Doğrusal olmayan hedeflerin harmonik radar spektrogram görüntüleri kullanılarak sınıflandırılması

Harmonik radar, doğrusal olmayan hedefleri tespit etmek amacıyla geliştirilmiş özel bir radar türüdür. Diyotlar, mikserler ve yükselteçler gibi devre elemanları, yaygın olarak bilinen doğrusal olmayan cihazlara örnek teşkil eder. Bu tür hedefler, üzerine gelen elektromanyetik dalganın harmonik frekanslarını yayarak karakteristik bir tepki sergiler. Bu davranış, cihazların akım-gerilim ilişkilerinin doğrusal olmamasından kaynaklanır ve bu da uygulanan sinyalin harmonik bileşenlerinin oluşmasına neden olur. Bu cihazlara bir sinyal uygulandığında, giriş sinyalinin temel frekansının yanı sıra ikinci, üçüncü veya daha yüksek mertebeden harmonik frekans bileşenleri de üretilir. Harmonik radar sistemleri, yansıyan elektromanyetik dalgalarda yer alan bu harmonik bileşenleri işleyerek doğrusal olmayan hedeflerin tespitini gerçekleştirir. Elektronik devrelerin doğrusal olmayan yapısından faydalanmak, özellikle yüksek arka plan gürültüsüne sahip ortamlarda hedeflerin daha başarılı şekilde belirlenmesine olanak tanır. Ayrıca, bu teknoloji sayesinde gömülü elektronik aygıtlar, gizlenmiş silahlar ve doğrusal olmayan elektromanyetik yanıtlar veren diğer insan yapımı nesneler tespit ve sınıflandırma yoluyla tanımlanabilmektedir. Bu çalışma, doğrusal olmayan farklı devrelerin harmonik radar yanıtları kullanılarak sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önceki yöntemlerden farklı olarak, bu çalışmada harmonik tepki verilerinden elde edilen spektrogram görüntüleri oluşturulmuş ve bu görüntüleri işlemek amacıyla Evrişimli Sinir Ağı (CNN) tabanlı bir model kullanılmıştır. Söz konusu harmonik yanıtlar, simülasyon ortamında elde edilmiştir. Simülasyonlarda giriş sinyali olarak Doğrusal Frekans Modülasyonlu (LFM) bir darbe tercih edilmiştir. LFM sinyali, zamanla frekans değişimi gösterdiği için harmonik tepkinin frekans içeriğindeki değişimi detaylı biçimde gözlemlemeye imkân tanır; böylece devre davranışına dair daha fazla bilgi edinilir. Farklı gürültü koşulları altında gerçekleştirilen simülasyonlarla ve doğrusal olmayan yanıtları etkileyen devre parametrelerinin değiştirilmesiyle geniş kapsamlı bir veri kümesi oluşturulmuştur. Spektrogramlar, zaman ekseninde frekans ve genlik değişimlerini gösteren iki boyutlu renkli görüntüler şeklinde oluşturulmuştur. Bu görüntüler, CNN modelinin eğitilmesi ve sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesi amacıyla kullanılmıştır. Modelin elde ettiği doğruluk oranı %80.6'nın üzerine çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar, farklı doğrusal olmayan devrelerin harmonik yanıtlarından üretilen spektrogramların, CNN modelleri ile başarıyla sınıflandırılabileceğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Harmonik radar, Doğrusal olmayan hedef, Sınıflandırma, Evrişimsel sinir ağları, Spektrogram