An overview of detection in MIMO radar
Çok girdili çok çıktılı (ÇGÇÇ) radarlarda hedef tespitine genel bakış
- Tez No: 268242
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Bu tezde ÇGÇÇ radar konusu genel hatlarıyla sunulmuştur. Farklı ÇGÇÇ radar yapıları, radar kesit alanı, kanal ve alınan sinyal modelleri açısından incelenmiştir. Dalga biçimi çeşitliliğinin, evreuyumlu ÇGÇÇ radarda, açısal çeşitliliğin de istatistiksel ÇGÇÇ radarda kullanımlarıyla elde edilebilecek başarım iyileştirilmeleri araştırılmıştır. Evreuyumlu ÇGÇÇ radar için Neyman-Pearson ölçütü altında ve beyaz Gaussian gürültünün varlığında optimal detektör geliştirilmiştir. Faz dizili, evreuyumlu ve istatistiksel ÇGÇÇ radarın hedef tespit başarımları karşılaştırılmıştır. Uzay zaman kodlarını açıkça içeren bir ÇGÇÇ radar detektörü ayrıca incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, an overview of MIMO radar is presented. The differences in radar cross section, channel and received signal models in different MIMO radar configurations are examined. The performance improvements that can be achieved by the use of waveform diversity in coherent MIMO radar and by the use of angular diversity in statistical MIMO radar are investigated. The optimal detector under Neyman-Pearson criterion for Coherent MIMO radar when the interfering signal is white Gaussian noise is developed. Detection performance of phased array radar, coherent MIMO radar and Statistical MIMO radar are compared through numerical simulations. A detector for MIMO radar that contains the space time codes explicitly is also examined.
Benzer Tezler
- Mımo radarlarda hedef tespiti için parametrik olmayan adaptif tekniklerin performans değerlendirilmesi
Using nonparametric adaptive techniques mimo radar performance evaluation for target detection
NEFİYE ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURSEL AKÇAM
- Graph-based joint channel estimation and data detection for large-scale multiuser MIMO-OFDM systems
Çok kullanıcılı büyük ölçekli MIMO-OFDM sistemler için çarpan çizge temelli birleşik kanal kestirimi ve veri tespiti
ŞEREF YAŞAR TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ
- Next-generation MIMO systems: From index modulation to deep learning
Yeni nesil çok-girişli çok-çıkışlı sistemler: İndis modülasyonundan derin öğrenmeye
BURAK ÖZPOYRAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Edge detection in medical images using morphological operators
Medikal görüntülerde matematiksel morfoloji kullanarak ayrıt sezimleme
TANER İNCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURDAL WATSUJİ
- Android sistemlerde derin öğrenme tabanlı kötü amaçlı yazılım tespit sistemi
Deep learning based malware detection system on android systems
ESRA ÇALIK BAYAZIT
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ