhanced detection capability under practical constraints, 2 key optimization mechanisms are proposed and mathematically validated via the radar equation. First, the architecture utilizes a high-gain antenna exclusively for the Radar RX leveraging the physical separation of the Joint TX and Radar RX antennas. Second, the system relies on maximizing the signal processing gain through pulse integration over multiple transmitted OFDM symbols included cyclic prefixes (CP). Then, proposed target detection algorithm presents the 5G-NR based radar back-scattered waveform processing and extraction of target radial range and radial velocity parameters accurately under low-SNR condition and different numerology configuration in 5G-NR. The core signal processing challenge addressed is the interference between consecutive OFDM echoes, which occurs when the symbol duration is greater than the maximum signal delay. The thesis study introduces parallel matched filtering (MF) as the primary solution, applying MF simultaneously to consecutive OFDM symbols to prevent inter-pulse interference and improve target detection performance. The processing chain includes parallel MF (implemented in the frequency domain for computational efficiency), range profile extraction, Doppler processing and pulse integration. Simulations, encompassing single-target, near and far multi-targets, and close to each other multi-targets scenarios, rigorously validate the methodology. The thesis study demonstrates the critical role of 5G numerology (included sub-carrier spacing (SCS) and number of sub-carriers) in achieving fine resolution. On the other hand, proposed algorithm achieves high accuracy, with estimated target radial ranges within 1 meter and estimated radial velocity within 1 m/s for both low and high numerology conditions. Furthermore, the system proves capable of maintaining desired detection performance even under 0 dB SNR condition. Simulation results confirms that the proposed method is robust across various 5G-NR modulation schemes (BPSK, QPSK, 16-QAM) and waveform parameter changes. Eventually, proposed methods collectively deliver a novel, performance-validated framework that successfully integrates robust radar sensing functionalities into the practical constraints of the 5G-NR standard without affecting communication performance. In addition to the new system architecture and target detection method, there is another original contribution focusing on target characterization. This contribution presents a novel, low-complexity method for target Swerling type estimation. Instead of high computational complexity maximum likelihood estimation (MLE) or deep learning (DL) methods, proposed method introduced a statistic based on normalized variance (NV) of the received signal with lower complexity. NV metric exploits the distinct statistical fingerprint of each Swerling model (I, II, III, IV, V/0) based on the variance and mean for the absolute value of the received signal. Proposed method is computationally efficient with O(L) linear-complexity, as the calculation involves only basic element-wise arithmetic operations over L received OFDM symbols, making it ideal for real-time ISAC applications. Theoretical derivations and simulation results demonstrate that the proposed NV approach achieves high target classification accuracy (often 100% under sufficient number of OFDM symbols are used). So, Swerling type estimation with high accuracy is possible even at low SNR levels (0 dB) especially for Swerling-II, Swerling-IV and Swerling-V models. Finally, new system architecture, superior detection performance, unique and fast RCS type characterization methodology are delivered within the scope of this study. By extending ISAC capability beyond simple kinematics to robust statistical target characterization, the thesis provides a critical pathway toward cognitive, environment-aware 6G wireless networks.
Benzer Tezler
- 6G ve ötesi kablosuz iletişim sistemleri için sinyal işleme teknikleri
Signal processing techniques for 6G and beyond wireless communication systems
TUNCAY EREN
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- 5G waveform design and software defined radio based proof of concept implementations
5G dalga formu tasarımı ve yazılım tabanlı radyo tabanlı kavram kanıtlama gerçeklemeleri
SELAHATTİN GÖKCELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Design and implementation of beyond 5g physical layer schemes
5g sonrası fiziksel katman şemalarının tasarımı ve gerçeklemesi
CANER GÖZTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Efficient signal processing techniques for colocated massive MIMO RADCOM based on OFDM waveform
Eş konumlu kitlesel MIMO radar-haberleşme kanal yapısında OFDM dalgabiçimine dayalı verimli sinyal işleme teknikleri
SEDA GÜREŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- Modulation options for OFDM-based waveforms
OFDM tabanlı dalga biçimleri için modülasyon seçenekleri
AHMAD MOHAMMAD ABD-ALGHANI JARADAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN