Joint sparsity-driven inversion and model error correction for SAR imaging
SAR görüntüleme için ortak seyreklik güdümlü geriçatım ve model hatası düzeltimi
- Tez No: 309425
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Çeşitli uygulamalardaki görüntü oluşturma algoritmaları açık veya kapalı olarak gözlem sürecinin matematiksel modeline bağlıdır. Gözlem modelindeki hatalar, oluşturulan görüntüde kötüleşmeye ve çeşitli bozukluklara neden olabilmektedir. Bu tezin ilgi alanı ise özellikle harekete bağlı model hatalarının ortaya çıktığı sentetik açıklıklı radar (synthetic aperture radar (SAR)) görüntü oluşturmadır. Bu tip hatalar SAR verisinde faz hatalarına, faz hataları da oluşturulan görüntülerde bulanıklaşmaya yol açmaktadır. Özellikle seyrek gösterimle ifade edilebilecek sahneleri gözönüne alarak, aynı anda hem SAR görüntüsü oluşturan hem de faz hatalarının giderilmesini sağlayan seyreklik güdümlü bir yöntem öneriyoruz. Bu yöntemde, faz hataları görüntü oluşturma aşamasında düzeltilmektedir. Problem, karesel olmayan düzenlileştirmeye dayalı bir çerçevede, bir eniyileme problemi olarak ele alınmaktadır. Yöntem yinelemeli bir algoritmaya sahip olup, her yineleme, görüntü oluşturma ve model hatası düzeltimi olmak üzere ardışık iki basamaktan oluşmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin, hem çeşitli tipteki faz hataları için etkinliğini hem de SAR görüntülemesindeki model hatalarının giderilmesi için geliştirilmiş yöntemlere göre üstünlüklerini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Image formation algorithms in a variety of applications have explicit or implicit dependence on a mathematical model of the observation process. Inaccuracies in the observation model may cause various degradations and artifacts in the reconstructed images. The application of interest in this thesis is synthetic aperture radar (SAR) imaging, which particularly suffers from motion-induced model errors. These types of errors result in phase errors in SAR data which cause defocusing of the reconstructed images. Particularly focusing on imaging of fields that admit a sparse representation, we propose a sparsity-driven method for joint SAR imaging and phase error correction. In this technique, phase error correction is performed during the image formation process. The problem is set up as an optimization problem in a nonquadratic regularization-based framework. The method involves an iterative algorithm each iteration of which consists of consecutive steps of image formation and model error correction. Experimental results show the effectiveness of the proposed method for various types of phase errors, as well as the improvements it provides over existing techniques for model error compensation in SAR.
Benzer Tezler
- Sparsity-driven coupled imaging and autofocusing for interferometric SAR
İnterferometric SAR için seyreklik-odaklı ortak görüntüleme ve odaklama
OĞUZCAN ZENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiDOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Çok kullanıcılı yoğun çok girişli çok çıkışlı sistemler için sıkıştırılmış algılama tabanlı kanal kestirimi
Compressed sensing based channel estimation for multiuser massive multiple input multiple output systems
MEVLÜT ÖZGÜR DEMİRAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK TOKER
- Direction finding in the presence of array imperfections, model mismatches and multipath
Dizilim kusurları, model uyuşmazlıkları ve çok-yollu yansımaların olduğu durumda yön bulma
AHMET MUSAB ELBİR
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- An efficient beam and channel acquisition via sparsity map and joint angle-delay power profile estimation for wideband massive MIMO systems
Geniş bantlı masif MIMO sistemler için seyreklik haritası ve uzay-zaman güç profili kestirimine dayalı etkili hüzme ve kanal öğrenme algoritmaları
ALİ OSMAN KALAYCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- A general framework on adaptive hybrid beamforming and channel acquisition for wideband mm-wave massive mimo systems
Genişbant milimetre dalga masif mimo sistemler için adaptif melez hüzme şekillendirme ve kanal kestirimi üzerine genel bir çerçeve
ANIL KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN