Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme Çağatay Candan ODTÜ Elektrik-Elektronik.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme Çağatay Candan ODTÜ Elektrik-Elektronik."— Sunum transkripti:

1 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme Çağatay Candan ODTÜ Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü 1

2 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sinyal İşleme: Belli bir amaç için eldeki sinyalin analizi, bileşenlerine ayrılması, “kalitesinin” artırılması ve içerisindeki bilginin daha anlamlı ve ulaşılır hale getirilmesi. 1. Analog Sinyal İşleme: Devre teorisine giriş dersleri de dahil olmak üzere EE müfredatindaki sistem teorisi derslerinde anlatılan konuların bütünü denebilir. Örnek: (Seri RC devresi) Giriş Sinyali Çıkış Sinyali h(t) x(t) y(t) LTI Sistem Sistemin dürtü tepkisi (impulse response) 2 Sinyal İşleme

3 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Analog Sinyal İşleme (devam) Temel problemlerden biri belli bir amaç doğrultusunda sistem tasarımıdır. (RC devresinde R kaç ohm, C kaç farad olmalı ki … … … …. olsun.) Tasarım problemi LTI sistemler için arzu edilen h(t) fonksiyonunu devre elemanlarıyla gerçeklemeye dönüşür. (Filtre veya sistem tasarımı) Analog sinyal işlemenin zorlukları: – Devre elemanlarıyla ilgili zorluklar (Her değerde eleman bulunamaması (Örneğin 1 F kapasitör!), seri üretilmiş olan değerlerde farklılıklar (1k Ω yerine 1.05 k Ω )  hassas tasarımın zor olması – Zamanla eleman değerlerin değişmesi  gürbüz (robust) tasarım zorlukları ve/veya düzenli kalibrasyon ihtiyacı –Başarılı tasarım ve tasarımcıların son derece kıymetli olması  tasarım maliyetinin yüksek olması 3

4 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme 2. Sayısal Sinyal İşleme: A/DCPU D/A x(t) T T y(t) x[n]y[n] Analog/Dijital Sinyal Çevirgeçi Dijital/Analog Sinyal Çevirgeçi “hesap makinesi” örneklenmiş girdi Önemli Notlar: Nyquist Teoremi: Eğer x(t) frekans uzamında (frequency domain) sınırlı ise (band-limited) örneklerinden, yani x[n] = x(nT) değerlerinden, x(t) hatasız şekilde oluşturulabilir. (şekildeki D/A blogu oluşturma işlemini yapmakta) Band-sınırlı x(t), LTI bir sisteme girdi ise; çıktı band-sınırlıdır ve çıktının örnekleri (y[n]) girdinin örneklerinden (x[n]) hatasız şekilde hesaplanabilir. (şekildeki “hesap makinası” blogu) Hesaplanan y[n]’den y(t) hatasız şekilde oluşturulabilir. 4

5 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme (devam) A/DCPU D/A x(t) T T y(t) x[n]y[n] h(t) x(t) y(t) Temel Sonuç: Eğer girdi band-sınırlı ise ve sistem LTI ise analog sistem (RLC’lerden oluşan devre) birebir aynı olacak şekilde sayısal olarak (“hesap makinası”) gerçeklenebilir. 5

6 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme (devam) Örnek: A/DCPU D/A x(t) T T y(t) x[n]y[n] Girdi: x(t) ve örnekleri (T=1/10) y[n]=0.5(x[n]-x[n-1]) Çıktı: y(t) ve örnekleri (T=1/10) 6

7 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme (devam) A/D Çevirici Örnekleri: 500 milyon örnek / saniye Her örnek 16 bit ile göste- riliyor Bilgiler 16 Şubat 2012 tarihinde alınmıştır. 7

8 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme (devam) D/A Çevirici Örnekleri: A/D – D/A Arasındaki Temel Yapısal Fark: D/A sistemleri A/D’lere göre görev farkından dolayı daha yüksek hızlarda çalışabilmektedir. 16 bit A/D verilen x(nT) değerini 2 16 aralıktan birine atamaktadır. 16 bit D/A ise 16 bit veriyi voltaja değerine çevirmektedir. 8

9 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Sinyal İşleme (devam) CPU (“Hesap Makinesi”) Örnekleri: FPGA (Çoğunlukla “fixed point” işlemler için kullanılan, çok hızlı çalışan, elektronik kapılar seviyesinde programlanan yapı) DSP (Sayısal sinyal işleme için özel olarak tasarlanmış, bir çok matematik fonksiyonuyla birlikte gelen özel mikroişlemciler) Mikroişlemci (“Basit matematik” gerektiren uygulamalarda kullanılan genel amaçlı daha çok kontrolçü görevini yapan işlemciler) PowerPC (Bilgisayar muadili olan üzerinde işletim sistemi olan yapılar) 9

10 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme Amacı: Tespit, parametre kestirimi ve sınıflandırma Tespit Hedefin varlığı- yokluğu kararı Parametre kestirimi Bazı önemli parametreler Menzil hız (radyal) yön (Her tespitin ardından yapılıyor) Sınıflandırma Uçak (sabit kanat) Helikopter (döner kanat) Filo... Tespit Detection KestirimEstimation Sınıflandırma Classification 10

11 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) Tespit kararlari ve hedef parametreleri RF/IF Anahtar == A/D T sn. x 1 [n]=x 1 (nT) x 2 [n]=x 2 (nT) x 3 [n]=x 3 (nT) x k [n] : “k” numaralı antenin “n” numaralı örneği DSP Varsayım : RF kanalları özdeş (x 1 [n] ve x 2 [n] arasındaki fark sadece anten konumundan kaynaklanmakta.) DSP uzay ve zamanda toplanan örnekleri işliyor. 11

12 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi : Yavaş zamanda çalışan blok --- PRI veya N x PRI saniye aralıklarla çalışan blok, tipik değerler PRI = 1 msec, N = 10 olabilir. Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) RF/IF Hedef yok MF MTI FFT Son Hedef var Eşik Değeri Yön bulma ve Sınıflandırma S/P İlk çıktıdakine benzer şekilde eşikleniyor Temel Blok Şema: Vektör şeklinde yazılmış veri : Hızlı zamanda çalışan blok --- A/D çeviricinin hızında, tipik bir değer 0.1 μ sn olabilir. N x 1 PRI Kargaşa bastırımı Doppler işleme Tespit 12

13 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (tespit) Tespitin Amacı: Atılan darbelerden hedefin varlığı-yokluğu kararını vermek. 1 μsn t (sn) t=0 1 2N-1N PRI = 1 msn s(t) t=1000 μsn Antenden çıkan sinyal Şekilde verilen yayılım Düzenli aralıklarla (Sabit darbe tekrarlama aralığı, PRI) Aynı darbenin tekrarlanmasıyla N adet darbe kullanılmasıyla olmaktadır. Gözlemler: 1.Darbe süresi / (Darbe tekrarlama süresi) = 1/1000 (1 birim zaman enerji yayımı, 999 birim zaman geri dönen yankıyı dinleme) 2.N adet darbe için toplam bekleme süresi = N x PRI = N msn. (N = 20 ise 20 msn) 13

14 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (tespit) 1 μsn t (sn) t=0 1 2N-1N PRI = 1 msn s(t) t=1000 μsn Antenden çıkan sinyal 1 μsn t (sn) t=Δt=Δ 1 2N-1N PRI = 1 msn r(t) t=Δ μsn Alıcıya gelen sinyal t=Δ + (N-2) msn 14

15 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Yukarıdaki şekil 1.Gönderilen sinyalinin Δ saniye sonra geri döndüğünü  havada Δ/2 saniye ilerledikten sonra bir engelle karşılaşıp geri yansıdığını  yayılım hızı (“c”) sabit olduğundan, yansımayı yaratan objenin Δ/2 x c metre ötede olduğunu söylemektedir. 2.Uzaklığı Δ/2 x c olan yansıtıcıdan başka herhangi bir başka yanısıtıcı yoktur. Pratikte şekil her şey bu kadar “net” değildir. 1.Alıcıda her zaman gürültü vardır 2.Ortamda birden çok hedef vardır 3.Ortamda çok güçlü hedef olmayan yansıtıcılar vardır (kargaşa, clutter) 4.Alıcı – verici sistemi (radar) hareketli olabilir 5.Hedefler hareketli olabilir. 6.Ortamdaki ilgilenmediğimiz yansıtıcılar hareketli olabilir (hareket eden arabalar, yel değirmenleri vs.) Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) 1 μsn t (sn) t=Δt=Δ 1 2N-1N PRI = 1 msn r(t) t=Δ μsn Alıcıya gelen sinyal t=Δ + (N-2) msn 15

16 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (tespit) 1 μsn t (sn) t=Δt=Δ 1 2N-1N PRI = 1 msn r(t) t=Δ μsn Alıcıya gelen sinyal t=Δ + (N-2) msn Tespitin amacı gürültü ve diğer etkenler altında hedefin varlığını saptayabilmektir. PW=10;N=1000; SNR_dB=0; SNR=10^(SNR_dB/10); s=ones(1,PW); Delta=randint(1,1,[PW+1 N-PW]); r=zeros(1,N);r(Delta:Delta+PW-1)=s; r = r + sqrt(1/SNR)*randn(1,N); plot(1:N,r); title([ 'Darbe uzunlugu = ' num2str(PW) ' ornek, Giris SNR degeri = '... num2str(SNR_dB) ' dB'... char(10) 'Darbe baslangici ' num2str(Delta) ' numarali ornek']); xlabel('n'); Şekiller için MATLAB Kaynak Kodu 16

17 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2012 Radar Sinyal İşleme (tespit) 17

18 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) SNR değerini artırabilmek için uyumlu filtreleme A/Ds[-n] r(t) T r[n] r out [n] Filtreleme İşlemi Öncesi Filtreleme İşlemi Sonrası 18

19 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) Uyumlu Filtreleme: Beyaz Gauss gürültüsü altında SNR değerini en çok artıran işlemdir. Verilen örnek için filtreleme sonucunda 10 örneklik sinyalin toplam enerjisi bir örnekte toplanır Filtre çıkışındaki SNR 10 dB artar, bu da çok daha başarılı şekilde tespit yapmaya olanak verir. PW=10;N=1000; SNR_dB=5; SNR=10^(SNR_dB/10); s=ones(1,PW); Delta=randint(1,1,[PW+1 N-PW]); r=zeros(1,N);r(Delta:Delta+PW-1)=s; r = r + sqrt(1/SNR)*randn(1,N); rout = conv(r,fliplr(s));rout(1:PW-1)=[]; figure(1), plot(1:N,r); title([ 'Darbe uzunlugu = ' num2str(PW) ' ornek, Giris SNR degeri = '... num2str(SNR_dB) ' dB'... char(10) 'Darbe baslangici ' num2str(Delta) ' numarali ornek']); xlabel('n'); figure(2), plot(1:N,rout); title([ 'SNR artirimi icin uyumlu filtreleme sonrasi' char(10)... 'Darbe baslangici ' num2str(Delta) ' numarali ornek']); xlabel('n'); Şekiller için MATLAB Kaynak Kodu Uyumlu Filtreleme! 19

20 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (tespit) 1. darbenin yankısı 2. yankı3. yankı 4. yankı 2. Yankının MF çıktısı 3. Yankının MF çıktısı 4. Yankının MF çıktısı 1. Yankının MF çıktısı Filtreleme İşlemi ÖncesiFiltreleme İşlemi Sonrası Ayni menzile ait çıktıları vektör olarak ifade etme 20

21 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) Vektör halinde yazım! PW=10;N=1000;num=4; SNR_dB=150; SNR=10^(SNR_dB/10); s=ones(1,PW); Delta=randint(1,1,[PW+1 N-PW]); r=[]; for k=1:num, dum=zeros(1,N);dum(Delta:Delta+PW-1)=s; dum = dum + sqrt(1/SNR)*randn(1,N); r=[r dum]; end; figure(1), plot(1:N*num,r,'x-'); hold on; title([ 'Filtreleme Oncesi' char(10)... 'Darbe baslangici ' num2str(Delta) ' numarali ornek']); for k=2:num, plot(([k k]-1)*N,[0 1],'--r'); end; xlabel('n'); hold off; %% figure(2), rout = conv(r,fliplr(s));rout(1:PW-1)=[]; plot(1:N*num,rout,'x-'); hold on; title([ 'Filtreleme sonrasi' char(10)... 'Darbe baslangici ' num2str(Delta) ' numarali ornek']); for k=2:num, plot(([k k]-1)*N,[0 PW],'--r'); end; xlabel('n'); hold off; Şekiller için MATLAB Kaynak Kodu 21

22 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (MTI) Kargaşa Bastırımı Kargaşa (Clutter): Toplanan örneklerdeki ilgilenmediğimiz diğer objelerden gelen yansımalar. Gözlem vektörü (N x 1) Hedeften gelen yansıma vektörü Kargaşa vektörü Alıcıdaki gürültü vektörü Hedef güç çarpanı (karmaşık sayı) 22

23 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (MTI) 1 μsn t (sn) t=0 12N-1N PRI = 1 msn s(t) t=1000 μsn Antenden çıkan sinyal Notlar: Her radar darbesi havada c x 1 μsn = 300 metre kaplamakta ve c hızıyla yayılmakta Her darbenin uyumlu filtre çıktısı 1 μsn ile örneklenirse menzil çözünürlüğü (c x 1 μsn)/2 = 150 metre olmakta. 23

24 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi μsn t (sn) t=0 1 2N-1N PRI = 1 msn s(t) t=1000 μsn Antenden çıkan sinyal 150m Radar “Omnidirectional” anten için 24

25 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi c Radar Sistemleri Eğitimi m Hedef RKA = 3m 2 (uçak) Kargaşanın Kapladığı Alan ≈ 2 π(Range)150 m 2 > 140,000 m 2 25

26 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) Sayısal Örnek: SNR = 20 dB  s(kT) ≈ 10, n(kT) ≈ 1 CNR = 40 dB  c(kT) ≈ 100, n(kT) ≈ 1 ve PRI = 1 msn ile 4 darbe atılmış olsun: Kargaşanın gözleme katkısı Alıcıdaki gürültünün gözleme katkısı Not: Örnekte gözlem vektörü gerçel değerli olarak gösterilmiştir. Pratikte gözlemler karmaşık sayılarla gösterilebilmektedir. Sinyal Terimi: (Genliği ortalama olarak 10 olan sayılar) Problem: Kargaşa terimin yanında sinyal terimi çok küçük! Çözüm: Kargaşayı azaltacak bir filtre kullanmak (MTI Filtresi) 26

27 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (MTI) MTI Filtresi (Moving Target Indicator, Hareketli Hedef Göstergeci): “Single Line Canceller”: Ardışık iki darbeyi birbirinden çıkarmak, H(z) = 1 – z -1 “Double Line Canceller”: “Single Line Canceller”ı üst üste iki kez uygulamak, H(z) = (1 – z -1 ) 2 MTI sonrası kargaşa Single Line Canceller Double Line Canceller Kargaşa tamamen temizlendi! 27

28 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2012 Daha Gerçekci Kargaşa Modeli: “Internal Clutter Motion” (3) (4) (1) (2) (5) Kargaşa 1 Kargaşa 2 Radar  Anten örüntüsü  Kargaşa özilinti matrisi Radar Sinyal İşleme (MTI) Daha gerçekci kargaşa vektörü 28

29 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Daha Gerçekci Kargaşa Modeli: Radar Sinyal İşleme (MTI) Kargaşanın özilinti dizisinin Gaussian fonksiyonu formunda olduğu varsayılırsa (istatistiksel modelleme), kargaşanın güç izge yoğunluk fonksiyonu (power spectral density) şekildeki gibi olur. Kargaşa özilinti dizisi 29

30 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Single Line Canceller Double Line Canceller MTI işlemi sonrasında kalan kargaşa gücü Radar Sinyal İşleme (MTI) 30

31 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Hareketli Hedef Modeli: Hedef (t=t 0 ) Radar Hedef (t 1 =t 0 +PRI) Hedef (t 2 =t 0 +2PRI) Hedef (t 3 =t 0 +3PRI) r(t 0 ) r(t 1 ) r(t 2 ) r(t 3 ) r(t 0 )-r(t 1 )=v rad PRI r(t 1 )-r(t 2 ) r(t 2 )-r(t 3 ) Hedef v rad sabit hızıyla radara yaklaşmakta ise: Hedef iki darbe arasında v rad x PRI metre yol alır. Gönderilen ve alınan dalganın faz farkı (2 x Katedilen-mesafe) / λ olur ( λ : dalgaboyu). Bu etkiye Doppler etkisi adı verilir. Katedilen mesafe düzgün (uniform) şekilde azalıyorsa (sabit hız) faz da düzgün şekilde değişir. 31

32 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Hareketli Hedef Modeli: Hedef (t=t 0 ) Radar Hedef (t 1 =t 0 +PRI) Hedef (t 2 =t 0 +2PRI) Hedef (t 3 =t 0 +3PRI) r(t 0 ) r(t 1 ) r(t 2 ) r(t 3 ) r(t 0 )-r(t 1 )=v rad PRI r(t 1 )-r(t 2 ) r(t 2 )-r(t 3 ) Sayısal Örnek: Hedef (uçak) 100 m/sn (360 km/saat) ile yaklaşmakta olsun. Sistem X-band bir radar sistemi (f c =10 GHz, λ= 3cm) ve PRI = 1 msn olsun. Uçak 1 msn için 10 cm yaklaşır. Bu durumda faz 10 cm / 3 cm = 3 + 1/3 tur döner. İki darbe arası faz kayması 1/3 tur = 120 derece = 2π/3 radyan olur. Radar Sinyal İşleme (Doppler Etkisi) Not: Elektrik Mühendisliği literatürü j 2 = -1, matematik literatürü i 2 =

33 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 FFT Radar Sinyal İşleme (Doppler etkisi) Fast Fourier Transform (FFT): DFT (FFT) Matrisi 33

34 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (Doppler etkisi) FFT matrisinin her satırı sayısı ve bu sayının 2, 3, …, (N-1) derece kuvvetlerinden oluşur. Satırlar hareketli hedefin oluşturduğu s vektörüne çok benzerdir. matris vektör çarpımına s-vektörünün FFT’sinin hesaplanmasına denktir. Bir önceki yansıda verilen sayısal örnekte olan bir s vektörü bulunmuştu. Bu vektör 4x4 boyutlu F matrisi ile işlenirse sonuç S = [1.00; j2.36; -j1.7321; j0.63] T 34

35 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Örnek için FFT çıktısı: S = [1.00; j2.36; i; i] T FFT işlemi ile hedefin hareketinden kaynaklanan ilgilendiğimiz sinyalin fazındaki değişime (Doppler etkisi) uygun şekilde veriler “toplanır”. Bu işleme evre uyumlu işleme (coherent processing, coherent integration) adı verilir. Evre uyumlu işleme için faz bilgisi kritik önem taşır. FFT Çıktıları Radar Sinyal İşleme (Doppler etkisi) 35

36 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Evre Uyumsuz İşleme (Non-coherent Processing/Integration) Evre uyumlu (coherent) işlemede s vektörü üzerinde sadece Doppler etkisinden olan bir faz değişikliği varsayılır. Eğer hedef kendi ekseni etrafında dönüyorsa (fluctuating target), yani manevra yapıyorsa, ardışık darbeler arasında RKA değişebilir ve bu da evre uyumlu işlemenin başarısını düşürür. Bu durumda MTI işlemi sonrasında oluşan kargaşa etkisi azaltılmış sinyalin FFT’si hesaplanmaz; bunun yerine sinyal genlikleri toplanır. Bu işleme evre uyumsuz darbe entegrasyonu (non-coherent processing) adı verilir. Not: 1.Evre uyumsuz yaklaşım evre uyumlu yaklaşıma göre daha düşük bir başarımla çalışmaktadır. Bazı durumlarda başarım farkı az, bazı durumlarda ciddi miktarda olabilir. 2.Kargaşanın az olduğu bazı radarlarda (deniz radarları) MTI işlemi yapılmadan da evre uyumsuz entegrasyon yapılabilir. Radar Sinyal İşleme (devam) İlgilendiğimiz menzilden gelen “k” numaralı darbe 36

37 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (devam) Çıkışdaki Sinyal – (Girisim + Gürültü) oranı Doppler/ Hedef hızı (katlanmış) ekseni optimal filtre (bahsedilmedi) MTI filtreleri (Temel şemadaki yaklaşım) 37

38 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Sayısal Örnek için Eşikleme: FFT çıktısı S = [1.00; j2.36; -j1.7321j; j0.63] Eşikleme (thresholding) (tespitin en son adımı) Radar Sinyal İşleme (devam) Eşikleme: Her FFT çıktısının genlik değeri önceden belirlenmiş olan eşik değeri ile karşılaştırılır. Eşik değeri P FA (yanlış alarm olasılığı) değerini sağlayacak şekilde seçilir. (önceki sunumlar) ise genlikler [ ] olur. Her bir genlik değeri kendine ait eşik değeri ile karşılaştırılır (Eşik değerleri her FFT çıktısı için farklı olabilir) ve tespit kararı verilir. 38

39 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (Yön Bulma) RF/IF Tespit RF/IF Tespit RF/IF Tespit Temel Yön Bulma: Her anten çıktısı bağımsız olarak tespit sistemine verilir. Herhangi bir menzil ve FFT çıktısı için tespit kararı verilirse, tüm antenlerin aynı menzil ve FFT çıktısı için üretilen değerler karşılaştırılarak yön bulma işlemi yapılır. Ana fikir antenlerin birbirlerinden farklı konumda ve/veya farklı anten örüntü değerlerine sahip olmalarıdır. Bu farklılık açısal bir seçicilik getirmektedir. 39

40 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Genlik Karşılaştırma: Farklı yönlere bakan antenlere bağlı almaçların aldığı sinyallerin genliklerinin karşılaştırılması ile yön belirlenir. p1p1 p2p2 -- -  0  p1p1 p2p2 Radar Sinyal İşleme (Yön Bulma) 40

41 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Faz Karşılaştırma: Faz merkezleri farklı olan antenlerin bağlı oldukları almaçların fazlarının karşılaştı- rılması ile yön belirlenir. Temel varsayım, gelen sinyalin düzlem dalga olduğudur. d sin  Radar Sinyal İşleme (Yön Bulma) 41

42 ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme (Yön Bulma) Yükseliş (elevation) ve yanca (azimuth) yönlerini kestirmek için kullanılan bir anten dizisi 42


"ODTÜ Elektrik ve Elektronik Müh. Böl. ODTÜ Sürekli Eğitim Merkezi Radar Sistemleri Eğitimi 2013 Radar Sinyal İşleme Çağatay Candan ODTÜ Elektrik-Elektronik." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları