Affiliation:
1. ANKARA YILDIRIM BEYAZIT UNIVERSITY
2. ANKARA YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Elektronik harp sistemlerinde, tehdit radarının frekansının doğru olarak kestirimi radarın kimliklendirilmesi ve elektronik atak uygulanabilmesi için oldukça önemlidir. Hızlı Fourier dönüşümü (FFT) ve Sayısal anlık frekans kestirimi (DIFM) en yaygın kullanılan frekans kestirim yöntemleridir. Tehdit radarının ara frekans (IF) değeri FFT bin’lerinin tam katı değilse FFT yöntemi ile frekans kestirimi istenilen doğrulukta elde edilemez. Doğruluğu artırmak için genellikle FFT’nin çıkışına interpolasyon teknikleri uygulanır. DIFM yönteminde ise, sayısallaştırılmış I/Q sinyali belirli bir süre geciktirilip eşleniği alınır ve eşlenik ile orijinal I/Q sinyali çarpılarak faz hesaplanır. Bu çalışmada, Jacobsen ve iyileştirilmiş Quinn interpolasyon teknikleri uygulanmış FFT yöntemi ile uygun gecikme süresi hesaplanmış DIFM yönteminin frekans kestirim performansları, işaret gürültü oranı (SNR) değiştirilerek Gauss gürültüsü altında kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Ayrıca, gerçek zamanlı sistemler için frekans kestiriminin hızlı olması oldukça önemli olduğu için FFT, FFT ve Jacobsen, FFT ve iyileştirilmiş Quinn ve DIFM frekans kestirim yöntemleri hesaplama zamanı açısından da karşılaştırılmıştır. Her bir yöntem için 100 adet Monte Carlo denemesi uygulanmış ve frekans kestirimindeki hata, ortalama hata kare kökü (RMSE) cinsinden sunulmuştur. Matlab ortamında gerçekleştirilen simülasyonların sonuçlarına göre FFT ve iyileştirilmiş Quinn yönteminin FFT ve Jacobsen yöntemine göre genellikle daha iyi frekans kestirimi yaptığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, SNR seviyesi arttıkça, FFT, FFT ve iyileştirilmiş Quinn ve FFT ve Jacobsen yöntemlerine göre DIFM yönteminin daha iyi performansa (düşük RMSE değerine) sahip olduğu gözlemlenmiştir.
Reference32 articles.
1. [1] Arık, D. T., Karal, Ö., & Şahin, A. B., “A Comparative Study of Artificial Neural Networks and Naïve Bayes Techniques for the Classification of Radar Targets”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 9(4), 1779-1788, (2020).
2. [2] Cabadağ, G., & Karal, Ö., “Analysis of Prony’s and Pisarenko Frequency Estimation Methods at Different Bandwidths, Different Noise And Variances”, 30th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) pp. 1-4, (2022).
3. [3] Muslu, E.A., Karal, Ö., “Mathematical Modeling of Threats in Electronic Warfare Systems”, 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). p. 1-4.(2021).
4. [4] Yildinm, S. A., Orduyılmaz, A., Serin, M., & Yildmm, A. “Multitab digital instantaneous frequency measurement
receiver”, 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), p.1-4, (2017).
5. [5] Arık, D.T; Şahin,A.B.,” Target classification with FMCW radar using features extracted from Fourier transform of radar cross section”, 27th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) p. 1-4, (2017).