Implementation of direction finding with frequency diverse array
Ayrık frekanslı dizilerde yön tayini uygulaması
- Tez No: 474936
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞİMŞEK DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Ayrık Frekanslı Diziler (AFD), radar uygulamaları için birçok avantaja sahip olduğu ortaya çıkmış yeni bir kavramdır. Yakın geçmişte, AFD'yi pratik bir şekilde uygulayabilmek için, Doğrusal Frekans Kiplemeli (LFM) AFD önerilmiştir. Uygulama için geciktirme elemanlarına sahip frekansı ayarlanabilir bir osilatör yeterlidir. Bu yeni tasarım, düşük maliyetli bir uygulama yaratabilmek için AFD'nin boşluklarını kapatmış durumdadır. Bir radar için, RF ön uçta olduğu kadar sinyal işlemede de çok sayıda özellik bulunmalıdır. Radarın önemli özelliklerinden birisi de yön bulmadır. Bu tezde, LFM tabanlı AFD radarı için yön bulma uygulaması olarak çeşitli yöntemler önerilmiştir. Tezin akışında, AFD ve LFM tabanlı AFD'nin teorileri gözden geçirilmiştir. LFM tabanlı AFD'de yön bulma uygulaması için iki yöntem öne sürülmüş ve deneylerle sunulmuştur. Sonuçlar, muhtemel geliştirmeleri ve gelecekteki muhtemel çalışmalarıyla birlikte okuyucu ile paylaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Frequency Diverse Array (FDA) is a recent concept with lots of advantages that are emerged for the radar applications. In order to implement FDA practically, Linear Frequency Modulation (LFM) based FDA is recently offered. A tunable oscillator with delay lines is enough for the implementation. This novel design caught up the gaps of the FDA for a cheap implementation. In order to implement radar, there should be lots of features in the signal processing as well as in the RF front-end. One of the important features of radar is the direction finding (DF). In this thesis, various methods for the implementation of DF for LFM based FDA radar are proposed. In the flow of the thesis, theories behind the FDA and LFM based FDA are reviewed. Two methods for the implementation of the DF for LFM based FDA are suggested and demonstrated with the experiments. Results, possible improvements and future studies are shared with the reader.
Benzer Tezler
- Zemin karakterizasyonu amaçlı rayleigh dalgası faz hızı dispersiyon analizinde aktif ve pasif kaynaklı sismik dizilim yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative evaluation of active and passive seismic array methods in rayleigh wave phase velocity dispersion analysis for site characterization
AYLİN KARAASLAN
Doktora
Türkçe
2024
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARGUN KOCAOĞLU
- Bina tipi taşıyıcı sistemlerde bir yapı sağlığı izleme yöntemi önerisi: Basitleştirilmiş sayısal model ve hasar tespit algoritması
A structural health monitoring method proposal for building-type structural systems: Simplified numerical model and damage detection algorithm
EMRE GÖNÜLCÜ
Doktora
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN ORAKDÖĞEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL DİNDAR
- Mekân organizasyonunda form çeşitliliği üzerine parametrik bir yaklaşım
A parametric approach on form diversity in space organization
MERVE ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL EREN KÜRKÇÜOĞLU
- Non-faradaic electrochemical sensors and their data analysis
Faradaik olmayan elektrokimyasal sensörler ve veri analizleri
MUHAMMET ZAHİD SAĞIROĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL MUTLU
- Kanal tabanlı özellik temsili ve derin öğrenmeye dayalı uykululuk sınıflandırması
Drowsiness classification based on channel-based feature representation and deep learning
MUSTAFA RIFAT ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ