Pasif ve aktif radar görüntülemede hedeflerin tespiti ve odaklanmasına yönelik yeni algoritmaların geliştirilmesi
Development of new algorithms for detection and focus of targets in passive and active radar imaging
- Tez No: 625483
- Danışmanlar: PROF. DR. CANER ÖZDEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bu tez çalışmasında, pasif radar uygulamalarında görüntüleme, saklı hedeflerin tespiti ve sınıflandırılmasına yönelik iki adet algoritma geliştirilmiş ve gerçek deneysel ölçümler ile etkinlikleri ortaya konulmuştur. Ayrıca, aktif radar görüntülerinin odaklanmasında kullanılması üzere menzil Doppler algoritmasının (MDA) yeni bir dalga formuyla adaptasyonu geliştirilmiş ve performansı benzetim verileriyle test edilerek sonuçları paylaşılmıştır. Pasif milimetre dalga (PMMD) görüntüleme sistemlerinde, saklı hedeflerin tespitinde kullanılmak üzere otomatik sınıflandırma ve Otsu metoduna dayalı iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İnsan üzerinde saklı silah tespiti (SST) için milimetre-dalga frekanslarında elde edilen ham veriler ve bu verilerin histogramına dayanan özgün otomatik sınıflandırma tekniği sayesinde histogram eşikleme algoritmalarının ana dezavantajları telafi edilmiş ve saklı nesnenin boyutunu tahmin etmek için iki seviyeli bir eşikleme yöntemi önerilmiştir. Otsu metoduna dayalı eşik algılama algoritması ile ilk kez ham radyometrik verilerin/görüntünün histogram özelliklerine dayanan bir oto-segmentasyon algoritması getirilmiştir. Otsu'nun çok düzeyli eşikleme tekniği modifiye edilerek gizli nesnelerin daha doğru bir şekilde algılanması/görüntülenmesi sağlanmıştır. 34.5 GHz'deki ölçümler tez kapsamında geliştirilen radyometrik alıcı ile gerçekleştirilirken, 94.5 GHz'deki ölçümler ise, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Marmara Araştırma Merkezi'nin (MAM) Milimetre-Dalga ve Terahertz Teknolojileri Araştırma Laboratuvarlarında (MİLTAL) geliştirilen PMMD radyometrik görüntüleme sisteminden alınmıştır. Geliştirilen iki algoritma sayesinde insan üzerinde saklı silah benzeri nesneler başarılı bir şekilde tespit edilmiştir. Aktif radar görüntüleme uygulamalarına yönelik, adım frekanslı sürekli dalga (AFSD) radar verilerinin MDA'ya adaptasyonu için gerekli çalışmalar yapılmış ve yeni bir AFSD tabanlı MDA odaklama algoritması geliştirilmiştir. Yarım yüzyıldan fazla bir süredir uydu ve uçak tabanlı frekans modüleli sürekli dalga (FMSD) radar verilerini odaklamak için kullanılan MDA, ilk kez bu çalışma ile AFSD radar verileri için yeniden tanımlanmış ve böylece hızlı ve etkili bir AFSD tabanlı MDA geliştirilmiştir. AFSD radar için geliştirilen algoritma sayesinde FMSD radar uygulamalarındaki dar bant kısıtlamasının üstesinden gelinmiş ve çok geniş bantta gerçekleştirilen AFSD radar verileri oldukça başarılı bir şekilde odaklanmıştır. AFSD radar için geliştirilen MDA, geleneksel FMSD-MDA ile karşılaştırılmış ve AFSD-MDA'nın çok daha yüksek odaklama kabiliyetine sahip olduğu benzetim sonuçları ile doğrulanmıştır. Böylece bu tezle birlikte, vektör network analizör (VNA) ile toplanan sentetik açıklıklı radar (SAR) verileri için yeni, etkili ve başarılı bir odaklama algoritması literatüre kazandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, two algorithms for imaging, detection, and classification of hidden targets were developed in passive radar applications and their effectiveness was revealed with real experimental measurements. Also, the adaptation of the range-Doppler algorithm (RDA) with a new waveform has been developed to be used for focusing active radar images and its performance has been tested with simulation data and the results have been shared. In passive millimeter-wave (PMMD) imaging systems, two different algorithms have been developed based on the automatic classification and Otsu method to be used for the detection of hidden targets. Thanks to the unique automatic classification technique based on raw data and image histograms in millimeter-wave band frequencies for human concealed weapon detection (CWD), the main disadvantages of histogram thresholding algorithms have been compensated and a two-level thresholding method has been proposed to estimate the size of the hidden object. With the threshold detection algorithm based on the Otsu method, an auto-segmentation algorithm based on the histogram features of the raw radiometric data/image was introduced. Otsu's multilevel thresholding technique has been modified to enable more accurate detection/imaging of hidden objects. The measurements at 34.5 GHz are carried out with the radiometric receiver developed within the scope of the thesis. The 94.5 GHz measurements are taken from the PMMW radiometric imaging system developed in Millimeter-Wave and Terahertz Technology Research Laboratory (MİLTAL) at the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) Marmara Research Center (MAM). Thanks to these two algorithms developed, weapons-like objects hidden on humans have been successfully detected. Necessary studies have been made for the adaptation of step frequency continuous wave (SFCW) radar data to RDA for active radar imaging applications and a new SFCW based RDA focusing algorithm has been developed. RDA, which has been used to focus satellite and aircraft-based frequency modulated continuous wave (FMCW) radar data for more than half a century, was firstly developed for SFCW radar data, thereby developing a fast, effective and new focusing algorithm. Thanks to the algorithm developed for SFCW radar, the narrowband restriction in FMCW radar applications has been overcome and SFCW radar data realized in very broadband has been focused very successfully. Developed for SFCW radar, RDA has been compared with traditional FMCW-RDA and has been confirmed by simulation results that SFCW-RDA has a much higher focusing ability. Thus, with this thesis, a new effective and highly successful focusing algorithm for synthetic aperture radar (SAR) data collected by vector network analyzer (VNA) has been introduced to the literature.
Benzer Tezler
- Sentetik açıklıklı radar görüntülerinde interferometri ve radargrametri tekniklerinin füzyonu
Fusion of interferometry and radargrametry techniques in synthetic aperture radar images
EMRAH ONAT
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
- Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery
Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim
ELNAZ NAJATISHENDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Performance assessment of nonlinear active devices to design broadband microwave power amplifiers via virtual gain optimization
Doğrusal olmayan aktif elemanların performans analizi ve sanal kazanç optimizasyonuyla genişbandlı mikrodalga güç kuvvetlendiricisi tasarımı
SEDAT KILINÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
- X-band hybrid front-end receiver module design for spaceborne synthetic aperture radar applications
Sentetik aralıklı radar uzay platformlarına uygun x-bant hibrid ön uç RF modülü tasarımı
ARİF EKİN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- A new ultrawide-band (Uwb) microwave imaging system with minimized mutual coupling effects for breast tumor detection
Meme kanseri tümörünün tespit edilmesi için karşılıklı kuplaj etkilerinin minimize edildiği çok geniş bandlı (Çgb) yeni bir mikrodalga görüntüleme sistemi
İLHAMİ ÜNAL
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CAHİT CANBAY
DOÇ. DR. BAHATTİN TÜRETKEN