Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
338332		Parametric estimation of clutter autocorrelation matrix for ground moving target indication / Hareketli yer hedefi tespiti uygulamalarında kargaşa öz ilinti matrisinin parametrik kestirimi Yazar:EMRE KALENDER Danışman: PROF. DR. YALÇIN TANIK Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2013 83 s.
Hareketli yer hede? tespiti (GMTI) modu olan hava radar sistemlerinde kargaşa, karıştırıcılar vegurült ü sinyalleri içinde bulunan hareketleri hede?erin tespiti istenmektedir. Bu girişim bileşenlerinin genellikle hedef yankı sinyallerini maskelemesi nedeniyle girişim sinyallerinin bastırılması gerekmektedir. Uzay zaman uyarlı işleme, uzaysal ve zamana baglı bilgileri kullanan ve yaygın biçimde kullanılan bir girişim bastırma teknigidir ve düşük radyal hızlara sahip hede?erin tespitini mümkünkılmaktadır. Ancak, girişimin uyarlamalı bir biçimde kes- tirimi geniş ikincil veri destegi yanında yuksek işlem kapasitesi gerektirmektedir. Homojen olmama problemleri nedeniyle ikincil veri desteğigerekenden az olabilmektedir ve radar sisteminin işlem kapasitesi uyarlamalı kestirim için yeterliolamayabilmektedir. ?Işlem yukünü ve kestirim için gerekli olan ikincil veri gereksinimini azalta- bilmek amacıyla parametrik metodlar kargaşa ilinti matrisinin yapısına ilişkin onceden sahip olunan bilgileri kullanmaktadır. Girişim bastırımı için parametrik uyarlamalı bir yontem olan uzay zaman özbağlanımlı ?ltreleme ve tam parametrik bir y öntem olan model bazlı metodlar, uzay zaman uyarlı işlemeye alternatif olarak literaturde önerilmiştir. Bu çalışmada, uzay zaman özba ğlanımlı ?ltreleme ve model bazlı GMTI yaklaşımları incelenmiştir. Bu yaklaşımların performansları hem benzetimhem de test uçuşu verileri ile degerlendirilmiş ve örnek matris çevrimi uzay zaman uyarlı işleme ile performans karşılaştırılması yapılmıştır.Anahtar Kelimeler: GMTI, Parametrik, Bastırım, Kargaşa, özbağlanım
In airborne radar systems with Ground Moving Target Indication (GMTI) mode, it is desired to detectthe presence of targets in the interference consisting of noise, ground clutter, and jamming signals.These interference components usually mask the target return signal, such that the detection requiressuppression of the interference signals. Space-time adaptive processing is a widely used interferencesuppression technique which uses temporal and spatial information to eliminate the eects of clutterand jamming and enables the detection of moving targets with small radial velocity. However, adaptiveestimation of the interference requires high computation capacity as well as large secondary sampledata support. The available secondary range cells may be fewer than required due to non-homogeneityproblems and computational capacity of the radar system may not be sucient for the computationsrequired. In order to reduce the computational load and the required number of secondary data forestimation, parametric methods use a priori information on the structure of the clutter covariancematrix. Space Time Auto-regressive (STAR) ?ltering, which is a parametric adaptive method, and fullparametric model-based approaches for interference suppression are proposed as alternatives to STAPin the literature. In this work, space time auto-regressive ?ltering and model-based GMTI approachesare investigated. Performance of these approaches are evaluated by both simulated and ?ight test dataand compared with the performance of sample matrix inversion space time adaptive processing.Keywords: GMTI, Parametric, Suppression, Clutter, Auto-regressive