Gauss dağılımlı ortamda sabit yanlış alarm oranı sezimi

Abstract

Klasik radar alıcıları, ortama ait istatistiğin bilindiği varsayılarak, hata olasılığını belli bir değerde tutarak, sabit bir eşik değeriyle çalışacak şekilde tasarlanır. Ancak gürültü veya çevresel yansıma seviyesinin bilinmediği veya değiştiği ortamlarda, sabit eşik değerli radar alıcılarında başarım düşüşü gözlemlenmektedir. Sabit Yanlış Alarm Oranı (SYAO) algoritmaları, ortamın istatistiğinin bilinmediği veya değiştiği durumlarda, ortamdaki gürültüyü veya çevresel yansıma gücünü kestirerek radar hedeflerini sezimleme amacı ile kullanılmaktadır. Bu tezde, tektür ortam ve tektür olmayan ortamlarda; (çoklu hedef veya çevresel yansıma geçiş bölgelerinde); Hücre Ortalamalı Sabit Yanlış Alarm Oranı (HO-SYAO), En Büyük Sabit Yanlış Alarm Oranı (EB-SYAO), En Küçük Sabit Yanlış Alarm Oranı (EK-SYAO) metotlarının yanlış alarm ve sezimleme olasılıkları hesaplanarak başarımları incelenmiş ve karşılaştırılmıştır.

Classical radar receivers are designed to work with a constant threshold to keep false alarm fixed on the assumption that the statistics of the environment is known a priori. However, in environments, in which noise or clutter level are not known or are changing, radars which have receiver, with fixed threshold level, show performance degradation. Constant False alarm Rate (CFAR) algorithms are used to detect the targets by guessing noise and clutter power level of environments whose statistics are not known or are changing. In this thesis, probability of false alarm and probability of detection of Cell Averaging Constant False Alarm Rate (CA-CFAR), Greatest of Constant False Alarm Rate (GO-CFAR), Smallest of Constant False Alarm Rate (SO-CFAR) methods are examined and compared in the homogeneous and non-homogeneous mutiple target and clutter edge power transition environments.