Gürültülü durumlar için radar mikro-doppler sınıflandırma başarımının iyileştirilmesi

Farklı hedef tipleri veya aynı hedefin farklı hareketleri için radar mikro-Doppler sinyalleri birbirinden farklı olmaktadır. Bu durum, radar mikro-Doppler sinyallerinin hedef sınıflandırması için kaynak olarak kullanılması fikrini doğurmuştur. Son 10 yılda mikro-Doppler tabanlı birçok sınıflandırma çalışması yayınlanmıştır. Bu çalışmalar, deneysel radar verileri kullanılarak yapıldığında genellikle yakın mesafelerden ve parazit yansımanın önemsiz olduğu durumlar için gerçekleştirilmektedir. Benzetim çalışmalarında da gürültü ve parazit yansıma etkileri çoğu zaman ihmal edilmektedir. Sınıflandırma başarımının gürültü ve parazit yansıma etkilerinin ihmal edildiği ideal durumlar için ölçülmesi, yapılan çalışmanın sonuçlarını gerçeklikten uzaklaştırmaktadır. Bu çalışmada, benzetim verileri kullanılarak mikro-Doppler imzaları üzerinden bir sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Hedeflere ait radar benzetim verileri oluşturulurken gürültü ve parazit yansıma etkileri de modellenmiştir. Gürültü ve parazit yansımalı verilerle elde edilen sınıflandırma başarımı, gürültüsüz durumda elde edilen ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, gürültülü durumda görüntü işleme teknikleri kullanılarak başarımı artırmak için bir yöntem önerilmiştir. Sonuçlar iki farklı sınıflandırıcı ile denenmiş ve önerilen yöntemin sınıflandırma başarımında %5 ile %15 arasında bir artış sağladığı görülmüştür.