Parametric spectral estimation methods of clutter profile for adaptive radar detection and classification
Adaptif radar tespiti ve sınıflandırması için kargaşa spektrumu parametre kestirim metotları
- Tez No: 562739
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- 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: 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
- 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
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- Bir boyutlu işaretlerin güç spektrum kestirim yöntemleri ve bilgisayar uygulamaları
Power spectral density estimation techniques and their computer simulations
BULTAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET KAYRAN
- 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
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. EMİN ANARIM
YRD. DOÇ. DR. M. KIVANÇ MIHÇAK
- 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
2010
Mühendislik BilimleriTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ CAFER GÜRBÜZ