Yere Nüfuz Eden Radarlarda Lıftıng Temelli Dalgacık Dönüşümü İle Kargaşa Bastırma

Abstract

Yere nüfuz eden radar, yer altı ya da duvar arkasına gönderilen elektromanyetik dalgaların yayılım, yansıma ve saçılma prensibine dayanarak görüntüleme sağlayan bir cihazdır. Tez çalışmasında kullanılan veri; belirli özelliklere sahip cisimlerin gömülü olduğu arazinin, yere nüfuz eden radar ile taranması sonucu elde edilen radargramdır. Tez çalışmasında gömülü cisimlerin tespiti ve yer kestirimi için çeşitli sinyal işleme teknikleri uygulanmış olup; daha iyi ve daha hızlı kestirim sağlayan Lifting Temelli Dalgacık Dönüşümü önerilmiştir. Radargrama kargaşa bastırma teknikleri kapsamında; ortalama ve medyan çıkarma, tekil değer ayrışımı, temel bileşen analizi, bağımsız bileşen analizi, ayrık dalgacık dönüşümü, dalgacık paket dönüşümü ve durağan dalgacık dönüşümü uygulanmış olup, hedef tespiti ve yer kestirimi açısından en iyi sonuç durağan dalgacık dönüşümü ile elde edilmiştir. Önerilen Lifting Temelli Dalgacık Dönüşümü ile durağan dalgacık dönüşümüne göre daha iyi ve daha hızlı hedef tespiti ve yer kestirimi sağlanmıştır

Ground Penetrating Radar (GPR) is a geophysical method that uses radar pulses to image the subsurface. This nondestructive method uses elecctromagnetic radiation in the microwave band of the radio spectrum and detects the reflected signals from subsurface structures. In this thesis, different kinds of the radargrams are obtained according to different scenarios, which are composed of different buried object types. Obtained radargrams are composed of clutter and target signal. Therefore, different signal processing techniques are applied to radagrams to suppress the clutter Some of these signal-processing techniques can be exemplified as mean and median substraction, singular value decomposition, principal component analysis, independent component analysis, discrete wavelet transform, wavelet packet transform and stationary wavelet transform and the best clutter suppression process is achieved by. stationary wavelet transform. Because of huge computing load, new method is searched to obtain both efficient clutter suppression and short computing time. So, more efficient clutter suppression and short computing time is obtained using Lifting Wavelet Transform (LWT).