Makine öğrenme tabanlı ters yapay açıklıklı radar tekniği ile karmaşık hedeflerin görüntülenmesi
Imaging of complex targets by machine learning based inverse synthetic aperture radar technique
Yazar: GÜLCE EKEN
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM ÖZGÜN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Radar sistemleri ile karmaşık hedefler görüntülenirken, bu sistemler çevresel bir etken olan gürültüden oldukça etkilenir ve yüksek çözünürlüklü görüntüler veremez. Bu duruma bir çözüm sunmak amaçlı, iyi bir sinyal isleme teknigi olan Ters Yapay Açiklikli Radar (TYAR) ve derin öğrenme tabanlı bir yapi olan Evrisimsel Sinir Ağları (ESA) bir arada kullanılmıştır. Bu sayede geleneksel TYAR görüntüleme yöntemlerinin sahip olduğu, zaman veri yetersizliği gibi problemlerin aşılması amaçlanmıştır. Elektromanyetik dalga ile aydınlatılan 7 farklı karmaşık hedeften X bandını (8-12 GHz) kapsayacak sekilde, faklı açı ve polarizasyonda toplam 400 adet geri saçılan elektrik alan bilgisi ANSYS HFSS programı kullanılarak toplanmıştır. Bu veriler MATLAB ile işlenerek hem saçılma merkezi ile TYAR göruntüleri oluşturulmuş, hem de menzil-Doppler yardımı ile ESA yapısı için giriş görüntü verisi olarak kullanılmıştır. ESA yapıları hem gürültü sorununu aşmak hem de çözünürlük iyilestirmek üzere eğitilmiştir. 21 katman ve 11 katmandan oluşan iki farklı ESA yapısı kurulmuş ve bunlar gürültü sorunu çözmek amaçlı karşılaştırılmıştır. Daha sonra saçılma merkezi çıkartılarak yeniden oluşturulan görüntüler ve çıkartılmamış halindeki görüntüler bu yapılar kullanılarak karşılaştırılmıştır. Son olarak bu görüntüler çözünürlük problemini çözmek için rasgele örneklenerek bozulmuş ve eğitim sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu  yapılan üç farklı test sonucunda ESA yapıları başarılı görüntü sonuçları vermiş ve gelecek çalışmalarda da az veri ile etkili sonuçlar alınabileceğini göstermiştir.

Abstract:
When imaging complex targets with radar systems, these systems are highly affected by environmental noise and cannot provide high resolution images. In order to provide a solution to this situation, a combination of Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR), which is a good signal processing technique, and Convolutional Neural Networks (CNN), a deep learning based structure, are used. In this way, it is aimed to overcome the problems of traditional TAR imaging methods such as lack of time and data. A total of 400 backscattered electric field data is collected from 7 different complex targets illuminated by electromagnetic waves at different angles and polarizations covering the X band (8-12 GHz) using ANSYS HFSS software. These data are processed with MATLAB to create ISAR images with the scattering center and used as input image data for the CNN structure with the help of range-Doppler. The CNN structures are trained to overcome the noise problem and to improve the resolution. Two different CNN structures consisting of 21 layers and 11 lavers are built and compared to solve the noise problem. Then, the reconstructed images with the scattering center and the unconstructed images are compared using these structures. Finally, these images are randomly sampled and distorted to solve the resolution problem and the training results are compared. As a result of these three different tests, CNN structures  yielded successful image results and demonstrated that effective results can be obtained with less data in future studies.