Polarimetrik yere nüfuz eden radar için işaret işleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of signal processing methods for polarimetric ground penetrating radar
Yazar: MERVE NUR DUTĞUN
Danışman: PROF. DR. AHMET SERDAR TÜRK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Savunma ve Savunma Teknolojileri = Defense and Defense Technologies ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences

Özet:
Bu tezin amacı, polarimetrik YNR sistemleri ile yeraltı ya da yüzey arkası hedeflerin konumunu tespit etme ve boyutsal özellikleri hakkında bilgi sahibi olup gömülü cisimleri hacimsel özelliklerine göre sınıflandırabilecek görüntü işleme algoritmasının geliştirilmesidir. 
Tez kapsamında simülasyon ortamında tasarlanan tam polarimetrik bistatik YNR sisteminin farklı hacimsel şekil ve büyüklükteki gömülü hedef nesneler ile elektromanyetik benzetimleri yapılmıştır. Simülasyon sonucu elde edilen polarimetrik saçılma verileri, gömülü hedef nesnenin polarizasyon özellikleri hakkında veri içermektedir. Çalışmada elde edilen polarimetrik veri setlerinden hedef nesnenin polarizasyon özelliklerine ulaşılarak gömülü hedef cismi hacimsel özelliklerine göre kategorize edebilecek bir Pauli görüntü işleme algoritması geliştirilmiştir. 
Tez çalışmasında tasarlanan tam polarimetrik bistatik YNR sisteminin farklı hacimsel özelliklere sahip gömülü hedef nesneler ile simülasyonu sonucu elde edilen polarimetrik veri setlerine ön işaret işleme teknikleri uygulandıktan sonra sistemin hedef tespit performansı arttırılmış ve gömülü cismin konum tespiti yapılmıştır. Ardından, F-K migrasyon yöntemi ile polarimetrik YNR görüntülerine odaklama tekniği uygulanarak tez kapsamında geliştirilen Pauli görüntü işleme algoritmasının çalışma performansı iyileştirilmiştir. Böylece, odaklanmış polarimetrik YNR görüntü setlerine uyumlu, Pauli ayrıştırma yöntemi uygulanarak gömülü cisimlerin Pauli YNR görüntüleri elde edilmiştir. Bu görüntüler sayesinde, RGB renk kodlaması ile hacimsel niteliklerine göre etiketlenmiş gömülü hedef nesnelerin fiziksel şekil ve büyüklükleri hakkında bilgi veren ve sınıflandırma yapabilen verimli bir YNR teşhis algoritması geliştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Polarimetrik YNR, F-K migrasyon yöntemi, polarizasyon ayrıştırması, Pauli ayrıştırma tekniği, işaret ve görüntü işleme teknikleri

Abstract:
The principal aim of this thesis is to develop an image processing algorithm that can detect the location of subsurface or backscattered targets and provide information about their volumetric properties, as well as classify buried objects based on their volumetric characteristics, using polarimetric GPR systems.
Within the scope of the thesis, simulations were conducted by using a fully polarimetric bistatic GPR system designed in a simulation environment, with various volumetric shapes and sizes of buried target objects. The polarimetric scattering data obtained from the simulations contain information about the polarization properties of the buried target object. In this study, a Pauli image processing algorithm was developed to extract the polarization properties of the target object from the obtained polarimetric datasets and categorize the buried target object based on its volumetric characteristics.
In the thesis study, signal processing techniques were initially applied to the acquired polarimetric datasets from polarimetric GPR simulations involving embedded target objects with different volumetric properties, thereby enhancing the target detection performance of the system and enabling the determination of the embedded object's location. Subsequently, the focusing technique of F-K migration was applied to polarimetric GPR images to enhance the performance of the developed Pauli image processing algorithm within the scope of the thesis.  By applying the improved Pauli image processing algorithm to the focused polarimetric GPR image sets, Pauli GPR images of the buried objects were obtained.  These obtained Pauli GPR images are color-coded RGB images that provide information about the physical shape and size of buried target objects and enable their classification based on volumetric characteristics.

Keywords: Polarimetric GPR, F-K migration technique, polarization decomposition, Pauli decomposition technique, signal and image processing techniques