Geri Dön

Parametric estimation of clutter autocorrelation matrix for ground moving target indication

Hareketli yer hedefi tespiti uygulamalarında kargaşa öz ilinti matrisinin parametrik kestirimi

  1. Tez No: 338332
  2. Yazar: EMRE KALENDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TANIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: GMTI, Parametrik, Bastırım, Kargaşa, özbağlanım, GMTI, Parametric, Suppression, Clutter, Auto-regressive
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Hareketli yer hede? tespiti (GMTI) modu olan hava radar sistemlerinde kargaşa, karıştırıcılar vegurült ü sinyalleri içinde bulunan hareketleri hede?erin tespiti istenmektedir. Bu girişim bileşenlerinin genellikle hedef yankı sinyallerini maskelemesi nedeniyle girişim sinyallerinin bastırılması gerekmektedir. Uzay zaman uyarlı işleme, uzaysal ve zamana baglı bilgileri kullanan ve yaygın biçimde kullanılan bir girişim bastırma teknigidir ve düşük radyal hızlara sahip hede?erin tespitini mümkünkılmaktadır. Ancak, girişimin uyarlamalı bir biçimde kes- tirimi geniş ikincil veri destegi yanında yuksek işlem kapasitesi gerektirmektedir. Homojen olmama problemleri nedeniyle ikincil veri desteğigerekenden az olabilmektedir ve radar sisteminin işlem kapasitesi uyarlamalı kestirim için yeterliolamayabilmektedir. ?Işlem yukünü ve kestirim için gerekli olan ikincil veri gereksinimini azalta- bilmek amacıyla parametrik metodlar kargaşa ilinti matrisinin yapısına ilişkin onceden sahip olunan bilgileri kullanmaktadır. Girişim bastırımı için parametrik uyarlamalı bir yontem olan uzay zaman özbağlanımlı ?ltreleme ve tam parametrik bir y öntem olan model bazlı metodlar, uzay zaman uyarlı işlemeye alternatif olarak literaturde önerilmiştir. Bu çalışmada, uzay zaman özba ğlanımlı ?ltreleme ve model bazlı GMTI yaklaşımları incelenmiştir. Bu yaklaşımların performansları hem benzetimhem de test uçuşu verileri ile degerlendirilmiş ve örnek matris çevrimi uzay zaman uyarlı işleme ile performans karşılaştırılması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In airborne radar systems with Ground Moving Target Indication (GMTI) mode, it is desired to detectthe presence of targets in the interference consisting of noise, ground clutter, and jamming signals.These interference components usually mask the target return signal, such that the detection requiressuppression of the interference signals. Space-time adaptive processing is a widely used interferencesuppression technique which uses temporal and spatial information to eliminate the eects of clutterand jamming and enables the detection of moving targets with small radial velocity. However, adaptiveestimation of the interference requires high computation capacity as well as large secondary sampledata support. The available secondary range cells may be fewer than required due to non-homogeneityproblems and computational capacity of the radar system may not be sucient for the computationsrequired. In order to reduce the computational load and the required number of secondary data forestimation, parametric methods use a priori information on the structure of the clutter covariancematrix. Space Time Auto-regressive (STAR) ?ltering, which is a parametric adaptive method, and fullparametric model-based approaches for interference suppression are proposed as alternatives to STAPin the literature. In this work, space time auto-regressive ?ltering and model-based GMTI approachesare investigated. Performance of these approaches are evaluated by both simulated and ?ight test dataand compared with the performance of sample matrix inversion space time adaptive processing.

Benzer Tezler

  1. Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi

    Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods

    MUHAMMED OĞUZHAN METE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  2. Ground penetrating radar antenna design to detect buried object and signal processing with deep learning networks by usingnumerical electromagnetic methods

    Gömülü hedef tespit etmek için yere nüfuz eden radar anten tasarımı ve sayısal elektromanyetik yöntemler kullanarak derin öğrenme ağları ile sinyal işleme

    REYHAN YURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMİD TORPİ

  3. A knowledge based approach in GMTI for the estimation of the clutter covariance matrix in space time adaptive processing

    GMTI uzay zaman adaptif işlemede kargaşa özilinti matrisinin kestirimi için bilgi tabanlı bir yaklaşım

    ERMAN ANADOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TANIK

  4. Parametric spectral estimation methods of clutter profile for adaptive radar detection and classification

    Adaptif radar tespiti ve sınıflandırması için kargaşa spektrumu parametre kestirim metotları

    BERNA ERASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN

  5. Algebraic spectral moments based moving clutter parameter estimation and clutter suppression

    Cebirsel spektrum momentleri tabanlı hareketli kargaşa parametreleri tahmini ve kargaşa bastırımı

    ONUR OKTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TANIK