Deep learning-based reconstruction methods for near-field mimo radar imaging


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: İRFAN MANİSALI

Danışman: SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yakın alan mikrodalga görüntüleme sistemleri tıp, duvar arkası görüntüleme, gizli silah tespiti ve gözetleme gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bu sistemler radardan elde edilen ölçümlerden üç boyutlu bir sahnenin yansıtıcılık dağılımını geri kazanır. Bu görüntüleme sistemlerinin başarımı, kullanılan geriçatım yöntemine büyük ölçüde bağlıdır. Literatürde var olan analitik yöntemlerin dezavantajları yüksek hesaplama yüküne sahip olmaları veya düşük geriçatım başarımı göstermeleridir. Seyreklik düzenlileştirmesine dayalı analitik yöntemlerin direkt evirme yöntemlerinden daha iyi geriçatım başarımı sağlamalarına rağmen, yüksek hesaplama yükleri gerçek zamanlı görüntülemede kullanılmalarını zorlaştırmaktadır. Bu tezde, yakın alan mikrodalga görüntüleme sistemleri için derin öğrenmeye dayalı iki yeni geriçatım yöntemi geliştirilmektedir. Bu tezin ana amacı yüksek kaliteli geriçatıma düşük hesaplama yükü ile ulaşmaktır. Geliştirilen ilk yöntem eklenik işlemini takiben derin sinir ağı içeren iki aşamadan oluşmaktadır. Eklenik işlemini gerçekleştiren ilk aşamada ölçüm modelinden faydalanılarak ölçümlerin görüntü uzayına geri izdüşümü yapılır. İkinci aşamada ise derin bir sinir ağı kullanılarak elde edilen ara sonucun sahnenin gerçek görüntüsüne dönüştürülmesi amaçlanır. Karşılaştırma amacıyla geliştirilen ikinci yöntemde, geriçatılmak istenen görüntünün direkt olarak ölçümlerden derin sinir ağları kullanılarak elde edilmesi amaçlanır. Bu amaçla ilk geliştirilen yöntemin ilk aşamasında kullanılan eklenik işleci yerine tam bağlantılı sinir ağı kullanılır. Geliştirilen iki yaklaşımda da ikinci aşamada üç boyutlu U-Net yapısı kullanılır, böylece geriçatılan görüntünün her üç yönündeki ilinti bilgisinden de faydalanılır. Geliştirilen geriçatım yöntemlerinin başarımları sentetik veri seti üretilerek gösterilmekte ve analitik yöntemlerle karşılaştırılmaktadır. Eklenik işlecini içeren geliştirilen ilk yöntem, en iyi geriçatım kalitesine hızlı bir hesaplama ile ulaşmaktadır.