Geri Dön

Parameter estimation of multicomponent micro-doppler signals

Çok bileşenli micro-doppler sinyallerinin parametre kestirimi

  1. Tez No: 385034
  2. Yazar: HÜSEYİN YILDIZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  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: 96

Özet

Hedef platformlar üzerinde bulunan titreşen ve dönen parçaların, radar sinyalleri üzerinde mikro-Doppler adı verilen frekans modülasyonlu yankı sinyallerine sebep olduğu bilinmektedir. Mikro-Doppler sinyalleri, çoğunlukla sinüzoidal modülasyonlu sinyallerin toplamı olarak modellenmektedir. Bu tip modülasyonların genlik, frekans ve faz gibi parametreleri, hedeflerin tanımlanmasında kullanılabilecek parametlerdir. Bu tezde, helikopterlerin tanımlanması amacı ile, helikopterlerden yansıyan mikro-Doppler sinyallerinin parametreleri kestirilmektedir. Helicopterlerin pervane uzunluklarının, pervane sayılarının ve pervanelerin açısal hızlarının ayrı ayrı hesaplanması için zaman-frekans analizi ve Hough dönüşümü yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmadaki algoritma darbe-Doppler izleme radarları için geliştirilmiştir. Algoritmanın performası farklı sinyal-gürültü oranları için test edilmiştir. Farklı zaman-frekans dağılımı tekniklerinin parametre çıkarım algoritmasının başarımı üzerindeki etkisi analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Vibrating and rotating parts on a radar target is known to generate frequency modulated echo signal which is called micro-Doppler signal. Micro-Doppler signals are commonly modeled as the sum of sinusoidally modulated signals and the parameters, such as amplitude, frequency, phase, of these modulations are useful in the identification of these targets. In this thesis, the parameters of micro-Doppler signals from helicopter targets are estimated for the classification of the helicopters. Time-frequency analysis and Hough transform is used for the separate extraction of the number of blades, blade length and angular velocity of the rotor. The algorithm is developed for a pulse-Doppler tracking radar. The performance of the proposed algorithm is tested for different SNR values. The effectiveness of different time-frequency distribution methods on the parameter extraction technique is analyzed.

Benzer Tezler

  1. Parameter estimation of LFM signals using the fractional Fourier transform

    Kesirli Fourier dönüşümü kullanılarak DFM işaretlerinin parametre tahmini

    OMAIR ALDIMASHKI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SERBES

  2. Process synthesis studies in baten distillation column design and operation

    Kesikli damıtma kolonlarının tasarımı ve işletimi için proses sentezi

    DİLEK ALKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER GÜRKAN

  3. Effects of force fields on gas separation performances of ZIFs

    Kuvvet alanı paramatrelerinin ZIFlerin gaz ayırımı performansları üzerine etkisi

    AYDIN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Kimya MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA KESKİN AVCI

  4. FeNiCoCu yüksek entropili alaşımlarının ultrasonik sprey piroliz tekniği ile üretimi ve karakterizasyonu

    Production and characterization of FeNiCoCu high entropy alloys via ultrasonic spray pyrolysis method

    BURAK KÜÇÜKELYAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEBAHATTİN GÜRMEN

  5. Frezelemede yapay sinir ağları kullanarak, çok elemanlı kuvvet ölçümlerine dayalı takım durumu izleme

    Tool condition monitoring, based on multi-component force measurements using artificial neural network in milling

    HACI SAĞLAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Makine MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÜNÜVAR