Geri Dön

Refocusing of moving targets in spotlight sar raw data

Spotlıght yar ham verilerinde hareketli hedeflerin yeniden odaklanması

PDF İndir

  1. Tez No: 837237
  2. Yazar: İBRAHİM PAPİLA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELÇUK PAKER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Yapay Açıklıklı Radar (YAR) verilerinden görüntü üretilebilmesi için farklı görüntü oluşturma algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalarla yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilebildiği gibi hareketli hedef tespiti, odaklanmış araç tanıma gibi farklı uygulamalar da başarıyla uygulanmıştır. Ancak büyük görüntü sahneleri söz konusu olduğunda, yüksek hesaplama maaliyetleri ortaya çıkmaktadır. Temel olarak büyük görüntü oluşturulma sorununu çözmek için iki yaklaşım tercih edilmektedir. İlk yaklaşımda uyumlaştırma filtresi ve Geri Projeksiyon Algoritması (GPA) gibi önkabule ve kısıtlamalara maruz kalmayan tam uyumlu algoritmalar kullanılmaktadır. Bu algoritmalarda hesaplamalar her piksel ve her darbe için ayrı ayrı yapılmaktadır. Bu da yüksek hesaplama maaliyetine yol açar. Bu tekniğin en büyük avantajı yeni kaydedilen örneklerin kolayca entegre edilebilmesi ile birlikte, görüntü ve hedefler üzerinde faz hatalarından kaynaklı bozulmalar oluşturmamasıdır. İkinci tür yaklaşımlarda ise Polar Format Algoritması (PFA) gibi daha hızlı görüntü oluşturma algoritmaları tercih edilmektedir. Bu Teknik hızlı olması ve fazla hesaplama maaliyeti getirmemesine ragmen görüntüdeki hedefin geometrik yerinin tespitinde hata ve görüntü merkezinden uzaklaştıkça hedeflerde fluluk, odaklanmama gibi görüntüyü bozucu etkenlere sebep olur. Hedefin hızından da kaynaklı faz bozulması da düşünüldüğünde, bu algoritmalarda hedef tespiti ve tanımlanması oldukça zorlaşmaktadır. Bu sorunların çözümü için de literatürde çoğunlukla kullanılan iki farklı yöntem vardır. İlk yöntemde büyük sahne küçük parçalara (alt yamalara) bölünür ve görüntü işleme algoritması sahne merkezine göre degil de bu oluşturulan alt yama merkezlerini kullanarak görüntü oluşturur. Diğer bir yöntem de görüntü oluşumundan sonra bu faz düzeltmelerinin yapılmasıdır. Bu faz düzeltmelerinin yapılabilmesi için öncelikle YAR görüntüleri içindeki hareketli hedeflerin tespit edilmesi gerekmektedir. Hareketli hedef tespiti için literatürde en çok başvurulan yöntem fark tespiti yöntemidir. Bu yöntemde yapay açıklık ikiye bölünür ve ayrı ayrı işlenir (azimuth çözünürlüğü yarıya düşer). Hareketli hedefler her iki görüntüde de farklı konumlarda olacağından iki görüntünün farkın oluşan fark görüntüsünde kolaylıkla tespit edilir. Doppler frekans imzalarına bakılması da literatürde oldukça başvurulan başka bir hareketli hedef tespit yöntemidir. Pozitif ve negatif doppler uzayları parça parça karşılaştırılarak da hareketli hedef tespiti mümkündür. Hareketli hedef tespitinden sonra yapılacak olan adım hareket parametreleri ve yönünün kestirimidir. Bu tezde hareket parametrelerinin kestirimi ile ilgili yeni bir yöntem ortaya konulmamıştır. Doğru kestirimle elde edilmiş hareket parametreleri varsayımıyla yöntem uygulanmıştır. En son bölümde de hatalı hareket parametreleri kestiriminin önerilen algoritmanın performansı üzerindeki etkisi gösterilmiştir. Literatürde ise azimuth ve menzil hızları vektörel büyüklükler olduğu için farklı yöntemlerle ayrı ayrı hesaplanabilmektedir. En bilinen yöntemlerse; azimuth doğrultusundaki hız için kesme ortalaması algoritması kullanılırken, menzil doğrultusundaki hedef hızı kestirimi içinse alt açıklık algoritması kullanılmaktadır. Hareketli hedefin menzil doğrultusundaki vektörel hızının kestiriminde PFA görüntülerindeki hedef konumu ile hedefin gerçek konumu arasındaki mesafe de kullanılabilmektedir. Özellikle raylarda gitmesi gerekirken farklı bir doğrultuda harehet eden tren, veya yolda ilerlemesi gereken araçların yol dışında bir doğrultuda radar izlerinin çıkması, yine gemiler dalga izlerinden daha uzakta radar görüntüsünde yer alması bu menzil doğrultusundaki hedef hızından kaynaklanmaktadır. Aynı şekilde hedefin hareket yönü de bu ilişkiden tespit edilebilir. Eğer hareketli hedef radara göre olması gereken yerin daha gerisinde gösterilmişse hedef radardan menzil yönünde uzaklaşıyordur. Azimuth yönünde radara göre olması gereken yerin daha önünde tespit edilmişse hedef bu sefer menzil doğrultusunda radara yaklaşmakta olduğu bilgisi çıkarılabilmektedir. Bu tezde ilk olarak PFA ve GPA algoritmaları karşılaştırılıp sonuçları analiz edilmiştir. Hareketli hedefin PFA algoritmasındaki matematiksel modeli detaylı olarak incelenmiştir. Elimizde kaydedilmiş hareketli hedefe ait spotlight ham verisi olmadığından, literatürde de oldukça sık kullanılan simüle edilmiş YAR verisi kullanılmıştır. Farklı hedef modelleri incelenmiş ve bu modeller arka plan Spotlight YAR ham verisi ile entegre edilmiştir. Entegre edilmiş ham veri ve araç modelleri bu tezde önerilen yöntemlerin test edilip değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Spotlight YAR verilerinde hareketli hedeflerin yeniden odaklanması için merkeze göre faz düzeltmesine dayalı yeni bir hedef odaklama tekniği uygulanmıştır. Bu teknik, arka plan gerçek spotlight YAR verisi ile sentetik olarak oluşturulmuş hareketli sivil araç veri kubbeleri entegre edilerek denenmiştir. Simüle edilmiş hedef modelleri ve arka plan YAR ham verisi, aynı radar parametreleri uyumlu olabilecek şekilde çözünürlükleri ayarlanmıştır. Hedef modelleri ayrı ayrı nokta saçıcılar olarak düşünülmüş ve simüle ederken herbir noktanın aynı hızla hareketi sağlanmıştır. Zaman domeninde bu iki görüntü birleştirilerek, hızını bizim belirlediğimiz hedef ile arka planda YAR ham verisi olan veri elde edilmiş olur. Entegre edilmiş bu ham veride hareketli hedef tespiti ve hız kestirimi için öncelikli olarak Polar Format Algoritması uygulanır. İkinci adımda herbir hareketli hedef hızı için yeni bir merkez faz hesaplama yöntemi ile entegre edilmiş ham verinin faz bilgisi yeniden düzenlenir. Sonraki adımda yeniden düzenlenmiş bu ham veriye Polar Format Algoritması uygulanarak hedefin yeri tespit edilir ve görüntü merkezine göre hesaplanan faz düzeltmesi belirlenerek, ham verinin faz bilgisi yeniden düzenlenir. Son adımda Polar Format Algoritması tekrar uygulanarak yüksek çözünürlükle odaklanmış hedefler ayrı ayrı elde edilir. Bu tezde önerilen algoritmanın performansını değerlendirmek için, sonuçta elde edilen odaklanmış hedeflerin görüntü kaliteleri, geleneksel YAR işleme algoritmasıyla üretilen sonuçlarla karşılaştırılmalıdır. Karşılaştırma kriteri olarak iki nokta üzerinde durulmuştur. İlki hedef görüntü kalitesi belirleyen görüntüdeki hata oranı, ikincisi de SpotlightYAR verilerinde PFA kullanılmasıyla oluşan ve aynı zamanda hareketli hedefin hız faz bileşeninden kaynaklı bulunıklılık derecesinin belirlenmesidir. Hata oranı, literatürde oldukça kullanılan Ortalama Kare Hatası (OKH) ve yine buna bağlı olarak En Yüksek Sinyal Gürültü (EYSG) oranı hesaplamalarıyla belirlenir. Bulanıklılık derecesi ise hedefteki kenarların ne kadar keskinlikte elde edilmesiyle belirlenir. Yine literatürde oldukça kullanılan Laplasyen Operatörünü hedef görüntüsü üzerinde uygulayarak kenarlar belirlenir ve elde edilen sonuç üzerinde varyans hesaplaması ile görüntüdeki bulanıklığın ne kadar giderildiği belirlenir. Sonuçlar incelendiğinde hareketli hedeflerin odaklanmasında önerilen algoritma perfromansı sabit duran hedeflerle karşılaştırıldığında bile görüntü kalitesinde gözle görülür bir iyileşme gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca odaklanmış hareketli hedef görüntülerinde, geleneksel yöntemle oluşturulmuş sabit duran hedef görüntü sonuçlarından daha düşük OKH değerleri elde edilmiştir. Aynı şekilde Laplasyen varyans hesaplamalarında, bu tezde önerilen yöntem ile hareketli hedeflerde daha yüksek değerler elde etmiş, yani geleneksel yöntem sonuçlarına göre daha az bulanık olduğu tespit edilmiştir. Haraket parametreleri kestiriminin önerilen algoritma üzerindeki etkilerini belirlemek için farklı hız kestirim başarı oranları ile hareketli hedef odaklama performanları da değerlendirilmiştir. Bu amaçla %95, %90 ve %85 oranlarında hızları doğru tespit edilmiş hedefler kullanılmıştır. Bu oranlar kullanılarak elde edilen sonuçlarla %100 doğrulukta hız kestirimi yapılan hareketli hedef sonucu karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlara bakıldığında beklenildiği gibi hız kestirim doğruluğu düştükçe hata oranı artmış ve EYSG değeri düşmüştür. Am abuna rağmen %85 doğrulukta elde edilen hız kestirim sonucunun OKH değerleri geleneksel yöntemle elde edilen sabit duran hedef sonuçlarına göre daha düşük kalmıştır. Sonuç itibari ile düşük hız kestirimi durumunda bile önerilen yöntem hareketli hedeflerde daha yüksek kalitede odaklanmış hedef görüntüsü sonucunu vermiştir. Bulanıklılık değerleri karşılaştırışdığında hız kestirimi hatasından oluşan faz bileşeni duran hedeflerle karşılaştırıldığında hala yüksek kalmaktadır. Sadece %95 doğrulukta hız kestirim sonuçları, bulanıklılık anlamında görüntü merkezinden uzakta geleneksel yöntem oluşturulmul sabit duran hedef sonuçlarına yaklaşabilmektedir. Bu sonuç, hareket parametrelerinin kestiriminin önemini ve algoritma performansı üzerinde etkisini açıkca göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Synthetic Aperture Radar (SAR) requires specialized image formation Algorithms, which has capabilities like detection of moving targets, and highly focused vehicle identification. However, when it comes to large image scenes, the computational cost increases significantly. Basically, there are two approaches to solve large image formation issue. First technique is to use the exact algorithms like Match filter and Backprojection Algorithm (BPA). In this technique the calculation is done individually in every pixel and every pulse which requires a high performance of computing. The advantage of this technique is the new recorded samples can be integrated easily and there is also no phase error. Second technique uses the fast image algorithms like Polar Format Algorithm (PFA). But this technique introduces geometric dislocation of the target and the defocusing target artifacts when they are located away from the scene center. In literature two approaches is mainly used to minimize the effect of these image artifacts: In the first approach the large scene is divided into small patches and each patch (sub-image) is processed relatively to patch scene center instead of using the whole scene center. At the second approach instead of dividing smaller image subpatches, the phase corrections are applied after the image formation. A new target-refocusing technique based-on re-centering phase computation of previously recorded moving target raw data is implemented to the Spotlight SAR data in order to obtain refocused moving targets. The technique is tested on the integrated simulated data; background real spotlight SAR Raw data with the synthetically generated data domes of civilian moving targets. First Polar Format Algorithm is applied to detect and estimate the speed of ground-moving targets on the integrated raw data. At the next step, re-organize the integrated raw data by selecting and arranging target focusing center with a new technique based on re-centering phase computation to each moving target speed. At the third step re-organize the raw data by re-centering the phase computation to each moving target location. Finally, Polar Format Algorithm is applied to each re-organized raw data to obtain highly focused moving targets individually. To evaluate the performance of the proposed algorithm two parameters are considered. The overall image quality of the focused target and the blurrness metric of the focused target. The mean square error (MSE) and peak signal-to-noise (PSNR) ratio is used to evaluate the image quality and variation of the Laplacian is used to compute the blurriness metric. Proposed algorithm result on the moving targets is compared with the conventional PFA result on the stationary targets. By using the %100 accuracy on the target velocity estimation the proposed algorithm gives smaller MSE values for moving targets comparing even with the stationary target results using conventional PFA. Highest variation of the Laplacian values is also achieved by using the proposed algorithm, meaning defocusing artifacts are minimized comparing with even the stationary target conventional PFA result. Proposed algorithm performance is also tested by using different target velocity estimation accuracy. For this purpose 95%, 90% and 85% velocity estimation accuracies are used. The results show that algorithm performance is still better in sense of image quality (lower MSE and higher PSNR) even using the lower estimation accuracies. However velocity estimation error causing smeaiing which leads the final target image blurry. But it is also shown that by using the 95% velocity estimation accuracy variance of Laplacian value of the focused target is close to the stationary target result where is located away from the scene center. For smaller targets (less scatterer from the scenario) the effects will be less visible but the proposed algorithm will still give the better performance for both visually and for quality evaluation parameters perspective by using the higher velocity estimation accuracy results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    658485

    İstanbul Boğazı'ndaki gemi kazaları ve arızalarının analizi

    Analysis of ships' accidents and defects at İstanbul Strait

    CANER GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU

  2. Tez No

    302154

    Vergi suçlarının ortaya çıkmasında mali ve sosyolojik faktörler, Tokat örneği

    Financial and sociological factors in the emergence of tax crime, example of Tokat

    ŞEHNAZ BODUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    MaliyeGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CUMA ÇATALOLUK

  3. Tez No

    767799

    Geniş boyutlu dedektörlere uygun, kademeli büyütmeye sahip kısa kızılötesi dalgaboylu objektif tasarımı ve geliştirilmesi

    Design and development of discrete zoom swir lens system for large detector formats

    BARIŞ TANYELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRAN SAĞLAM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR SELİMOĞLU

  4. Tez No

    234935

    Konya Vilayet gazetesi'ne göre II. Meşrutiyet başlarında Konya Sancağı

    The Konya Sanjak at the beginning of the second II. Constitutional Monarchy according to the Konya Town newspaper

    FATMA KESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    MatbaacılıkSelçuk Üniversitesi

    Tarih Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET YILMAZ

  5. Tez No

    802957

    Özgül öğrenme güçlüğü olan ve olmayan çocukların öz şefkat becerileri ile annelerinin bilişsel duygu düzenleme becerileri arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Investigation of the relationship between self-compassion skills of children with and without specific learning disabilities and cognitive emotion regulation skills of their mothers

    MİNE SAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Okan Üniversitesi

    Çocuk Gelişimi ve Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKOĞLU

Geri Dön