DoktoraAçık Erişim

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

2022
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Aşkın Demirkol

Özet (TR)

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.

Yazar

Dr. Rıdvan Fırat Çınar

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Rıdvan Fırat Çınar (Doktora Tezi). Green fonksiyonu destekli hedef yoğunluk fonksiyonu kullanarak duvar arkası geniş bant radar görüntüleme, 2022, Sakarya University.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Sakarya University tezlerinden daha fazlası