Çokfazlı ve çokzamanlı LPI radar sinyallerinin özimge yöntemleri ile sınıflandırılması

Abstract

LPI (Low Probability of Intercept, Tespit Olasılığı Düşük, TOD) radarlar, kodlanmış yapıda çalışan, gelişmiş teknolojiye sahip radarlardır. Kodlama, sinyal frekansındaki değişim ile olabildiği gibi faz bilgisi üzerinden de gerçekleştirilmektedir. Her iki koşulda da sinyalin doppler çözünürlüğünden ödün verilmeden menzil çözünürlüğü iyileştirilebilmektedir. LPI radarların düşük olasılıkla tespit edilebilme özelliği, aynı zamanda düşük tepe güçlerinde çalışıyor olmalarından da kaynaklanmaktadır.LPI radar sinyallerinin tespitinin güç olmasının sebebi, bu sinyallerin düşük SNR değerlerinde çalışıyor olmalarının yanında kodlama yapısının bilinmemesidir. Bu çalışmada, LPI radar sinyallerinin sınıflandırılmasına yönelik bazı metotlar geliştirilmiştir. Özellikle sabit bir frekansa sahip ve kodlamanın faz bilgisi üzerinden gerçekleştirildiği çokfazlı ve çokzamanlı kodlamalı LPI radar sinyalleri ele alınmış ve bu sinyallerin sınıflandırma teknikleri incelenmiştir.Çokfazlı ve çokzamanlı kodlamalı sinyaller, sabit bir frekansa ve süreye sahip sınırlı sayıdaki örnekten oluşmaktadır. Bu sinyallerin sınıflandırılabilmesi için çeşitli yapıdaki zaman-frekans dönüşümleri incelenmiştir. Bunlar; Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü, Wigner-Ville Dağılımı ve Çevrimsel Durağan Sinyal İşleme metotlarıdır. İki boyutta simgelenen sinyaller, özimge yöntemlerinde sınıflandırma amacıyla kullanılmak üzere birer imge olarak ele alınmıştır. Özimge yöntemi olarak, özimge yaklaşımı ve fisher yaklaşımı kullanılmıştır. Algoritmaların ve iki boyuttaki dağılımların sınıflandırma başarımları, MATLAB ortamında yazılan bilgisayar simülasyonları ile incelenmiştir.

LPI (Low Probability of Intercept) radars are based on an advanced architecture which makes use of coded pulses. Coding of pulses can be done either in frequency or in phase domains. In either case, LPI radar signals achieve high range resolution without compromising the doppler resolution performance. As a synergetic byproduct, a low probability of intercept is also achieved due to the low power levels of LPI radars.Uncooperative detection of LPI radar signals is a difficult task not only because of the low SNR but also because of the unknown structure of the coding. In this thesis, some classification based methods for the uncooperative detection of LPI radar pulses are proposed. We specialized on polyphase and polytime type LPI signal pulses and developed methods for the automatic identification of these types of signals.Polyphase and Polytime pulses of a given frequency and duration are characterized according to coding structure in to a finite family of classes. For the classification of given polyphase or polytime signal into one of these classes is studied via various time-frequency transformations. Short Time Fourier Transform, Wigner-Ville Distribution, and Cyclostationary Signal Processing Method are the time-frequency methods used. Two dimensional time frequency data associated with signals are treated as an image and eigenimage methods are used for the classification algorithms. As eigenimage methods, two methods making use of eigenface and fisherface methodology are used. Classification performances of the various algorithms proposed are studied via simulation studies.