Menzil sıralı istatistiklere dayalı sabit yanlış alarm oranı işlemcileri
Constant false alarm rate processors based on range ordered statistics
Yazar: ALPEREN ELİHOŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİT KANİ ÜNER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sabit yanlış alarm oranı (SYAO) işlemcileri, gürültünün istatistiksel dağılımındaki parametrelerin bilinmediği ve durağan olmayan arka planda radar hedeflerini tespit etmek için kullanılır. Radar hedeflerinden gelen sinyal geri dönüşleri genellikle termal gürültü ve çevresel yansıma içine (binalar, bulutlar, deniz vb. tarafından alıcıya geri yansıtılan istenmeyen sinyal yankıları) gömülür. Çevresel yansıma ve termal gürültü gücü herhangi bir yerde önceden bilinemeyeceği için, yanlış alarm oranını kontrol etmek için bir sabit eşik değeri belirleme işlemi, sadece bir hücreden gelen radar geri dönüşüne bakılarak yapılamaz. Termal gürültü ve çevresel yansıma probleminin üstesinden gelmek için kullanılabilecek etkili şemalardan biri, gürültü gücünün yerel kestirimine dayanarak eşiği uyarlamalı olarak ayarlayabilen SYAO işleme şemalarıdır. 
Bir SYAO sezimleyicisinde incelemek için belirlenmiş bir test hücresi ve bu test hücresini çevreleyen referans hücreleri bulunmaktadır. SYAO sezimleyicisinin referans hücrelerindeki değerlerin işlenmesiyle ortamın gürültü gücü kestirilir. Bu gürültü gücü kullanılarak ortama uygun bir eşik değeri belirlenir ve bu eşik değeri kullanılarak test hücresinde bir hedef olup olmadığı belirlenir.
SYAO işlemcisinin bulunduğu ortam tektür veya tektür olmayan ortam olarak iki farklı şekilde tanımlanır. Tektür ortamlarda sadece gürültü olduğu kabul edilir. Bu durumda SYAO işlemcisinin referans hücrelerindeki değerler sadece gürültünün dağılımından gelir. Tektür olmayan ortamlarda SYAO işlemcisinin bazı referans hücrelerindeki değerler sadece gürültünün dağılımdan gelirken bazı referans hücrelerindeki değerler gürültü artı karışan hedefin dağılımdan gelmektedir.
Literatürde farklı işlemci yapılandırmasına sahip SYAO şemaları bulunmaktadır. Bunlardan bazı öne çıkanları; Hücre Ortalamasına (HO) dayalı SYAO, Sıralı İstatistiklere (Sİ) dayalı SYAO, Sınırlandırılmış İstatistiğin Ortalamasına (SİO) dayalı SYAO ve Uyarlanabilir Sezim Yöntemlerine (USY) dayalı SYAO işlemcileridir.
Bu tezde, literatürdeki farklı SYAO işlemcilerine alternatif olarak sunulabilecek olan Menzil Sıralı İstatistiklere (MSİ) dayalı SYAO işlemcisi yeni bir SYAO işlemcisi olarak önerilmektedir.
Bu  tez çalışmasında ilk olarak MSİ-SYAO işlemcisinin tektür ortamda verilen bir yanlış alarm olasılığı için hedef sezim olasılığı ifadesinin analitik olarak çıkarımı yapılmıştır. Ayrıca, MSİ-SYAO işlemcisinin, yukarıda belirtilen SYAO işlemcileri ile tektür olan ortamlarda analitik olarak, tektür olmayan (çoklu hedef) ortamlarda ise benzetim çalışmalarına dayanarak hedef sezim başarımları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Constant false alarm rate (CFAR) processors are used to detect radar targets in the background in which parameters in the statistical distribution are unknown and may not be stationary. Signal returns from radar targets are usually embedded in thermal noise and clutter (unwanted signal echoes reflected back to the receiver by buildings, clouds, sea etc.). At any given location, since the clutter and thermal noise power cannot be known beforehand, a fixed threshold value determination process to control the false alarm rate cannot be performed by only looking at the radar return from a cell. One of the effective schemes that can be used to overcome the problem of thermal noise and clutter is CFAR processing schemes that can adaptively adjust the threshold based on local estimate of noise power.
A CFAR detector has a test cell designated for examination and reference cells surrounding this test cell. The noise power of the background is estimated by processing the values in the reference cells of the CFAR detector. This noise power is used to determine an appropriate threshold value for the background and to determine whether a target exists in the test cell.
The background in which the CFAR processor is located is defined in two different ways, either homogeneous or nonhomogeneous. It is assumed that there is only noise in homogeneous backgrounds. In this case, the values in the reference cells of the CFAR processor come only from the distribution of the noise. In nonhomogeneous backgrounds, the values in some reference cells of the CFAR processor come only from the distribution of the noise, while the values in some reference cells come from the distribution of the noise plus the interfering target.
In the literature there are CFAR schemes with different processor configurations. Some of these highlights; Cell Averaging (CA) based CFAR, Ordered Statistics (OS) based CFAR, Censored Mean-Level (CML) based CFAR and Adaptive Detection Procedures (ADP) based CFAR processors.
In this thesis, a CFAR processor based on Range Ordered Statistics (ROS) which can be presented as an alternative to the CFAR processors in the literature is proposed as a new CFAR processor.
In this thesis, firstly, the probability of detection expression of ROS-CFAR processor for a given probability of false alarm in a homogeneous background was analytically derived. In addition, the target detection performance of ROS-CFAR processor was compared with the above-mentioned CFAR processors based on analytic analysis in homogeneous backgrounds and simulation analysis in nonhomogeneous (multiple target) backgrounds.