FBE- Telekomünikasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

Gözat

Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 5 / 333
  • Öge
    Change detection in multitemporal satellite images using multiscale bilateral filter and sift flow
    (Institute of Science and Technology, 2018-06-07) Awad, Bahaa ; Erer Yazgan, Işın ; 504161302 ; Telecommunications Engineering
    In the past few decade the number of satellites orbiting earth has increased exponentially. These satellites vary in purpose and application ranging from communications, security, and military to climate monitoring and many more. This increment in the number of satellites observing earth's surface led to an abundance in remotely sensed data and satellite images. Furthermore, the recent development of new and advanced technology in the sensor field made images obtained thought satellites more reliable and accurate than ever. High-resolution satellite images provide a level of resolution unparalleled before. Change detection is process to establish and indicate the difference between two items. Multitemporal satellite images are a set of at least two satellite images of the same geographical area taken over different times. This makes change detection in multitemporal satellite images the process of establishing and indicting the difference between a set of at least two satellite images taken over different times. Change detection in remotely sensed images has many applications which range from climate change, disaster prediction, weather monitoring to urban planning and agricultural land change. The field of change detection in satellite images is growing rapidly due to necessity and need for efficient, reliable, fast and accurate change detection algorithms. However despite the abundance of literature facing these issues, truly reliable and accurate change detestation methods are scarce and even when they exist they tend to be slow and complex. The goal of this thesis is to introduce an accurate, robots, fast and unsupervised change detection algorithm. One of the most common methods of change detection are change detection algorithms that are based on the difference image. These algorithms typically use the difference of the two temporal images for further feature extraction and clustering. This makes them simple, fast and usually quite accurate. This makes building a difference image based algorithm a very enticing idea. Hence, the first algorithm proposed here, is an algorithm based on the difference image analysis. The bilateral filter is used to further enhance the difference image. This yields better features that can be used for clustering. The proposed algorithm checks many of the goals that were set in the beginning. It is accurate, fast and unsupervised. However, it underperforms in the robustness category. The problem with difference image based algorithms is that they fail on big real images, they work better on small images has a consistency in its change. This brings us to our second method; this method is based on image matching using dense correspondence. xxiii More specifically SIFT flow algorithm is utilized for change detection. The SIFT flow algorithm is more commonly used in video processing field. It uses scale invariant feature transform (SIFT) to match pixels in any two given images. SIFT flow is highly robust and extremely fast. A way to use this algorithm in change detection instead of its natural use is proposed: assuming that the two images have been previously registered. The SIFT flow between these two images will reflect change. False detections can be curbed by applying a threshold on the SIFT flow intensity. This method is simple in concept but extremely effective in application. The results of using SIFT flow as change detection algorithm proves to be good since it works under unideal conditions rather correctly. However the change map resulting from SIFT flow tents to be a little bit exaggerated and general. The two algorithms proposed so far are a perfect match for each other. The bilateral filter based algorithm finds small detail extremely accurately but underperforms when it comes to large regions of change. The SIFT flow based algorithm on the other hand locates the big areas of change correctly but struggles to find small details. This makes them a perfect match to each other, by applying SIFT flow first we can provide the bilateral based algorithm with the kind of data it likes, bordered areas of consistent change. By combining the two algorithms we can find accurate results on any scale of an image under any circumstance with high speed and efficiency, in other words we take the best of two worlds. The bilateral filter is first tested by presenting artifact to an image. The resulting image is considered the changed image. Then, the bilateral based algorithm is applied over these two images. The result is quantified by comparing the obtained change map to the artifact. Results using this approach show that the bilateral filter based algorithm performs much better than its peers in every aspect. Later, the SIFT flow algorithm and bilateral based algorithm are tested on more realistic data set. The results are presented in the form of change and heat maps. Change maps of the bilateral filter based method are rich in detail, however, they lack accuracy over large areas. SIFT flow based change maps are accurate but lack enough detail. On the other hand, the change maps obtained by combining the two algorithms are both rich in details and accurate.
  • Öge
    Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
    (Institute of Science and Technology, 2017-12-15) Özyurt, Erdem Onur ; Günsel, Bilge ; 504131308 ; Telecommunications Engineering
    Recently, the field of object tracking is drawing increasingly more attraction of numerous researchers around the world. Object tracking is the process of estimating location of an object or multiple objects over a video sequence elapsing for an amount of time. The task of object tracking accompanied with some challenging problems such as occlusion, illumination change, high motion, pose and scale variations becomes even more challenging when wide area aerial video sequences are the case. This is because the target object shot at a long distance by an aerial vehicle is represented with a few pixels. The increasing need and demand for video surveillance using wide area aerial video sequences, for instance for traffic monitoring, security and surveillance or environmental analysis necessitates dealing with these problems. In the context of this thesis, the problem of object tracking in wide area aerial video is handled by developing a method that utilizes a target update scheme. The proposed model is based on regularization via sparsity-based conditional density propagation. The regularization task is carried out through sparse representation of the possible target candidates and approximating the best target candidate with minimal reconstruction error recursively with respect of the philosophy of conditional density propagation, particle filtering. The target candidates are propagated through the frames via estimated affine transformation parameters that constitute the state vector. The use of the particle filtering via sparse target representations already exists in the literature. In these methods, the approximation of the best target candidate is achieved by representation of each target candidate in the linear span of a fixed or slowly-updating target template set plus a trivial template set and selecting the target candidate with the smallest reconstruction error as the tracking result after deriving the template coefficients through l1 minimization. The process is recursively repeated in the upcoming frames. Our major contribution to this system is the integration of a monitoring system that allows the tracker to automatically perceive anomalies thus update the observation model. Specifically, this is achieved by monitoring the tracking dependent on the model parameters that include minimum reconstruction error after approximation of the target candidates in the current frame, the magnitude of domination of the coefficients of trivial templates over the coefficients of target templates approximated through l1 minimization and the number of particles used in l1 minimization. Subsequent to the approximation via l1 minimization in the current frame, if an anomaly implying divergence from the target object is not detected, the tracking task keeps on moving using the current target template set without an interruption. Whenever an anomaly is reported by the tracker, a detection of target object is expected to be received from the object detector, which is a deep learning network in our model. In our work, because of its excellent object localization capability, Faster R-CNN is employed as the object detector. Once an object detection information is received, a new target template set is generated and the tracking task is resumed with the updated target template set. Unlike the existing models which continuously track, the capability of quiting tracking avoids the tracker from diverging that increase the robustness to occlusion where the target object extrudes from scene. Also, the update of the target template set upon a detection information from the detector makes the tracker more robust to high motion, because the target template set is refreshed with a more recent appearance of the target object. In order to avoid false alarms, the fulfillment of target update on time is vital. In order to achieve this, the proposed monitoring system is designed to be stimulated by analyzing the model parameters retrospectively over time. The experiments are performed using the datasets VIVID and UAV123 which include wide area aerial videos. Commonly used evaluation metrics including success rate, precision rate and center location error are used to report the object tracking performance. Numerical results demonstrate that the proposed target tracking scheme integrated with the object detector based on faster R-CNN significantly improves the accuracy, compared to the baseline l1 tracker and other state-of-the-art trackers.
  • Öge
    Rapidly varying sparse channel tracking for OFDM systems
    (Institute of Science and Technology, 2017-05-31) Büyükşar, Ayşe Betül ; Çırpan, Hakan Ali ; 504141302 ; Telecommunication Engineering
    Over the 30 or 40 years wireless communication has got too much attention in the communication field mainly because of the mobility requirements. Therefore ongoing researches focused to improve performance of the wireless communication systems which consist of receiver and transmitter part. Channel impairments are the main detrimental effects for communication systems since transmitted signal passed through the channel. Receiver is tried to detect message signal from received corrupted transmitted signal. Also, additive channel noise and communication system noise decrease the performance of detection the message signal. Wireless communication channel causes the interference between symbols and channels because of the fading. Thus, wireless communication systems are designed that capable to mitigate channel effects. Based on practical observations some of the researchers are modeling the channel distribution for considered environments. Some of the observation based channel models in literature are Nakagami, urban and rural channel models. Also, there is other different methods to model the channel. Channel equalization is important for reliable communication between transmitter to receiver. Therefore many researchers are aimed to estimate the channel. These studies basically grouped as parametric and blind channel estimation methods. Parametric means that channel properties are parameterized depend on the specified features of the communication environment. There is many approaches to model the channel in the literature. On the other hand, blind channel estimation methods are not use the assumptions therefore its performance is less than parametric methods. Blind methods are more convenient for situations where there is no channel information. One of the main restrictions of the communication systems is bandwidth. Due to available bandwidth is limited, researchers are led to more spectral efficient modulations. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) technique is widely accepted by many communication standards because of the spectral efficiency. OFDM divides available bandwidth to orthogonal subchannel and transmits high data rate message signal via parallel slow data rate subcarrier. When the channel is slow fading, subchannel of the OFDM system will be flat. Therefore the channel estimation and equalization will be handled more easily. However, when the channel is fast varying the orthogonality between sub channels will be violated. Thus, inter carrier interference will occur, one OFDM symbol will face with many channel coefficients which changing over time depend on velocity. There is many studies and approaches to increase performance of the OFDM system while the channel is fast varying. It is important to use resources of the communication system effectively. So, recent studies are trying to exploit sparsity information which enables better performance even insufficient observation. Recent compressed sensing studies showed that sparse signals can be recovered even there is not enough observation. Even these algorithms are rather complex, some of them can be applied to the channel estimation problems. In literature it is accepted that the wireless communication channel has sparse nature. It is generally assumed that the channel length is limited and only strong paths will have effect on signal. Sparse channel means that there is only few multi path over the channel length. In this thesis we will focus on parametric and data aided channel estimation problem for OFDM systems. Our subject mainly based on Autoregressive (AR) model which use velocity of the mobile receiver and sparsity assumption. Under these assumptions, SAGE MAP based channel estimation method in this thesis. Each section will be explained as follows. Introduction section will present general view to wireless communication system. The studies examined which focus on channel estimation. Proposed channel models and channel estimation algorithms in the literature is explained. Literature review about CS approach for channel estimation is summarized. Also sparse and fast varying channel estimation studies are explained briefly. And the main objective and the aimed contributions of the thesis are explained. Section of wireless communication channels gives descriptions of the channels and summarize channel modeling parameters. Also generally accepted channel models are explained. Third section explains the OFDM system and its advantages, disadvantages. OFDM block scheme is presented and process flow is explained. The OFDM channel estimation section outlines fundamental methods to estimate channel for OFDM signals. Also simulation results included to analyze and compare these methods with each other. the channel estimation methods explained in this section do not consider the channel sparsity. Therefore their performances can be improved with CS algorithms. Recent years it is proved that many real world channels are naturally sparse. Sparsity knowledge which is a priori assumption about channel, can improve the estimation performance. Therefore fourth section outlines definition of sparse signal, sparse channel, compressed sensing techniques and sparse channel estimation. Moreover, simulation results are obtained to compare proposed method pros and cons. Fifth section clarify the sparse fast varying channel which time variation of the channel is modeled with AR process. Then proposed problem definition is presented and explained with details. Derivation of the problem is explained and at the end we concluded with an algorithm. Simulation of the algorithm is presented and compared with other case studies and analyzed. In conclusion, it is explained that how proposed algorithm can be extended and how its weaknesses can be eliminated. It is showed that proposed method is more flexible to track channel sparsity. Therefore it can be useful for future communication standards which requires to acceptable communication performance under fast varying environment.
  • Öge
    CMOS Class E power amplifiers for wireless communications
    (Institute of Science and Technology, 2003) İlhan, Katibe ; Palamutçuoğulları, Osman ; 142711 ; Telecommunication Engineering
    İletişimin insanlığın uygarlaşmasında önemli bir işlevi vardır. Son zamanlarda kablosuz iletişime olan ihtiyacın önemli ölçüde artması düşük maliyetli, düşük güçlü ve yüksek oranlarda etkin RF alıcılarının elde edilmesi için tetikleyici faktör olmuştur. Son zamanlarda, entegre devre RF alıcıları dizaynı çalışmaları, pek çok analog fonksiyonel bloğu tek bir silikon CMOS cipinde yer alacak şekilde daha yüksek seviyede entegrasyon gerçekleştirmek üzere yoğunlaşmıştır. Güç kuvvetlendiricileri (PA), RF alıcıları içerisinde en fazla güç sarfiyatının olduğu bölümdür ve düşük maliyetli CMOS teknolojisi ile henüz tam olarak entegre edilememiş fonksiyon bloklarından biridir. Güç kuvvetlendiricileri, iletim yolundaki son fonksiyonel blok olup; iletilen sinyali istenen iletim güç seviyesine getirmek işlevini görür. Genel olarak, güç kuvvetlendiricilerinin CMOS teknolojisi ile entegre edilmesi kuvvetlendiricinin etkinliliğini kısıtlamasından dolayı zordur. Bu çalışma, kablosuz iletişimdeki CMOS teknolojileri için tasarlanmış olan RF E-sınıfı güç kuvvetlendiricilerinin teorik analizini ve devre tekniklerini ele almaktadır. Teorik çalışma, şönt kapasitesi olarak parazitik savak kapasitesini kullanan RF E-sınıfı güç kuvvetlendiricileri tasarımı için bir sayısal metodu içermektedir. Yeni yaklaşım, kapasitelerin fiziksel özelliklerini baz almaktadır, bu yüzden herhangi bir kapasitans modeli ile sınırlanmamıştır. Lineer olmayan şönt kapasitesi ve sonlu DC -besleme endüktansmı kullanan RF E-sınıfı güç kuvvetlendiricileri için ana frekansta ve ikinci harmonikte basit empedans uydurma önerilmektedir.
  • Öge
    Inverse synthetic aperture radar imaging
    (Institute of Science and Technology, 1995) Ölçer, İbrahim ; Çelebi, Ertuğrul ; 46323 ; Telecommunication Engineering
    Bir cisme gönderilen elektromagnetik dalga veya bir başka deyişle cismin etkisi altında kaldığı elektromagnetik alanlar, o cismin üzerinde elektrik akımları endükler. Bu akımların uzaya ışıdığı alanlar "saçılma" olarak adlandırılır ve cisim saçıcı olarak değerlendirilir. Radar alıcıları da uzaktaki bir hedeften geri saçılan alanları algılayarak ve genelde cismin uzaklığı, açısal konumu ve hızı gibi bilgileri elde etmek amacıyla kullanılan sistemlerdir. Bir radar hedefinden geri saçılan alan hem doğrudan geri yansımaların hem de cismin geometrisine bağlı olarak meydana gelen birden çok yansımaların süperpozisyonu olarak düşünülebilir. Gerçekte, saçıcı cismin, yani radar hedefinin boyutları, propagasyonu söz konusu olan dalgaboyundan yeteri kadar büyükse saçılma belirli sayıda saçıcı merkezin toplam etkisi olarak ortaya çıkar. Kısacası yeteri kadar yüksek frekanslarda bir radar hedefini sonlu sayıda saçıcı merkezin oluşturduğu söylenebilir. Yukarıda söylenenlere dayanarak bir cismin radar görüntüsü, o cismin saçıcılık işlevinin uzay dağılımının haritası olarak tanımlanabilir. Radar görüntüsünün kalitesi aynı cismin optik görüntüsüyle olan benzerliğiyle değil, cisme ait saçılım mekanizmalarını ne doğrulukla gösterdiğiyle ölçülür. Diğer önemli bir kriter de radar görüntüsünde birbirine yakın saçıcı noktaların ayırtedilebilmesidir. Bilindiği gibi darbe modülasyonlu bir radar sisteminin uzak ve birbirine yakın cisimleri ayırtedebilirliği kullanılan darbe süresi ve anten huzme genişliğiyle sınırlıdır. Darbe süresi radarın bakış doğrultusunda yer alan cisimlerin ayırtedilebilirliğini sınırlar. Ne kadar kısa süreli bir darbe iletilirse radar menzili üzerinde birbirine o derece yakın cisimler ayırt edilebilir. Anten teorisinden de bilindiği üzere antenin huzme genişliği boyutları ile ters orantılıdır. Anten açıklığına paralel doğrultudaki cisimleri ayırt edebilmek için dar bir huzmeye gereksinim vardır. Özellikle çok uzak mesafelerden belirli hedeflerin (ör. uçak ve uydu gibi araçlardan yeryüzünün) iyi bir ayırtedebilirlikle görüntülemek istediğimizde gerekli anten açıklığı gerçeklenmesi imkansız boyutlara ulaşmaktadır. vı Gerçek fiziksel boyutlardaki bir antenin sağlayabileceği ayırtedebilirliği çok daha küçük boyutlardaki bir anten ile de sağlayabiliriz. Doğrusal hareket halindeki bir uçağa yerleştirilen bir anten ile belirli zaman aralıarıyla ölçüm alınması, ölçüm alman süre boyunca uçağın katettiği yola eşdeğer uzunluktaki bir antenin sağlayacağı ayırtedebilirlikten daha iyi olacaktır. Bu yöntem bütük bir anten dizisini yapay olarak elde etmeye eşdeğer olduğundan "yapay açıklık işleme " olarak ve bu yönteme dayalı işleyen radar sistemleri " yapay açıklılı radar" sistemleri olarak adlandırılır. Antenin bir doğrusal hareket izlediği bu sistemlerden farklı olarak, hedef cismin etrafında dönerek dairesel bir açıklık çizdiği sistemler de askeri uygulamalarıda kullanılmaktadır. Bir anten sabit iken cismin kendi etrafında dönmesi, ya da cisim sabitken antenin cisim etrafında döndürülmesi ile elde edilen sonuçlar eşdeğerdir. Bu sistemler de cismin hareketli, antenin hareketsiz olmasından dolayı " ters yapay açıklıklı radarlar " (Inverse SAR) olarak adlandırılır. Inverse SAR ölçüm düzeni temel alınarak bir cismin 2-boyutlu yansıtıcılık işlevi ile 2-boyutlu frekans yanıtının Fourier dönüşüm çifti oluşturduğu göesterilebilir [1],[2]. Dolayısıyla bir cismin frekans yanıtının bilinmesi, ters Fourier dönüşümü yoluyla "dürtü yanıtı"nm bulunmasına olanak sağlar. Birçok kanonik yapının saçılım özelliklerinin bu yolla incelenmesi ilk olarak Kennaugh ve Moffat tarafından ele alınmış ve daha sonraları birçok kimse tarafından da uygulanmıştır, [30]. Gerçekte bu yöntem, doğrusal zamanla değişmeyen bir sistemin dürtü yanıtının, sistemin sinusoidal bir girişe verdiği sürekli hal yanıtına ters Fourier dönüşümü uygulanarak elde edilmesinden başka bir şey değildir. Radar uygulamasında da, yeteri kadar uzaktaki bir hedeften saçılan alanı, gönderilen dalgayı referans alarak yazarsak hedefin "aktarım işlevini" elde etmiş oluruz. Hedefi çevreleyen dairesel bir açıklık üzerinde değişik açılardan gözlenmesi ile 2-boyutlu frekans yanıtına geçilebilir. Fourier dönüşümüne dayalı yöntemin hızı algoritmalarla (FFT) gerçeklenebilmesine rağmen bazı sınırlamaları olacağı açıktır:. Cismin gerçek dürtü yanıtını elde edebilmek için sonsuz geniş bir frekans aralığında ölçüm yapma olanağı yoktur. Dolayısıyla cismin ölçülen frekans yanıtı, gerçek frekans yanıtının, kesim frekansları ölçüm aralığının başlangıç ve bitiş noktaları olan ideal band geçiren bir süzgeçten geçirilmiş şekline eşdeğerdir. Sınırlı bir band aralığı kullanılması zaman domeninde ayırtebilirliğin düşmesine yol açar. viiı Buna ek olarak, frekans domeninde pencereleme zaman domeninde konvolüsyona karşılık geldiğinden dürtü yanıtında gözükecek saçıcı mekanizmalara ait genlik değerleri, çevre saçıcıların da etkisinin bulunduğu değerlerdir.. Keskin ve dar kenarlı bir pencereleme işlevi dönüşüm domeninde yüksek genlikli yan loblara neden olur. Bu ise, saçıçı noktalara ait enerjinin bu loblarm etkisi ile diğer sağıcılara sızmasına ve zayıf sağıcılara ait yanıtların baskın olanların yan loblarıyla örtüşüp gözükmemesine yol açabilir.. Ters yapay açıklıklı radar ölçüm düzeniyle elde edilecek verilerin kutupsal koordinatlara uygunluğu nedeniyle, doğrudan 2-boyutlu Hızlı Fourier dönüşümüne geçmek ayrı bir aradeğerleme işlemini gerekli kılacak, bu da kullanılacak algoritmaya ek bir yük getirecek ve hızını yavaşlatacaktır. Son 30 yıl içersinde. Fourier dönüşüm yöntemine dayalı sımrlamalrın üstesinden gelebilmek için bir çok değişik veri analiz yöntemleri geliştirilmiştir. Daha çok spektrum kestirimi çatısı altında değinilen bu yöntemler arasında "özbağlanımlı (autoregressive:AR)" veri modelleme veya diğer adıyla Maksimum Entropi yöntemi de birçok uygulamada başarıyla kullanılmaktadır, [2],[5],[24]. Bu çalışmada, ters yapay açıklıklı radar konfigurasyonu örnek alınarak bir ölçüm düzeni kurulması ve bu sistemle alınacak verilere sayısal işaret işleme yöntemlerinin uygulanması. 2-boyutlu görüntüleme yöntemlerinin anlaşılması amaçlanmıştır. TÜBITAK-MAM, Uzay Teknolojileri Bölümü bünyesinde, Mikrodalga laboratuvarında kurulan bu ölçüm düzeninde görüntülemede kullanılacak radar saçılım verilerinin toplanmasında aşağıdaki adımlar izlenmektedir:. Hedef, sönümlü bir odacık içerisinde dönüş hareketi bilgisayar yardımı ile kontrol edilen bir destek üzerine yerleştirilmektedir. Sönümlü bir odacık kullanılmasındaki amaç sadece hedeften saçılan alanı kaydedebilmek, yani hedefin dış ortam ile meydana getireceği istenmeyen yansımaları yalıtmaktır. vııı . Bilgisayar yazılımı ile hedefin kendi ekseni etrafında, toplara kaç derece ve ne kadarlık açısal artımlarla döneceği belirlenmektedir.. Hedef, belirlen açıya getirildiği sırada, yine yazılım aracılığıyla, sistem dalga iletimi için tetiklenmektedir. Sistem HP 8410A Network Analyzer, Transmission- Reflection Test Unit ve Sweep Oscillator kullanarak gerçekleştirilmiştir. Network Analyzer'ın çıkışlarından analog gerilimler olarak alman hedefin faz ve genlik yanıtları bilgiyara bağı analog-sayısal çevirici kartı ile örneklenip sayısal formda bilgisayara kaydedilmektedir. Yukarıda değinilen bir dizi öcüm sadece incelenecek olan hedef cisim için değil, aynı zamanda saçılım özellikleri iyi bilinen basit yapıdaki bir cisim ve hedefler olmaksızın sadece sönümlü odacığm kendisi için de tekrarlanmaktadır. Hernekadar sönümlü odaçık hedefi dış ortamdan yalıtmak için kullanılasa da anten-port bağlantıları arasındaki empendans uyuşmazlıkları, zayıf dahi olsa çevreded gelen yansıma etkileri dürtü yanıtında istenmeyen yansımalar olarak kendinin belli edecektir. Bu amaçla birçok uygulamacının benimsediği bir kalibrasyorı yöntemi ile yukarıda değinilen 3 ayrı ölçüm ve kalibrasyon cismi için hesaplenan teorik frekans yanıtı aşağıdaki gibi birleştirilerek hedefin gerçek frekans yanıti bulunur: C(/) " E{f) ? SU)-B(f) Burada E(f) kalibrasyon cisminin teorik frekans yanıtı, T(f), S(f) ve B(f) ise sırasıyla hedefin, kalibrasyon cisminin ve arkaplanın olmak üzere kompleks ölçüm yanıtlarıdır. Hedeflere ait ölçümlerden arkaplan ölçümlerini çıkarmak yaklaşık olarak sadece hedefin frekans yanıtını verecektir. İstenmeyen yansımaları bu şekilde izole etmekle birlikte, sistemin kararlılığına bağlı olarak, örneğin ısıl değişimlerin etkisi de frekans eğrisine bozucu etki yapacaktır. Bu nedenle kalibrasyon cisminin teorik frekans yanıtı, kendisinin ölçüm sonuçlarıyla oranlanarak bir doğrulama katsayısı olarak hedefe ait veriler ile çarpılır. ıx Bu çalışmada hem Fourier dönüşümü hem de AR modeline dayana yöntemler uygulanmıştır. Fourier yöntemine dayalı görüntü oluşturmada genel olarak aşağıdaki adımlar izlenmektedir.. Ağırlıklı ortalama alma: Seçime bağlı bu aşamada alman, Ns tane örnek değere gürütü etkisini azaltmak için ağırlıklı ortalama uygulanır.. Pencereleme: Yan loblarm etkisini azaltmak için ölçüm aralığının keskin kenarları Hanning penceresi ile yumuşatılır.. Frekans ile çarpım: FFT uygulaması için ölçüm band aralığının dışına gerekli sayıda sıfır konduktan sonra (2'nin tam kuvveti olacak şekilde) [l]'de belirtilen yöntem gereği yapılır.. Demodülasyon: Ölçüm band aralığının merkez frekansı doğru akım bileşenine göre oldukça yukarıda olduğundan, radyo alıcılarmdakine benzer şekilde bir demodülasyon işlemi gereklidir. Bu amaçla, ölçüm band aralığının merkezi 0 frekans noktasına kaydırılır.. Ters Hızlı Fourier Dönüşümü: Hedefin dürtü yanıtını bulmak için frekans domeninden zaman domenine geçmek için uygulanır.. Görüntü oluşturma: Belirli bir açı için elde edilen dürtü yanıtında, hedef bilgisini içeren kısım görüntü matrisi üzerine yerleştirilir. Değişik açılar için elde edilen görüntüler döndürülerek süperpoze edilir. MEY 'in uygulanması halinde ise yine genel olarak aşağıdaki adımlar izlenmektedir.. Grup ortalaması alma: Xs boyutundaki diziden Ns/M adet M boyutunda altgrup oluşturulur. Grup ortalamaları ılınarak daha küçük ve M boyutlu bir dizi oluşturularak Fourier dönüşümü yöntemindekine benzer bir yolla gürültü etkisi azaltılır, [5], [24].. Doğrusal öngörü: AR(P) modeli önerilen M boyutundak diziye Burg algoritması uygulanarak am yansıma katsayıları bulunur.. Zaman domeni işareti kestirimi: am katsayıları yardımı ile menzil ekseni üzerinde saçıcılarm yerleri kestirilir. . Görüntü oluşturma: Fourier yönteminde olduğu gibi zaman verileri görüntü matrisi üzerine yerleştirilerek değişik açılar için elde edilen görüntüler süperpoze edilir. Bu adımlara ek olarak kalibrasyon eşitliğindeki bölme işleminden önce, gürültü etkisini azaltmak için pay ve payda fazörlerine de ağırlıklı ortalama uygulanabilir, [6], [11]. Ayrıca bu çalışmada yine ek olarak, zaman domeni işaretleri veya bir başka deyişle cismin belirli bir açıdan elde edilen menzil profilleri işlenirken, görüntü matrisi üzerine yerleştirmeden önce bir eşikleme işleminin faydalı olduğu gözlenmiştir. Özellikle zayıf saçıların görünürlüğünü arttırmak, cismin geometrik yapısını ortaya çıkarmak amacıyla uygulamalarda uyumsuz bir görüntü süperpozisyonu gerekli olduğu görülmüştür. Uygulamalarda hem basit geometriye sahip cisimler (metal plaka, küre, prolate spheroid, yarım küre kaplı silindir, silindir çubuk vb.), hem de karmaşık yapıya sahip cisimler (F-15 ve F-16 model uçakları) kullanılmıştır. Bütün ölçümler sistem X-bandmda çalıştığı için, 8-12 GHz bandı içerisinde alınmıştır. Frekans ve açısal örnekleme aralıkları Nyquist kriterine uygun seçilmiştir, [1],[2],[7]. Sistemin performansını test edebilmek, elde edilen sonuçların kalitesi hakkında fikir yürütebilmek için, radar görüntülerinin cisimlerin kesit geometrilerini ne ölçüde doğruladığı dikkate alınmış ve bu konuda yapılan diğer çalışmalara bakılmıştır. Sistemin band genişliği Dural,[l],Walton,[5],[6],[24], ve Leeper,[U] 'm çalışmalarındakine oranla daha küçük olması ve bir çok cisim için yakın mesafelerden ölçüm alınmak zorunda kalınmasına rağmen, sonuçlar amaçlanan doğrultuda, görüntüler incelenen hedeflerin geometrik yapısı hakkında fikir verebilecek kalitede çıkmıştır. Bir başka deyişle, Fourier ve özbağlanımlı modellemenin (ÖBM) kuramsal temelleri ve OBM'nin Fourier'ye olan üstünlüğünün ölçüm sonuçlarıyla doğrulanması, kurulan prototip sistemin gerçek radar saçılım verisi elde etmede kullanılabilir olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte bu kullanılabilirliği ve ölçüm sonuçlarının doğruluğunu arttırmak için sistemin geliştirilmesi ve gerçek zamanlı uygulamalara geçilmesi hedeflenmiştir.