Heterojen ortamlarda çok-yol sömürülü radar ile uyarlanabilir hedef algılama / (Record no. 200436737)

000 -LEADER
fixed length control field 07241nam a2200361 i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20191129132157.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER
System control number (TR-AnTOB)200436737
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE ELE YL’19 GÜL
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Gülen, Seden Hazal
Relator term author
9 (RLIN) 126262
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Heterojen ortamlarda çok-yol sömürülü radar ile uyarlanabilir hedef algılama /
Statement of responsibility, etc. Seden Hazal Gülen ; thesis advisor Harun Taha Hayvacı.
246 11 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title Adaptive target detection with multipath exploitation in heterogeneous environments
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2019.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xi, 59 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content type code txt
Content type term text
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media type code n
Media type term unmediated
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type code nc
Carrier type term volume
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2019
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Nokta benzeri hedeflerin uyarlamalı sezimiyle ilgili şimdiye kadar çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmaların çoğunda hedeften yansıyan sinyalin radara geliş doğrultusunun bilindiği varsayılmaktadır. Bu varsayım, sinyalin yalnızca görüş hattı bileşenine sahip olduğu durumlarda doğru kabul edilebilir. Ancak, hedeften geri saçılan sinyal ortamla etkileşime girerek çoklu-yol bileşenlerine de sahip olmaktadır. Hedef sinyali çoklu-yol bileşenleri içerdiğinde, sinyalin geliş doğrultusunun bilindiği varsayılarak geliştirilen geleneksel uyarlamalı hedef sezimi algoritmaları ile hedef tespiti düzgün bir şekilde yapılamamaktadır. Hedef sinyalinin modellenmesi üzerine yapılan çalışmaların yanı sıra, gürültü sinyalinin modellenmesi üzerine de şimdiye kadar çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Uyarlamalı hedef sezimi algoritmalarında gürültünün olasılık yoğunluk fonksiyonu olarak Gauss dağılımının kullanıldığı homojen ortam modeli yaygın olarak kullanılmaktadır; fakat yapılan teorik çalışmalar ve yüksek çözünürlüklü radarlar kullanıldığında elde edilen ölçümler gürültünün olasılık yoğunluk fonksiyonunun Gauss dağılımından saptığını ortaya koymaktadır. Bu tez çalışmasında, nokta benzeri hedeflerin uyarlamalı sezimi çoklu-yol etkisi altında kısmi-homojen ve heterojen ortam modelleri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Kısmi-homojen ortamlarda çalışacak uyarlamalı dedektörün tasarımında, test hücresine ait gürültü sinyalinin kovaryans matrisi ile ikincil veri kullanılarak kestirimi yapılan kovaryans matris arasındaki uyuşmazlığı temsil eden bilinmeyen bir gürültü ölçeklendirme faktörü kullanılmaktadır. Bu senaryoda, ikincil veri hücrelerinin her birinin aynı spektral özelliklere sahip olduğu varsayılmaktadır. Heterojen ortamlarda çalışacak uyarlamalı dedektörün tasarımında ise, test altındaki hücrenin kovaryans matrisinin kestirimi ikincil veri setine ait her elemanın gürültü ölçeklendirme faktörünün birbirinden farklı olduğu varsayılarak gerçekleştirilmektedir. Bununla birlikte, hedef sinyali görüş-hattı ve çok-yol bileşenlerinin üstdüşümü olarak modellenmektedir. Ayrıca, çoklu-yol bileşenlerinin pürüzlü bir yüzeye çarparak bir çok farklı yönde saçılan sinyaller olduğu varsayılarak tez kapsamında çoklu-yol sinyalleri Gauss dağılımlı rastgele vektör olarak ifade edilmektedir. Hedef tespit algoritması, bilinmeyen parametrelerin en yüksek olabilirlik kestirimi değerlerini bulmaya yönelik olan GLRT yöntemi kullanılarak oluşturulmaktadır. Algoritma oluşurulurken test altındaki hücrenin kovaryans matrisinin referans hücrelerden elde edilen kovaryans matrise gürültü ölçeklendirme faktörü ve çoklu-yol miktarı ile orantılı olarak benzediği varsayılmaktadır. Yapılan çalışmalar sonucu elde edilen sonuçlar, tasarlanan dedektörlerin homojen olmayan ortamlarda ve çoklu-yol etkisi altında geleneksel dedektörlerden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.
Summary, etc. Adaptive detection of point like targets have been studied in detail during last decades. Most of these studies assume that the target steering vector is perfectly known. This assumption may be acceptable when the signal reflected from a target has only line of sight component. However, interactions between the signal backscattered from the target and the environment causes the signal to have multipath components. In this case, the conventional adaptive detectors which assume that the target steering vector is perfectly known may not be able to detect the target properly. In addition to the studies about target signal modelling, various studies have been carried out so far about modeling the noise signal. In this respect, homogeneous model is widely used in adaptive target detection algorithms where Gaussian distribution is used as the probability density function of noise. However, the theoretical studies and the measurements with high-resolution radars show that the probability density function of the noise deviates from the Gaussian distribution. In this thesis, adaptive detection of point-like targets is considered in the presence of multipath effect under the assumption of partially homogeneous and heterogeneous environments. Therefore, in the design of an adaptive detector to operate in partially homogeneous environments, an unknown scaling factor is used to represent the mismatch between the noise covariance matrices of test and training signals. In this scenario, it is assumed that each member of the secondary data set have the same spectral properties. On the other hand, in the design of an adaptive detector to operate in heterogeneous environments, the estimation of the covariance matrix in the cell under test carried out assuming that every individual member of the secondary data set have different noise scaling factors. Besides, the target echo is modelled as the superposition of direct and multipath components where multipath echoes are thought of as scattered signals from a glistening surface. Hence, the total multipath return is represented as a Gaussian distributed random vector. Target detection algorithm is constructed with GLRT method which is used for finding the maximum likelihood estimates of unknown parameters. The algorithm assumes that the total primary data covariance structure, in the target present case, resembles to the covariance matrix obtained from secondary data up to a degree (related to noise scaling factor and multipath contribution). The results highlight that the new detectors copes well with severe multipath conditions in the presence of non-homogeneous environments.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Tezler, Akademik
9 (RLIN) 32546
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Uncontrolled term Electrical and Electronics Engineering
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Hayvacı, Harun Taha
Relator term advisor
9 (RLIN) 126244
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Subordinate unit Fen Bilimleri Enstitüsü
9 (RLIN) 77078
856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://tez.yok.gov.tr/
Materials specified Ulusal Tez Merkezi
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Not for loan Collection code Permanent Location Current Location Shelving location Date acquired Source of acquisition Full call number Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
      Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 2019-11-29 Bağış / Donation TEZ TOBB FBE ELE YL’19 GÜL 2019-11-29 1 2019-11-29 Thesis

This software was implemented, installed by Devinim Software Training Consulting .