Çoklu hedef ortamında ilintili m-tarama için hücre ortalamalı sabit yanlış alarm oranı (HO-SYAO) radar işlemcileri başarımı
Performance of cell average constant false alarm rate (CA-CFAR) processors for m-correlated sweeps in multiple target environments
Yazar: ELVAN ŞAHİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT ÜNER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Gauss = Gauss ; Hedef algılama = Target sensing ; Hedef belirleme = Target determination ; Radar sistemleri = Radar systems ; Sabit yanlış alarm oranı = Constant false alarm rate

Özet:
Sabit Yanlış Alarm Oranı (SYAO) işlemcileri, gürültü seviyesinin sabit olmadığı dinamik ortamlarda çevresel yansımanın ortalama gücünü kestirebilmek ve radar hedeflerini sezimlemek amacı ile kullanılırlar. SYAO tekniğinde, yanlış alarm olasılığı sabit tutulurken ortamdaki gürültü ve çevresel yansımanın toplam gücünün kestirimi olan uyarlanabilir (adaptif) bir eşik seviyesi belirlenerek hedef sezimlemesi yapılır. Ortamdaki gürültünün Gauss dağılımlı ve ortamın tektür yapıda olduğu varsayıldığında Hücre Ortalamalı-Sabit Yanlış Alarm Oranı (HO-SYAO) tekniği kullanılmaktadır.Bu çalışmada, girişim yaratan hedeflerin olduğu Gauss dağılıma sahip bir çevresel yansıma ortamında, M-tarama için HO-SYAO tekniği başarım analizi yapılmıştır. Analizler, ortamın tektür olduğu ve tektür olmadığı durumlarda, değişik tarama sayıları, M, ve taramadan-taramaya ilinti katsayıları, R, için Swerling-I tipi hedefler kullanılarak yapılmıştır. Tektür olmayan ortamlar için çoklu hedef ortamları incelenmiştir. Yapılan analizlerde tektür olan ve tektür olmayan ortamlarda tarama sayısı, M, arttıkça sezimleme olasılığının arttığı ve sabit bir M değeri için ilinti katsayısı, R, arttıkça sezimleme olasılığının azaldığı görülmüştür. Referans pencerede belirli sayıda girişim yaratan hedeflerin olduğu varsayılmış ve girişim yaratan hedeflerin sayısı, r, arttıkça sezimleme olasılığının azaldığı görülmüştür.

Abstract:
Constant False Alarm Rate (CFAR) processors are used to estimate average power of background noise and to detect radar targets in dynamic environments where the noise level is not stationary. In CFAR technique, while keeping the probability of false alarm at a constant level, targets are detected by setting an adaptive threshold which is the estimation of total noise and clutter power. When the distribution of the noise and clutter is Gaussian and background is homogeneous, Cell Average Constant False Alarm Rate (CA-CFAR) technique is used.In this thesis, detection performance of CA-CFAR technique is analysed for M-sweeps in Gaussian clutter environment which contains interfering targets. The performance analyses are done for various numbers of sweeps, M, and sweep-to-sweep correlation coefficients, R, with Swerling-I target model in homogeneous and nonhomogeneous environments. For nonhomogeneous environments, multiple target situations are analysed. In the analyses, it is observed that in homogeneous and nonhomogeneous environments as number of sweeps, M, increases probability of detection increases and for a fixed value of M as the correlation coefficient, R, increases probability of detection decreases. It is assumed that reference window contains a certain number of interfering targets and it is observed that as the number of interfering targets, r, increases probability of detection decreases.