Yakın alan ölçümler ile radar kesit alanı hesaplanması
Radar cross section calculation with near field measurements
Yazar: OKYANUS TULGAR
Danışman: PROF. DR. AHMET ARİF ERGİN
Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Radar kesit alanı (RKA), uzak alandaki bir nesnenin elektromanyetik dalgaları yansıtma miktarının ölçütüdür. Belirli bir bant geniliinde uzak alan artının salanması için gerekli olan mesafe, pratik uygulamalarda RKA ölçümlerinin gerçekletirilebilmesini zorlatırmaktadır. Bu sorunu çözebilmek amacıyla, bu çalımada yakın alan yapay açıklıklı radar (YAR) ölçümlerinden uzak alan RKA hesabına imkân salayan, tomografi veya denklem sistemi çözümü temelli algoritmalar gelitirilmitir. RKA hesabının hatası, menzil profillerinin çözünürlüü ile yakından ilikilidir. Bu nedenle, menzil profilleri hızlı Fourier dönüümü (HFD; FFT) yerine matris kalem metodu (MKM) veya bant geçiren matris kalem metodu (BGMKM) kullanılarak sonsuz çözünürlükle elde edilmitir. Saçıcı merkezlerin tespiti için YAR görüntüleme veya denklem sistemi çözümü kullanılmıtır. Yakın alan YAR görüntüleme için menzil profilleri çembersel geri-izdüüm (ÇG) veya lineer olmayan denklem sistemi çözümü algoritmalarına tabi tutulmutur. ÇGalgoritmasının sebep olduu sayısal gürültüler RKA hatasını arttırmaktadır. Gürültülü YAR görüntüsünden saçıcı merkezlere yönelik özellik çıkartımı; süreksizlik tespiti, histogram temelli Otsu eiklemesi ve balantılı bileen analizi (BBA) basamaklarına sahip olan, hem yakın hem de uzak alan YAR görüntüsüne uygulanabilen bir görüntü bölütleme (GB) algoritması ile yapılmıtır. BölütlenmiYAR görüntüsünden elde edilen saçıcı merkezlerin konum deerleri ve kompleks yansıtıcılıkları RKA hesabında kullanılmıtır. Bu tezde gelitirilen RKA hesaplama algoritmaları MATLAB ile oluturulan uzak veya yakın alandaki yapay veriler ve ASEMLAB?da toplanan gerçek veriler ile test edilmitir. Sonuçlar göstermektedir ki hesaplanan RKA deerleri ile teorik deerler arasında yakın benzerlik vardır. Özellikle MKM, BGMKM ve GB algoritmaları RKA hatasını etkili ekilde azaltmaktadır. Bunlara ek olarak, belirli artlar altında denklem sistemi çözümü tomografi temelli algoritmaya göre daha yüksek dorulua sahiptir.

Abstract:
Radar cross section (RCS) is a quantity of the amount of electromagnetic back scattering from an object in the far-field zone. In a specific bandwidth, the required distance for the far-field criterion makes difficult the implementation of the practical RCS measurements. In this study, tomography or equation system solution based algorithms that allow far-field RCS calculation from near-field synthetic aperture radar (SAR) measurements are developed. There is a close relationship between RCS error and range profile resolution. For this reason, instead of using fast Fourier transform (FFT), range profiles are obtained by using matrix pencil method (MPM) or band pass matrix pencil method (BPMPM) with infinite resolution. For the detection of the scattering centers, SAR imaging or equation system solution are used. The range profiles are subjected to the circular back-projection (CBP) andnonlinear system of equation solving algorithms for the near-field SAR imaging. The numerical noises that are caused by the CBP increase the RCS error. A feature extraction for the scattering centers from the noisy SAR image is done with an image segmentation (IS) algorithm, which is composed of the following steps; discontinuity detection, histogram based local Otsu thresholding and connected component analysis, can be utilized to both near-field and far-field SAR image. The obtained position and complex reflectivity of the scattering centers from the segmented SAR image is used for the RCS calculation. The developed RCS calculation algorithms in this thesis were tested with near or far-field synthetic data that were constructed in MATLAB and real data that are collected in the ASEMLAB. The results show that, there are close similarities between theoretical and calculated RCS values. Especially, MPM, BPMPM, and IS algorithms decrease the RCS error efficiently. In addition to these, under certain circumstances the equation system solution has better accuracy than the tomography based algorithm