Novel methods for SAR imaging problems
SAR görüntüleme problemleri için yeni metodlar
- Tez No: 336901
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ARIKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Synthetic Aperture Radar, Phase Error Correction, Compressed Sensing, Total Variation, Expectation Maximization Based Matching Pursuit
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) yüzey yansımasının yüksek çözünürlüklü görüntüsünü sağlar. SAR sistemleri pek çok uzaktan algılama uygulamasının vazgeçilmezi olmuştur. Yüzeyin yüksek çözünürlüklü görüntülenmesi radar platformu uçuş rotasının hassas pozisyon bilgisini gerektirir. Hedef tespit ve tanımlama uygulamalarında seyrek yansıtıcı yüzeylerin görüntülenmesi gerekir. Bu tezde, seyrek hedef yüzeyleri için yeni SAR görüntü geriçatımı teknikleri geliştirilmiştir. Bu teknikler daha öncekilerden, görüntü oluşturulması ve platform hareket hatalarının giderilmesi işlemlerinin eş zamanlı yapılmaları açısından farklılaşmaktadır. Platform hareketinin INS/GPS yardımıyla düzeltilmesi sonrası kalan faz bozukluğunun sinyal modeline katılmasıyla, en iyi otomatik odaklanmış görüntü oluşturulması işlemi bir seyrek geri çatım problemi olarak ortaya konulmaktadır. İlk önerilen teknikte, eniyi geri çatımı elde etmek için Doğrusal Olmayan Eşlenik Bayır Küçülme algoritması kullanılmaktadır. Geriçatımın gürbüzlüğünün arttırılması amacıyla Toplam Değişim cezası da eniyilemenin maliyet fonksiyonuna eklenmiştir. Analog/sayısal çeviricilerinin hız ve hafıza gereksinimlerini düşürebilmek amacıyla özel bir alt örnekleme yapısı geliştirilmiştir. Önerilen ikinci teknik, eniyi seyrek SAR görüntü geriçatımı için Enbüyültümü Tabanlı Uyumlama Takibi algoritmasını kullanmaktadır. Enbüyültümü Tabanlı Uyumlama Takibi algoritması fırsatçı bir algoritma olup daha az hesaplama karmaşıklığı içermektedir ve bu sayede hızlı SAR görüntü geri çatımına olanak vermektedir. Önerilen tekniklerin performansları muhtelif performans parametreleri baz alınarak karşılaştırılmıştır. Enbüyültümü Tabanlı Uyumlama Takibi algoritmasının ek bir avantajı küçük değişikliklerle ızgara üzerinde olmayan hedeflerin geri çatımına da olanak vermesidir. Anahtar sozcukler: Sentetik Acıklıklı Radar, Faz Hatası Duzeltimi, Sıkıstırılmıs. Algılama, Toplam Degisim, Beklenti Enbuyultumu Tabanlı Uyumlama Takibi.
Özet (Çeviri)
Synthetic Aperture Radar (SAR) provides high resolution images of terrain reflectivity. SAR systems are indispensable in many remote sensing applications. High resolution imaging of terrain requires precise position information of the radar platform on its flight path. In target detection and identification applications, imaging of sparse reflectivity scenes is a requirement. In this thesis, novel SAR image reconstruction techniques for sparse target scenes are developed. These techniques differ from earlier approaches in their ability of simultaneous image reconstruction and motion compensation. It is shown that if the residual phase error after INS/GPS corrected platform motion is captured in the signal model, then the optimal autofocused image formation can be formulated as a sparse reconstruction problem. In the first proposed technique, Non-Linear Conjugate Gradient Descent algorithm is used to obtain the optimum reconstruction. To increase robustness in the reconstruction, Total Variation penalty is introduced into the cost function of the optimization. To reduce the rate of A/D conversion and memory requirements, a specific under sampling pattern is introduced. In the second proposed technique, Expectation Maximization Based Matching Pursuit (EMMP) algorithm is utilized to obtain the optimum sparse SAR reconstruction. EMMP algorithm is greedy and computationally less complex resulting in fast SAR image reconstructions. Based on a variety of metrics, performances of the proposed techniques are compared. It is observed that the EMMP algorithm has an additional advantage of reconstructing off-grid targets by perturbing on-grid basis vectors on a finer grid.
Benzer Tezler
- Methods for automatic target classification in radar
Radarda otomatik hedef sınıflandırma için yöntemler
ABDÜLKADİR ERYILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilim ve Teknolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Efficient three-dimensional near-field imaging with physics-informed deep learning for MIMO radar
Fizik tabanlı derin öğrenme teknikleri ile üç boyutlu yakın alan MIMO radar görüntüleme
OKYANUS ORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM SEVEN
- Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case
Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme
NECMETTİN BAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Investigation of wind turbine effects on radar performance
Rüzgar türbinlerinin radar performansı üzerindeki etkilerinin araştırılması
OSMAN KARABAYIR
Doktora
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Low velocity moving target detection with synthetic aperture radar
Sentetik açıklıklı radar ile düşük hızlı hareketli hedef tespiti
GÖRKEM NARİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYİT SENCER KOÇ
PROF. DR. ÇAĞATAY CANDAN