Radar target detection in non-Gaussian clutter
Gaussian olmayan kargaşa altında radar hedef tespiti
- Tez No: 201883
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TANIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Bu çalısmada, yüksek çözünürlüklü radarlarda, Gaussian olmayan ve degisken kargasa altında hedef tespit yöntemleri önerilmektedir. Problemin çözümünde iki ayrı yaklasım benimsenmistir: slenmis sinyalin genlik degeri üzerinde çalısan esikleme yöntemi ve kargasa bastırma, Doppler isleme, esikleme islemlerini birlikte gerçeklestiren uyumlu filtreleme yöntemi. Degisken ve Gaussian-olmayan kargasa altında çalısmak üzere tasarlanan yöntemler, Gaussian kargasalı veya heterojen ortamda çalısmak üzere tasarlanmıs klasik yöntemlere göre üstün basarı saglamaktadır. Önerilen uyumlu detektör ise kargasa bastırma ve esiklemeyi bir arada yapmakta ve tüm darbe ve menzil hücrelerinden yararlanmaktadır. Çalısmada, farklı ilinti degerlerindeki kargasaya sahip komsu hücreler kullanılmıs ve GLRT-detektörleri tasarlanmıstır. Yöntemin, klasik metotlara göre üstünlügü basarım analizi ile gösterilmistir. Ayrıca, çok sayıda hedef için detektör tasarlanarak ve klasik yöntemde düzeltme yaparak, klasik yöntemlerin çoklu-hedef durumundaki maskeleme problemi engellenmistir.
Özet (Çeviri)
In this study, novel methods for high-resolution radar target detection in non-Gaussian clutter environment are proposed. In solution of the problem, two approaches are used: Non-coherent detection that operates on the envelope-detected signal for thresholding and coherent detection that performs clutter suppression, Doppler processing and thresholding at the same time. The proposed non-coherent detectors, which are designed to operate in non-Gaussian and range-heterogeneous clutter, yield higher performance than the conventional methods that were designed either for Gaussian clutter or heterogeneous clutter. The proposed coherent detector exploits the information in all the range cells and pulses and performs the clutter reduction and thresholding simultaneously. The design is performed for uncorrelated, partially correlated and fully correlated clutter among range cells. The performance analysis indicates the superiority of the designed methods over the classical ones, in fully correlated and partially correlated situations. In addition, by design of detectors for multiple targets and making corrections to the conventional methods, the target-masking problem of the classical detectors is alleviated.
Benzer Tezler
- Radar target detection under correlated non-Gaussian clutter using transfer learning
Gauss olmayan ilintili kargaşa altında transfer öğrenmeyi kullanarak radar hedef tespiti
MEHMET ZEKİ ÜRGÜP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ
- Coherent detection of target signals in non Gaussian clutter
Gauss olmayan yansıma gürültülerindeki (clutter) hedef sinyallerinin bağdaşık sezinlemesi
SADIK BAYRAKERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- New clutter removal methods for through obstacle target detection
Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri
DENİZ KUMLU
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Geliştirilmiş değişken endeksli sabit yanlış alarm oranlı radar işlemcisi
Improved variable index constant false alarm rate radar processor
YAŞAR CAN ÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT KANİ ÜNER
- Homojen olmayan bir yüzey altında gömülü nesneler için evrişimsel sinir ağı tabanlı hedef tespiti
Convolutional neural network based target detection for objects buried under a non-homogeneous surface
ALİ BATUHAN BAĞCACIER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YAPAR