Parametric estimation of clutter autocorrelation matrix for ground moving target indication
Hareketli yer hedefi tespiti uygulamalarında kargaşa öz ilinti matrisinin parametrik kestirimi
- Tez No: 338332
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TANIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: GMTI, Parametrik, Bastırım, Kargaşa, özbağlanım, GMTI, Parametric, Suppression, Clutter, Auto-regressive
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİD TORPİ
- 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
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN TANIK
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN TANIK