Milimetre dalga radar ile hareketli nesne tespitinde çevresel yanlış alarmların filtrelenmesi

Bu çalışma, milimetre dalga radar teknolojisi kullanılarak hareketli nesnelerin tespitine odaklanmakta ve yağmur ile rüzgârın etkisiyle hareket eden bitki örtüsü gibi çevresel faktörlerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini ele almaktadır. Milimetre dalga radar sistemleri, 76–81 GHz frekans bandında çalışarak yüksek çözünürlükte algılama yetenekleri sunmaktadır. Ancak, bu sistemler çevresel etkilere karşı oldukça hassastır ve bu durum yanlış pozitif algılamalara yol açarak güvenilirliklerini azaltabilmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek amacıyla, matematiksel ve istatistiksel analizlere dayalı çeşitli filtreleme yöntemleri geliştirilmiş ve test edilmiştir. Önerilen yöntemler, radar algılama doğruluğunu artırmayı amaçlamakta ve algılanan nesnelerin skaler ve vektörel yer değiştirme kalıplarını analiz etmektedir. Saha testleri, hem bitki örtüsünün hareketlerini hem de insan ve araç gibi gerçek hareketli nesneleri içeren kontrollü koşullar altında gerçekleştirilmiştir. Testlerde, yer değiştirme verileri toplanarak analiz edilmiş ve bitkilerden kaynaklanan salınım hareketleri ile insanların veya araçların doğrusal hareketleri karşılaştırılmıştır. Her bir nesne için toplam kat edilen mesafeyi ifade eden skaler yer değiştirme ve başlangıç ile bitiş noktası arasındaki en kısa mesafeyi gösteren vektörel yer değiştirme hesaplanmıştır. Vektörel ve skaler yer değiştirme oranı, sınıflandırma için temel bir parametre olarak kullanılmıştır. Test sonuçları, bitki hareketlerinin genellikle daha düşük bir vektörel-skaler yer değiştirme oranına sahip olduğunu (maksimum %42) ve insan veya araç hareketlerinin ise çok daha yüksek oranlar sergilediğini (%74 ve üzeri) ortaya koymuştur. Bu bulgulara dayanarak, %55–60 aralığında bir eşik değeri önerilmiş ve bu değerin altındaki oranlar bitki olarak sınıflandırılmıştır. Geliştirilen algoritmalar, bitki hareketlerinden kaynaklanan yanlış alarmları etkili bir şekilde filtrelemiş ve radar performansında önemli bir iyileşme sağlamıştır. Ayrıca, algoritmalar düşük kaynak gereksinimi ile mikrodenetleyici tabanlı sistemlerde verimli çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Gelecekteki çalışmalar, hız ve ivme analizlerini entegre etmeyi ve algılama doğruluğunu daha da artırmak için yapay zeka yöntemlerini araştırmayı önermektedir. Bu çalışma, milimetre dalga radarların çevresel gürültülerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini azaltarak güvenilirliklerini artırmakta ve güvenlik, otomotiv ve çevresel izleme sistemleri gibi alanlarda uygulanabilirliklerini genişletmektedir.