Target detection and imaging on passive bistatic radar systems

Pasif Bistatik Radar (PBR) sistemleri son yıllarda bir çok araştırma topluluklarında ve ülkede çok popüler olmuştur. PBR sistemleri ile ilgili makaleler, araştırmada giderek büyük bir ilgi toplamaktadır. Literatürde, PBR sistemleri için bir çok hedef tespit metodları bulunmaktadır. Bu tez, ticari kaynaklı vericilerden gelen sinyaller olan çift kanallı FM sinyali tabanlı bir sistem senaryosunu varsaymaktadır. Belirsizlik fonksiyonu (BF), uzaklık-Doppler haritasında hedeflerin yerlerini saptayan bir fonksiyondur ki pratik olarak gürültülü bir şekilde gelmektedir. Bu, düşük SNR değerli hedefler için probleme yol açmaktadır çünkü görünemeyebilirler. Bu problemi çözmek için sıkıştırılmış algılama (SA) ve dışbukey maliyet fonksiyonunun epigraf kümesine dikey iz düşümü (PES-L1) algoritmaları uzaklık-Doppler haritasını gürültüden arındırmak için kullanılmıştır. Bazı SA metodları sistem senaryosuna uygulanmıştır ki bunlar Taban Kovalama (BP), Ortogonal Uyum Kovalama (OMP), Sıkıştırılmış Örneklemeli Uyum Kovalama (CoSaMP), Döngülü Sert Eşikleme (IHT)'dir. Ek olarak, BF genel olarak iki sinyal arasındaki benzerlikleri bulmak için kullanılır. Bu yüzden, farklı ilinti metodları da tarama sinyali ile kaynak sinyalinin zaman geciktirmeli frekans kaydırmalı türünü karşılaştırmak için kullanılmıştır. Maksimal Bilgi Katsayıları (MIC), Pearson ilinti kaysayıları, Spearman'ın düzey ilinti katsayıları, hedef tespiti için kullanılmışır. Bu tez, diğer ilinti algoritmalarına göre PSNR ve SNR bakımından iyi sonuç veren en küçük kareler (LS) tabanlı bir metod önermektedir. İki en küçük karelerin katsayıları, kaynak sinyaliyle kiplenen tarama sinyalinin tahmininin gerçel ve sanal kısımları tarafından elde edilir.En küçük kareler kaysayılarının normu hedef olan yerlerde bir tepe oluşturmaktadır. Önerilen metod, yakın hedefleri tipik BF'den daha iyi tespit etmektedir ve çoklu FM kanalları tabanlı PBR sistemleri üzerinde yan kulakların sayısını düşürmüştür.