Geri Dön

Signal processing method in GPR

GPR'de altuzay karmaşası giderme teknikleri

  1. Tez No: 597485
  2. Yazar: MOHAMMED ABDULRIDHA ALOBAIDI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAEID KARAMZADEH
  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: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

GPR ' de Altuzay Karmaşası Giderme Teknikleri Birçok GPR sisteminde parazit ve gürültü içeren girişimlerin varlığının saptanması arzulanır. Gömülü nesnelerden elde edilen yansıma sinyalleri, esas olarak yer altı homojen olmamalarından, düz veye pürüzlü zemin yüzeylerinden ve verci alıcı antenler arasında bağantı görevi gören kuvvetli dağınıklık sebebiyle genellikle zayıf ve bulanık durumdadırlar. Bu nedenle, dağınıklık sinyalinin ve istenmeyen gürültünün ortadan kaldırılması veya azaltılması önem arzeder. Çok değişkenli alt uzay tabanlı algoritmalar gibi çeşitli sinyal işleme teknikleri, dağınıklığı etkili bir şekilde bastırmayı hedefler ve sinyal girişim oranını artırır. Herşeyden evvel Temel Bileşen Analizi (PCA), Tekil Değer Ayrışımı (SVD) ve Bağımsız Bileşen Analizi (ICA) içerir. Hem bağımsız bileşen analizi hem de temel bileşen analizini benzersiz bir algoritma olarak birleştirmek (PICA olarak isimlendirilen), araştırıldı ve uygulandı. Bu da hedefle ilgili olmayan özellikleri kaldırarak boyutsallığı azaltmak, görüntü kalitesini iyileştirmek, görüntü işleme alanındaki performansı arttırmak ve GPR dağınıklığını gidermek için PCA ve ICA tekniklerini birleştiriyor. PICA, GPR dağınıklığını önlüyor ve hedef sinyali çıkarma yeteneğini ortaya seriyor. Anahtar Kelimeler : Dağınıklık Gİderme, Yer Radarı (GPR), Altuzay Algorithması, GPRmax, Çok Değişkenli Teknikler, PICA.

Özet (Çeviri)

In many modern GPR systems, detecting the presence of targets, e.g, buried objects in the interference which includes clutter and noise is desired. Reflection signals obtained from hidden matters are commonly weak and blurred by vigorous clutter, which mainly comes from underground inhomogeneities, different ground surfaces natures like flat or rough kinds, and combination of connection between the transmitting and receiving antennas. Therefore, eliminating or reducing the clutter signal and unwanted noise is of essential importance. Various signal processing techniques with multiresolution analysis like multivariate subspace-based algorithms are proposed to effectively suppress the clutter and increase the signal to the ratio of interference. The foremost includes Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD) and Independent Component Analysis (ICA). Combining both Independent Component Analysis and Principal Component Analysis as a unique algorithm, called (PICA), has investigated and implemented. It combines the traditional PCA and ICA techniques to reduce the dimensionality by removing target uncorrelated features and hence, improve image quality and enhance their performance in image processing and GPR clutter removal tasks. PICA confirmed the ability to exclude the GPR clutter and extract or boost the target signal. Keywords : clutter removal; ground penetrating radar (GPR); subspace algorithms; GPRmax, multivariate techniques, PICA.

Benzer Tezler

  1. Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme

    Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis

    EYYUP TEMLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  2. GPR signal processing for water detection

    Yer altı görntüleme radarlarında su tespiti için sinyal işleme metotları

    SARAH AYAD TABANNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAEID KARAMZADEH

  3. New clutter removal methods for through obstacle target detection

    Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri

    DENİZ KUMLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  4. Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri

    New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar

    EYYUP TEMLİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  5. Missing data recovery in GPR with deep learning

    Derin öğrenme ile GPR görüntülerinde veri kurtarma

    KÜBRA TAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER