Geri Dön

Green fonksiyonu destekli hedef yoğunluk fonksiyonu kullanarak duvar arkası geniş bant radar görüntüleme

Wideband through wall radar imaging using Green's function aided target density function

  1. Tez No: 746067
  2. Yazar: RIDVAN FIRAT ÇINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AŞKIN DEMİRKOL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 161

Özet

Bu tezde, duvar arkasındaki hedefleri tespit etmek ve görüntülemek için Green fonksiyonlarını kullanan, zaman domeninde çalışan bir huzme biçimlendirme algoritması sunulmuştur. Geliştirilen algoritma, açı ve menzil parametreleri tarafından belirlenen benzersiz bir hedef yoğunluk fonksiyonunu elde eden iki aşamalı bir odaklama sürecini ifade etmektedir. Odaklama görevine yardımcı olmak için yeni bir Green işlev yaklaşımı ortaya atılmıştır. Bu işlevin matematiksel çıkarımı algoritmik olarak verilmiştir. Duvar arkası görüntüleme sistemlerinin doğası, tasarımın ötesinde ekstra avantajlar ve zorluklar getiren Ultra Geniş Bant sistemlerinin kullanılmasını gerektirmektedir. Bu sistemler, standartları, özellikleri ve engellerin arkasını görmedeki rolleri hakkında ayrıntılı bir çerçeve sunulmuştur. Gelişmiş bir matematiksel duvar modeli, elektromanyetik kırınım ve yayılma yasalarına atıfta bulunularak analiz edilmiştir. Algoritmada kullanılması istenen duvar parametrelerinin hesaplanması için radar sisteminin veri ve geometrisini kullanan modern algoritmalar çalışılmıştır. Radar ile görüntüleme geometrisi hedefin farklı noktalardan aydınlatılmasını gerektirdiğinden uygulama tarafında Ultra Geniş Bant Vivaldi antenlerinden oluşan bir anten dizisi tasarlanmıştır. Hem Vivaldi antenlerinin hem de tasarlanan anten dizisinin teknik analizleri ve simülasyonları yapılmıştır. Tasarlanan sistem üzerine yapılan hem benzetim hem de gerçekleme çalışmalarında, geliştirilen algoritmanın odak görevini yerine getirdiği ve alınan ham verilerden açı - menzil parametreleri ile hedef yoğunluk fonksiyonunu başarıyla haritalayabildiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a beamforming algorithm operating in the time domain, which employs Green's functions to detect and display targets behind the wall. The developed algorithm refers to a two-stage focusing process that reconstruct a unique target density function determined by the angle and range parameters. A novel Green's function approach is put forward to aid the focusing task. The mathematical derivation is given in the algorithmic form. The nature of through wall imaging systems requires the employment of Ultra-Wideband systems which brings extra advantages and challenges beyond design. A detailed framework is presented about these systems, their standards, features and their role in seeing through the obstacles. An advanced mathematical wall model is analyzed with reference to electromagnetic diffraction and propagation laws. Modern algorithms using the data and geometry of the radar system are presented in order to compute the parameters of the wall, which are desired to be used in the algorithm. Since the imaging geometry with radar requires the target to be illuminated from different points, an antenna array consisting of Ultra-Wideband Vivaldi antennas is designed on the application side. Technical analyzes and simulations of both Vivaldi antennas and the designed antenna array are executed. In both simulation and implementation studies on the designed system, it is observed that the developed algorithm fulfills the focusing task and can successfully map the target density function with angle - range parameters from the raw data received.

Benzer Tezler

  1. Structure-based drug design studies for the discovery of novel carbonic anhydrase IX-selective inhibitors

    Karbonik anhidraz IX'a seçici yeni inhibitörlerin yapı bazlı bilgisayar destekli tasarımı

    VUSLAT ÖYKÜ SAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE YURTSEVER

    PROF. DR. SERDAR DURDAĞI

  2. Grubbs katalizörlerinin amin fonksiyonlu polistiren desteğe immobilizasyonu ve olefin metatez tepkimelerindeki aktivitelerinin ve etkinliklerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    Immobilization of grubbs catalysts on amine-functionalized polystyrene supports and comparative investigation of their activity and efficiency in olefin metathesis reactions

    KELİME ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    KimyaHacettepe Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT DÜZ

  3. Silika destekli poli (2-aminofenol)'ün sentezi ve boyar maddeleri adsorplama özelliklerinin araştırılması

    Synthesis of silica based poly(2-aminophenol) and investigation of its adsorptive properties of dyes

    AYKUT DAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    KimyaKilis 7 Aralık Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLAL ACEMİOĞLU

  4. Görüntü işleme yöntemi ile domateste görülenbakteriyel kanser ve solgunluk hastalığı (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) gelişiminin izlenmesi

    Monitorization of the development of bacterial and paleness disease seen in the growth of tomatoes (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) through the method of image processing

    ERKAN ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KASAP

  5. Propolisten biyoaktif bileşiklerin eldesi için mikrodalga destekli ekstraksiyon yönteminin optimizasyonu

    Optimization of microwave assisted extraction method for obtaining bioactive compounds from propolis

    AHMET SÜHAN KALENDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoteknolojiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Geleneksel ve Tamamlayıcı Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER VURAL