Sparse reconstruction for near-field MIMO radar imaging problems using fast multipole methods
Tezin Türü: Doktora
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: EMRE ALP MİRAN
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Seyit Sencer Koç
Eş Danışman: Sevinç Figen Öktem
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çok giriş-çok çıkışlı (ÇGÇÇ) radar, uzaysal olarak dağıtılmış verici ve alıcı alt dizilerin sıralı veya aynı anda çalıştığı gelişmiş bir radar tekniğidir. Bu teknikte, her anten aynı dalga biçimini gönderebileceği gibi, gönderilen dalga biçimleri birbirinden farklı da olabilir ve bu, geleneksel faz dizili radarla karşılaştırıldığında daha yüksek uzaysal çözünürlük sağlar. Bu nedenle, ÇGÇÇ radarı son yirmi yılda görüntüleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılmıştır. Tüm bu uygulamalarda, görüntülenen uzayda genellikle az sayıda nesne bulunur ve bu nesneler antenin yakın alanındadır. Daha da önemlisi, bu uygulamaların çoğunda, görüntüleme sisteminin, büyük ölçekli ve yetersiz örneklenmiş ölçüm verilerinden yüksek kaliteli ve gerçek zamanlı çıktı vermesi beklenmektedir. Bu tezde, büyük ölçekli yakın alan görüntüleme problemlerine verimli bir seyrek çözüm yönteminin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, görüntüleme problemi öncelikle dışbükey bir optimizasyon problemi olarak kurgulanmış ve genişletilmiş Lagrange tabanlı görüntü oluşturma algoritmaları kullanılarak çözülmüştür. Ardından, büyük ölçekli problemlerde matris-vektör çarpımlarının verimli hesaplanması için bahsi geçen algoritmalara Hızlı Çok Kutup Yöntemi (HÇKY) formülasyonu uygulanmıştır. Bu yaklaşımda büyük ölçekli algılama matrislerinin bellekte oluşturulması ve depolanması gerekmez ve dolayısıyla hızlı görüntüleme sağlanır. Noktasal saçıcılar ve yaygın hedefler (2-B/3-B) gibi çeşitli yakın alan görüntüleme senaryoları için yaklaşımın etkinliği bilgisayar ortamında test edilmiştir. Sonuçlar, HÇKY'nin seyrek yeniden yapılandırma algoritmalarına başarıyla uygulanabileceğini göstermiştir. Ayrıca, HÇKY'nin uygulanması, hem hesaplama süresi hem de bellek kullanımı açısından görüntüleme algoritmalarını çok verimli hale getirmiştir.