Geri Dön

Time resource management in cognitive radars based on the optimization of waveform parameters

Bilişsel radarlarda dalga şekli optimizasyonuna dayalı zaman kaynak yönetimi

  1. Tez No: 735260
  2. Yazar: TAYLAN DENİZCAN ÇAHA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Dalga şekilleri, Kaynak yönetimi, Radar, Waveforms, Resource management, Radar
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yeni ve gelişmiş tehditlere karşı önlem ihtiyacı ve teknolojideki, özellikle algılama, robotik, telsiz haberleşme ve donanım yeteneklerindeki gelişmeler gelişmiş radar tekniklerine olan ihtiyacı artırıyor. Radar sistemlerinin çalışması gereken dinamik olarak değişen ortam çeşitli nedenlerden dolayı giderek daha zorlu hale gelmektedir. Yüksek hız ve manevra yeteneğine sahip hedefler, düşük radar kesit alana sahip hedefler, ve gelişmiş karşı önlemlerin tümü performans üzerinde olumsuz etkiye sahiptir. Bu bağlamda Bilişsel Radar (CR), beceri ve görev açısından geleneksel radarların ötesine geçen, yeni nesil çok işlevli, akıllı ve uyarlanabilir radar olarak değerlendirilmektedir. Bu tez, Haykin tarafından 2006'da yayınlanan ufuk açıcı bir makalede açıklanan yeni nesil radar sistemlerinin, yani bilişsel radarın temelini oluşturmaktadır. CR, çevresi ile etkileşimlerden aldığı bilgileri kendi işleyişinde birleştirerek sistem performansını iyileştirmeyi amaçlayan bir kapalı döngü sistemi oluşturur. Bilişsel radarın dört temel unsuru, alıcıda Bayesian filtreleme, vericide dinamik programlama, bellek ve hesaplamalı zekayı kolaylaştırmak için küresel geri bildirimdir. Radar hedefine ve ortamdaki değişikliklere dayalı olarak iletilen dalga biçimlerini değiştirme kapasitesi, sistemin kritik bir parçasıdır. Bilişsel radarlar, çevreleriyle daha akıllı bir şekilde etkileşim kurmak için biyolojik sistemlerin çevrelerini nasıl algıladıkları, öğrendikleri ve uyum sağladıklarından ilham alırlar. Yarasalar ve yunuslar gibi deniz hayvanları yön bulma ve avlanma için yankı konumu kullanır ve zor koşullarda dikkate değer bir başarı düzeyine sahiptirler. Radar sistemlerine bilişsel yetenekler eklemenin, mevcut sınırlı kaynakları daha iyi kullanarak ve sistemin çevre ile etkileşimlerini optimize ederek hedef takip performansını iyileştirmesi beklenir. Algı-eylem döngüsü, bilişsel sistem ve çevre arasındaki dinamik geri besleme döngüsüdür. Ek olarak, radar sistemlerinde bilişsel algı-eylem döngüsünü taklit etmek için çerçeve, tamamen uyarlanabilir radar (FAR) çerçevesi tarafından sağlanır. Bu çalışmada, ilk olarak radar sistemlerinin temelleri anlatılmıştır. Hüzme şekillendirme ve farklı eş zamanlı radar modlarında çalışabilme gibi avantajlarından dolayı çalışmada kullanılan aktif elektronik taramalı dizi anten (AESA) anten alt yapısı açıklanmıştır. Ayrıca, radar veri işleme bloğunda yapılan hedef takibinde kullanılan Kalman filtre çeşitleri ve etkileşimli çoklu modeller (IMM) algoritmaları anlatılmıştır. Daha sonra, bilişsel radar temelleri anlatılmıştır. Bilişsel radar uygulamalarından olan dalga şekli tasarımı ve kaynak yönetiminden bahsedilmiş olup FAR alt yapısı tanıtılmıştır. Sonrasında, bilişsel radar sistem modelinde kullanılacak olan hedef sınıflandırmadan bahsedilmiştir. Hedef sınıflandırma için kullanılan rastgele orman sınıflandırıcısı sonuçlarıyla birlikte anlatılmıştır. Son olarak, bilişsel radarlar için takip performansını arttırmayı ve zaman kaynak yönetimini dengelemeyi amaçlayan sistem modeli önerilmiştir. Önerilen maliyet fonksiyonuyla birlikte iz güncelleme aralığı ve hedef üzerinde kalma süresinde belirleyici olan darbe süre-sayı çarpımı parametresi üzerinden optimizasyon gerçekleştirilmiştir. Sistem modeli üç farklı senaryo ile test edilmiş ve ortaya çıkan sistem modeli performansı gösterimlerle değerlendirilmiştir. Senaryolar; tek hedef takibi, farklı manevra şiddetlerine sahip çoklu hedef takibi ve farklı radar kesit alanlarına (RCS) sahip çoklu hedef takibini içerir. Önerilen sistemin farklı manevra ve radar kesit alanına sahip hedefler için parametre seçimleri karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen sistem modeliyle birlikte bilişsel radarların geleneksel radar sistemlere göre önemli ölçüde daha iyi takip doğruluk ve kaynak tüketimi performansına sahip olduğunu doğrulamaktadır. Önerilen sistem modelinde hedef takibi hem arama hem de takip hüzmeleri ile sağlanmaktadır. Bu nedenle, analizler, istenen iz güncelleme zamanında takip hüzmesi planlaması ihtiyacı nedeniyle durarak çalışma modunda çalışan bir AESA radar modeli üzerinde gerçekleştirilmiştir. AESA teknolojisi, çok sayıda bağımsız ışıma bileşeni kullanarak radarın tarama, arama, izleme vb. gibi çeşitli modlarda aynı anda çalışmasına olanak tanır. Bu, özellikle çok işlevli radarlar için AESA'nın önemli bir avantajıdır. Özetlemek gerekirse, AESA teknolojisi ışın çevikliği, ışın şekillendirme ve birkaç eşzamanlı radar modunda işlev görme açısından faydalıdır ve bu çalışma kapsamında kullanılmıştır. Oluşturulan sistem modeli 4 ana bloktan oluşmaktadır. Bunlara radar kaynak yönetimi, radar sinyal işleme, radar veri işleme ve önerilen maliyet fonksiyon blokları dahildir. Radar kaynak yönetimi aşamasında radar parametreleri ve dalga şekli parametreleri belirlenir. Belirlenen zamanlarda ve seçilen parametrelerle ortam aydınlatılır ve hedeflerden yansıyan sinyaller radar sinyal işleme bloğunun girdilerini oluşturur. Radar sinyal işleme aşamasında, hedeflerin menzil, doppler ve SNR bilgilerini içeren hedef tespitleri oluşturulur ve kullanılmak üzere radar veri işleme fonksiyonuna gönderilir. Radar veri işleme bloğu, radar sinyal işleme bloğundan elde edilen hedef tespitlerini ve radar kaynak yönetiminden elde edilen radar parametreleri bilgilerini kullanır. Radar veri işleme algoritması ilk olarak belirsizlik çözme, gruplama ve yön bulma işlemlerinden sonra hedeflerin menzil ve yön bilgilerini içeren ölçümleri oluşturur. Ölçümlerin RCS bilgileri hesaplandıktan sonra menzil, yanca, yükseliş, SNR ve RCS bilgilerini içeren ölçümler hedef takip algoritmalarında kullanılmaktadır. 2 farklı model içeren IMM-UKF algoritması sayesinde çoklu hedef takibi yapılmakta ve önerilen sistem modeli ile manevralı ve manevrasız hedeflerin takibi sağlanmaktadır. Ayrıca, hedef izlerine ait hız, irtifa, SNR ve RCS bilgileri ile rastgele orman algoritması kullanılarak hedef tipine karar verilir. İz öngörüm belirsizliği, ölçüm hatası, RCS, hedef sınıfı gibi bilgiler radar veri işleme algoritmaları yardımıyla oluşturulduktan sonra önerilen maliyet fonksiyonunda kullanılmaktadır. Böylece, hedeflere takip hüzmesinin ne zaman planlanacağı ve hedefler üzerinde kalma süresini içeren optimizasyon fonksiyonu çıktıları, radar kaynak yönetim bloğuna gönderilir. Literatürde bilişsel radar için kullanılan takip algoritmaları, dalga şekli tasarımı, ve kaynak yönetimi konularında pek çok çalışma vardır. Yapılan çalışma kapsamında uygulanan bilişsel radar sistem modelinde kullanılmak için literatüre ek bir maliyet fonksiyonu önerilmiştir ve dalga şekli parametreleri optimizasyonu yapılarak zaman kaynak yönetiminin verimli yapılması amaçlanmıştır. Yazılan maliyet fonksiyonu IMM-UKF algoritmaları kullanılarak oluşturulan hedef takip algoritmalarıyla test edilmiştir. Optimizasyon fonksiyonunda izleme doğruluğunun maliyeti için literatürden farklı olarak birleşik ölçüm inovasyon kovaryans matrisi kullanılmıştır.Tek hedef içeren senaryo üzerinden dalga şekli parametrelerinin sabit seçildiği bir sistem ile önerilen yapı doğruluklar ve iz devamlılığı açısından karşılaştırılmıştır. Simülasyon ortamı çoklu hedef takibini destekleyecek şekilde olup farklı RCS ve manevra şiddetlerine sahip birden fazla hedef içeren senaryolar üzerinden dalga şekli parametresi seçimleri ve kaynak tüketimi karşılaştırmaları yapılmıştır. Ayrıca önerilen maliyet fonksiyonunda kullanılmak üzere hedef sınıflandırmaya başvurulmuştur ve takip güncelleme aralığı limitleri seçilmiştir.

Özet (Çeviri)

The need for countermeasures against new and advanced threats and advances in technology, especially detection, robotics, wireless communication performances, and hardware capabilities, increases the need for advanced radar techniques. The dynamically changing environment in which radar systems must operate is becoming increasingly challenging for a variety of reasons. High speed and maneuverable targets, targets with low radar cross-section areas, and advanced countermeasures all have a negative effect on the performance. In this context, Cognitive Radar (CR) is considered as a new generation multi-functional, intelligent and adaptive radar that goes beyond traditional radars in terms of capability and mission. This thesis focused on the foundations of next-generation radar systems, namely cognitive radars, described by Haykin in a seminal article published in 2006. CR creates a closed-loop system that aims to improve system performance by combining information from interactions with the environment in which the CR is located. The four key parts of CR are the memory, global feedback, Bayesian filtering at the receiver, and dynamic programming at the transmitter. The capacity to change transmitted waveforms based on changes in the radar target and environment is an integral part of the system. Cognitive radars are inspired by how biological systems sense, learn and adapt to their environment to interact more intelligently with their surroundings. Marine animals such as bats and dolphins use echolocation for navigation and hunting and have a remarkable level of success in difficult conditions. Adding cognitive capabilities to radar systems is expected to improve target tracking performance by better utilizing the limited resources available and optimizing the system's interactions with the environment. The perception-action loop is the dynamic feedback loop between the cognitive system and the environment. Additionally, the framework to apply the cognitive perception-action cycle (PAC) in radar systems is provided by the fully adaptive radar (FAR). In this study, firstly, the basics of radar systems are explained. Due to its advantages such as beam-forming and working in different concurrent radar modes, the electronically scanned array antenna infrastructure used in the study is explained. In addition, the Kalman filter types and the interacting multiple models (IMM) algorithms used as the target tracking method in the radar data processing block are explained. Next, the basics of cognitive radar are explained. Waveform design and resource management, which are cognitive radar applications, are mentioned and FAR infrastructure is introduced. Afterward, the target classification to be used in the cognitive radar system model is discussed. The random forest classifier used for target classification is explained with its results. Finally, a system model is proposed for cognitive radars, which aims to improve tracking performance and balance time resource management. Along with the proposed cost function, optimization is carried out over the track update interval and the pulse time-number product parameter which is determinative in time on target duration. The system model is tested with three different scenarios and the resultant system model performance is evaluated by demonstrations. Proposed scenarios include single target tracking, multi-target tracking with different maneuver intensities, and multi-target tracking with different radar cross-section (RCS) tasks. The parameter selections of the proposed system for targets with different maneuvering intensities and RCS are compared. The simulation results confirm that with the proposed system model, cognitive radars have significantly better resource consumption and target tracking accuracy performance than conventional radar systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75482

    İstanbul-Paşaköy-B.Bakkalköy arası enerji nakil hattı kamulaştırma bilgi sistemi pilot çalışması

    Başlık çevirisi yok

    NURAY BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GONCA COŞKUN

  2. Tez No

    682069

    A cognitive lifecycle methodology for IP address management in next generation core networks

    Yeni nesil omurga ağlarda IP adres yönetimi için bilişsel yaşam döngüsü metodolojisi

    KÜBRA DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERK CANBERK

  3. Tez No

    809561

    QoS-based resource management and optimization in CR-based NOMA networks

    CR tabanlı NOMA ağlarında QoS tabanlı kaynak yönetimi ve optimizasyonu

    ÖMER FARUK AKYOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİHA TEDİK BAŞARAN

  4. Tez No

    735482

    Kültürel mesafe, kurumsal mesafe ve pazara giriş stratejisinin çok uluslu işletmelerde insan kaynakları yönetimi uygulamalarının global ve yerel benzeşimine etkisi

    Impact of cultural distance, institutional distance and entry modes on global and local similarity of human resource management practices in multinational enterprises

    PERLİN NAZ CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. N. AYLİN ATAAY SAYBAŞILI

  5. Tez No

    820386

    ENHANCING SPECTRUM SHARING EFFICIENCY IN COGNITIVE RADIO NETWORKS THROUGH MATLAB OBSERVATIONS AND QUANTITATIVE ANALYSIS

    MATLAB GÖZLEMLERİ VE KANTİTATİF ANALİZ YOLUYLA BİLİŞSEL RADYO AĞLARINDA SPEKTRUM PAYLAŞIM VERİMLİLİĞİNİN ARTIRILMASI

    AHMED MOHAMMED FAWZI AL-JA'FAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Altınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

Geri Dön