Pasif ve aktif radar görüntülemede hedeflerin tespiti ve odaklanmasına yönelik yeni algoritmaların geliştirilmesi
Development of new algorithms for detection and focus of targets in passive and active radar imaging
Yazar: HAKAN İŞIKER
Danışman: PROF. DR. CANER ÖZDEMİR
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Doppler radarı = Doppler radar ; Elektromanyetik görüntüleme = Electromagnetic imaging ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Mikrodalga radarlar = Microwave radars ; Sentetik açıklık radarı = Synthetic aperture radar

Özet:
Bu tez çalışmasında, pasif radar uygulamalarında görüntüleme, saklı hedeflerin tespiti ve sınıflandırılmasına yönelik iki adet algoritma geliştirilmiş ve gerçek deneysel ölçümler ile etkinlikleri ortaya konulmuştur. Ayrıca, aktif radar görüntülerinin odaklanmasında kullanılması üzere menzil Doppler algoritmasının (MDA) yeni bir dalga formuyla adaptasyonu geliştirilmiş ve performansı benzetim verileriyle test edilerek sonuçları paylaşılmıştır. 
Pasif milimetre dalga (PMMD) görüntüleme sistemlerinde, saklı hedeflerin tespitinde kullanılmak üzere otomatik sınıflandırma ve Otsu metoduna dayalı iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İnsan üzerinde saklı silah tespiti (SST) için milimetre-dalga frekanslarında elde edilen ham veriler ve bu verilerin histogramına dayanan özgün otomatik sınıflandırma tekniği sayesinde histogram eşikleme algoritmalarının ana dezavantajları telafi edilmiş ve saklı nesnenin boyutunu tahmin etmek için iki seviyeli bir eşikleme yöntemi önerilmiştir. Otsu metoduna dayalı eşik algılama algoritması ile ilk kez ham radyometrik verilerin/görüntünün histogram özelliklerine dayanan bir oto-segmentasyon algoritması getirilmiştir. Otsu'nun çok düzeyli eşikleme tekniği modifiye edilerek gizli nesnelerin daha doğru bir şekilde algılanması/görüntülenmesi sağlanmıştır. 34.5 GHz'deki ölçümler tez kapsamında geliştirilen radyometrik alıcı ile gerçekleştirilirken, 94.5 GHz'deki ölçümler ise, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Marmara Araştırma Merkezi'nin (MAM) Milimetre-Dalga ve Terahertz Teknolojileri Araştırma Laboratuvarlarında (MİLTAL) geliştirilen PMMD radyometrik görüntüleme sisteminden alınmıştır. Geliştirilen iki algoritma sayesinde insan üzerinde saklı silah benzeri nesneler başarılı bir şekilde tespit edilmiştir. 
Aktif radar görüntüleme uygulamalarına yönelik, adım frekanslı sürekli dalga (AFSD) radar verilerinin MDA'ya adaptasyonu için gerekli çalışmalar yapılmış ve yeni bir AFSD tabanlı MDA odaklama algoritması geliştirilmiştir. Yarım yüzyıldan fazla bir süredir uydu ve uçak tabanlı frekans modüleli sürekli dalga (FMSD) radar verilerini odaklamak için kullanılan MDA, ilk kez bu çalışma ile AFSD radar verileri için yeniden tanımlanmış ve böylece hızlı ve etkili bir AFSD tabanlı MDA geliştirilmiştir. AFSD radar için geliştirilen algoritma sayesinde FMSD radar uygulamalarındaki dar bant kısıtlamasının üstesinden gelinmiş ve çok geniş bantta gerçekleştirilen AFSD radar verileri oldukça başarılı bir şekilde odaklanmıştır. AFSD radar için geliştirilen MDA, geleneksel FMSD-MDA ile karşılaştırılmış ve AFSD-MDA'nın çok daha yüksek odaklama kabiliyetine sahip olduğu benzetim sonuçları ile doğrulanmıştır. Böylece bu tezle birlikte, vektör network analizör (VNA) ile toplanan sentetik açıklıklı radar (SAR) verileri için yeni, etkili ve başarılı bir odaklama algoritması literatüre kazandırılmıştır.

Abstract:
In this thesis study, two algorithms for imaging, detection, and classification of hidden targets were developed in passive radar applications and their effectiveness was revealed with real experimental measurements. Also, the adaptation of the range-Doppler algorithm (RDA) with a new waveform has been developed to be used for focusing active radar images and its performance has been tested with simulation data and the results have been shared.
In passive millimeter-wave (PMMD) imaging systems, two different algorithms have been developed based on the automatic classification and Otsu method to be used for the detection of hidden targets. Thanks to the unique automatic classification technique based on raw data and image histograms in millimeter-wave band frequencies for human concealed weapon detection (CWD), the main disadvantages of histogram thresholding algorithms have been compensated and a two-level thresholding method has been proposed to estimate the size of the hidden object. With the threshold detection algorithm based on the Otsu method, an auto-segmentation algorithm based on the histogram features of the raw radiometric data/image was introduced. Otsu's multilevel thresholding technique has been modified to enable more accurate detection/imaging of hidden objects. The measurements at 34.5 GHz are carried out with the radiometric receiver developed within the scope of the thesis. The 94.5 GHz measurements are taken from the PMMW radiometric imaging system developed in Millimeter-Wave and Terahertz Technology Research Laboratory (MİLTAL) at the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) Marmara Research Center (MAM). Thanks to these two algorithms developed, weapons-like objects hidden on humans have been successfully detected.
Necessary studies have been made for the adaptation of step frequency continuous wave (SFCW) radar data to RDA for active radar imaging applications and a new SFCW based RDA focusing algorithm has been developed. RDA, which has been used to focus satellite and aircraft-based frequency modulated continuous wave (FMCW) radar data for more than half a century, was firstly developed for SFCW radar data, thereby developing a fast, effective and new focusing algorithm. Thanks to the algorithm developed for SFCW radar, the narrowband restriction in FMCW radar applications has been overcome and SFCW radar data realized in very broadband has been focused very successfully. Developed for SFCW radar, RDA has been compared with traditional FMCW-RDA and has been confirmed by simulation results that SFCW-RDA has a much higher focusing ability. Thus, with this thesis, a new effective and highly successful focusing algorithm for synthetic aperture radar (SAR) data collected by vector network analyzer (VNA) has been introduced to the literature.