Geri Dön

A new approach for one-bit compressed synthetic aperture radar imaging

Bir-bit sıkıştırılmış sentetik açıklıklı radar görüntüleme için yeni bir yaklaşım

  1. Tez No: 538040
  2. Yazar: MEHMET DEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleme sistemi, yüksek çözünürlüklü bir görüntü elde etmek için çok fazla ölçüm gerektirir. Bu durum aynı zamanda ölçüm sayısının çok fazla olmasından dolayı, hızlı analog-dijital dönüştürücülere ve büyük yerleşik depolama sistemlerine duyulan ihtiyacı da arttırır. 1-bit nicemlemeyi kullanmak, bu sorunlara rasyonel bir çözüm olabilir. Bu tezde zamanla değişen eşikler kullanılarak 1-bit sıkıştırılmış SAR görüntüleme için yeni bir çerçeve sunulmuştur. Seyrek SAR görüntülerinin zamana göre değişen eşik değerlerle 1-bit olarak ölçülen gürültülü ölçümlerden nasıl yeniden yapılandırılacağı gösterilmiştir. Geleneksel 1-bit Sıkıştırılmış Algılama (SA) algoritmalarında, ölçümleri sıfır eşik ile karşılaştırarak 1-bit nicemleme yapılmıştır. Bu, sinyalin büyüklüğünün kaybolmasına neden olur ve tam sinyal geri kazanımı imkansız hale gelir. Bu algoritmaların aksine, biz alınan sinyali zamanla değişen eşiklerle karşılaştırarak 1-bitlik nicemleme yapıyoruz. Bu 1-bitlik nicemleme metodu ile birim norm kısıtlaması, tutarlılık fonksiyonu ve sofistike optimizasyon algoritmaları artık gerekli değildir. Ayrıca, bu yöntemle elde edilen sinyallerin genlikleri daha doğrudur. Bu 1-bit nicemleme yaklaşımını kullanarak, 1-bit CS SAR görüntüleme yeniden yapılandırma problemini, amaç fonksiyonunun l_2 veri doğruluğu terimi ve düzgün olmayan bir normalleştirme fonksiyonu içeren kısıtlanmamış bir optimizasyon sorunu olarak formüle edebiliriz. Bu kısıtlanmamış optimizasyon problemini çözmek için, değişken bölme ve hesaplama açısından verimli ve uygulaması kolay çarpanların alternatif yön yöntemini kullanıyoruz. Gerçek ve sentetik SAR görüntüleri içeren simülasyonlardan elde edilen sonuçlar, BCST-SAR (SAR görüntülemede zamanla değişen eşiklerle ikili SA) olarak adlandırılan, önerilen algoritmanın etkinliğini doğrulamaktadır.

Özet (Çeviri)

Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging system requires too much measurements to achieve a high-resolution image. This situation also raises the need for fast analogue-to-digital-converters and large on board storage systems due to the large number of measurements. Using 1-bit quantization may be a rational solution to these issues. A new framework is introduced for 1-bit compressed SAR imaging by using time-varying thresholds in this dissertation. It has been demonstrated how to reconstruct sparse SAR images from noisy measurements which are quantized to 1-bit with time-varying thresholds. In conventional 1-bit Compressive Sensing (CS) algorithms 1-bit quantization has been done by comparing measurements to a zero threshold. This makes the magnitude information of the signal to be lost and exact signal recovery becomes impossible. Unlike those algorithms, we do 1-bit quantization by comparing the received signal to time-varying thresholds. With this 1-bit quantization method, unit-norm constraint, consistency function and sophisticated optimization algorithms are no longer needed. Moreover, the amplitudes of the signals obtained by this method are more accurate. Using this 1-bit quantization approach, we can formulate 1-bit CS SAR imaging reconstruction problem as an unconstrained optimization problem where the objective function includes l_2 data-fidelity term and a non-smooth regularization function. For solving this unconstrained optimization problem, we use variable splitting and the alternating direction method of multipliers which is computationally efficient and easy to implement. The results from simulations with real and synthetic SAR images validate the effectiveness of the proposed algorithm named as BCST-SAR (Binary CS with Time-varying thresholds in SAR imaging).

Benzer Tezler

  1. New approach for text based steganography

    Metin tabanlı steganografide yeni bir yaklaşım

    ABDIKARIM ABI HASSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEMAL TÜTÜNCÜ

  2. A new approach to satellite communication: Harnessing the power of reconfigurable intelligent surfaces

    Uydu iletisimine yeni bir yaklaşım: Yeniden yapılandırılabı̇lı̇r akıllı yüzeylerden faydalanma

    KÜRŞAT TEKBIYIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  3. Tamper detection in multimodal biometric templates using fragile watermarking and artificial intelligence

    Kırılgan damgalama ve yapay zeka kullanan çok modlu biyometrik şablonlarda kurcalama tespiti

    FATIMA ISMAIL ALI ABUSIRYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM