Geri Dön

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

Adaptif radar tespiti ve sınıflandırması için kargaşa spektrumu parametre kestirim metotları

  1. Tez No: 562739
  2. Yazar: BERNA ERASLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  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: 154

Özet

Radar tespit performansını iyileştirmek için, radar sinyali içindeki istenmeyen sinyallerin teşhisi kritiktir. Bu tez kapsamında, kargaşa yankılarının spektral moment tahmini için MUSIC, ESPRIT ve Burg gibi parametrik spektrum tahmin teknikleri değerlendirilmiştir. İncelenen tekniklerin hiçbiri Doppler yayılımını tahmin edemediği ve yeterli tahmin doğruluğuna sahip olmadığı için, en iyi performansa sahip optimizasyon ve çizgi arama algoritması ile çalışan Stokastik Maksimum İhtimal (SML) metodu uygulanmıştır. SML tahmin doğruluğu başlangıç noktasına çok bağlı olduğu ve hesaplama olarak pahalı olduğu için, yinelemeli çalışan özgün bir tahmin metodu (Turbo) önerilmiştir. Önerilen Turbo metodu yüksek Doppler çözünürlüğü, doğruluk de˘geri ve hesaplama kolaylığı ile literatürde önerilen metotlardan çok daha iyi performans göstermiştir. Buna ek olarak, Burg tahminleri başlangıç noktası seçiminde kullanılarak, önerilen Turbo metodu en uygun hale getirilmiştir. En uyguna yakın tahmin metodu tasarımından sonra, tahmin edilen parametreler, az sayıda ikincil veri ile bile çıkışında sinyalin girişim ve gürültü toplamına oranının maksimum normalize değerini elde edebilen tespit filtresi tasarımında kullanılmıştır. Son olarak, kargaşa sınıflandırılması için problem özel olarak yapay sinir ağı mimarisi tasarlanmıştır. Önerilen sinir ağı performansı, özgün Turbo metodu tahminleri ile değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Identification of unwanted echoes in a received radar signal is crucial in order to improve the radar detection performance. In the scope of thesis, currently proposed parametric spectrum estimation techniques, such as MUSIC, ESPRIT and Burg, are evaluated in order to estimate moments of clutter components in received radar echo. Since none of these methods has the ability of estimating Doppler spread and adequate accuracy, Stochastic Maximum Likelihood (SML) method is implemented, working with the best performing optimization and line search method. Since SML estimation accuracy is highly initial point dependent and computationally expensive, a novel estimation technique (Turbo) is proposed which works recursively. Proposed Turbo method outperformed the methods suggested in literature with its high Doppler resolution, accuracy and low computational cost. Moreover, Turbo performance is optimized by utilizing Burg estimates for initial point selection. After designing nearly optimal estimator, estimated parameters is used to design the detection filter which maximizes the Normalized SINR at its output even with a small number of secondary data. Finally, for clutter classification, a problem specific Neural Network architecture is designed. The proposed Neural Network performance is also evaluated with estimates of novel Turbo method.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. A general framework for adaptive radar detection based on fast and slow-time preprocessing

    Hızlı ve yavaş zamanda ön işlemeye dayanan uyarlamalı radar detektörleri üzerine genel bir çerçeve

    UĞUR BERKAY SARAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN

  3. Bir boyutlu işaretlerin güç spektrum kestirim yöntemleri ve bilgisayar uygulamaları

    Power spectral density estimation techniques and their computer simulations

    BULTAN GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. AHMET KAYRAN

  4. Super-resolution spectral estimation methods for buried and through-the-wall object detection

    Gömülü ve duvar arkası cisim tespiti için süper-çözünürlüklü spektral kestirim yöntemleri

    ERMAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EMİN ANARIM

    YRD. DOÇ. DR. M. KIVANÇ MIHÇAK

  5. Eeg sinyallerinin epilepsi durumunun model-tabanlı spektral analiz teknikleri ile belirlenmesi

    Determination of epileptic eeg signals by model-based spectral analysis techniques

    SABAHAT DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Mühendislik BilimleriTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ CAFER GÜRBÜZ