
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,385 |
تعداد مقالات | 16,967 |
تعداد مشاهده مقاله | 54,603,270 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,212,586 |
شبیهساز ساده شده برای الگو با رزولوشن بالا در شبیهسازی سخت افزار در حلقه جستجوگر رادار روزنه مصنوعی | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
دوره 55، شماره 1 - شماره پیاپی 111، خرداد 1404، صفحه 189-197 اصل مقاله (1.06 M) | ||
نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2024.61223.4830 | ||
نویسندگان | ||
Sima Shariatmadari1؛ Seyed Mehdi Hosseini Andargoli* 2 | ||
1گروه مخابرات، دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، مازندران | ||
2عضو هیات علمی دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل | ||
چکیده | ||
با توسعهی فناوری تصویربرداری رادار روزنه مصنوعی با رزولوشن بالا، چالشهای جدیدی در مرحلهی ارزیابی جستجوگرهای رادار روزنه مصنوعی با بکارگیری شبیهسازی سخت افزار در حلقه ظهور مییابند. در حقیقت، به منظور ایجاد یک شبیهسازی مطمئن، شبیهساز میبایست سیگنال بازگشتی را نیز با رزولوشنی که رادار روزنه مصنوعی پردازش تصویر را انجام میدهد، تولید نماید. تولید سیگنال بازگشتی با الگوی هدفی با رزولوشن بالا، با مشکل نیاز به منابع محاسباتی فراوان روبه روست که با الزامات بیدرنگ شبیهسازی سخت افزار در حلقه در تناقض است. در این مقاله، پتانسیل ارزیابی رادار روزنه مصنوعی با رزولوشن بالا با بکارگیری شبیهساز با رزولوشن کاهش یافته در شبیهسازی سخت افزار در حلقه مورد بررسی قرار میگیرد. در گام نخست، ما راهکار سادهی کاهش رزولوشن الگو را به منظور غلبه بر مشکلات زمان و منابع در شبیه سازی سخت افزار در حلقه با رزولوشن بالا ارائه نموده و سپس از لحاظ تئوری اثر کاهش رزولوشن الگوی هدف را بر نتیجه نهایی تصویربرداری بررسی مینماییم. به این شیوه، رزولوشن جستجوگر رادار روزنه مصنوعی ثابت نگاه داشته میشود و شبیهساز صحنه به تولید سیگنال بازگشتی با رزولوشن کاهش یافته وادار میگردد. در مقایسه با روش تولید سیگنال بازگشتی مرسوم، به وضوح روش پیشنهادی منابع سخت افزاری را در شبیهسازی سخت افزار در حلقه مدیریت نموده و نتایج تصویربرداری قابل قبولی بدست میآورد. نتایج راهکار پیشنهادی نسبت به روش مرجع از منظر معیارهای ارزیابی عملکرد SSIM و PSNR مقایسه گردیدهاند. نتایج شبیهسازی بر روی الگوی حقیقی رادار روزنه مصنوعی عملکرد مناسب راهکار پیشنهادی را تأیید مینماید. | ||
کلیدواژهها | ||
فناوری تصویربرداری رادار روزنه مصنوعی با رزولوشن بالا؛ شبیهسازی سخت افزار در حلقه؛ کاهش رزولوشن الگو | ||
مراجع | ||
[1] ENTEZARI, R.; RASHIDI, A. J. Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) Imaging of Targets with Non-Uniform Motion. TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, 2017, 47.2: 391-400 (in Persian).
[2] KIESBYE, Jonis, et al. Hardware-in-the-loop and software-in-the-loop testing of the move-ii cubesat. Aerospace, 2019, 6.12: 130.
[3] BIRKENHAUER, Christoph, et al. A simple and versatile concept to improve dynamic range and enable target angle adaptability in radar target simulators. IEEE Journal of Microwaves, 2023.
[4] DIEWALD, Axel, et al. Radar target simulation for vehicle-in-the-loop testing. Vehicles, 2021, 3.2: 257-271.
[5] SCHOEDER, Pirmin, et al. Flexible direction-of-arrival simulation for automotive radar target simulators. IEEE Journal of Microwaves, 2021, 1.4: 930-940.
[6] IBERLE, Johannes; RIPPL, Patrick; WALTER, Thomas. A near-range radar target simulator for automotive radar generating targets of vulnerable road users. IEEE Microwave and Wireless Components Letters, 2020, 30.12: 1213-1216.
[7] SCHOEDER, Pirmin, et al. A unified model of coherent direction-of-arrival simulation for radar target simulators. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2023, 59.4: 4738-4743.
[8] SCHOEDER, Pirmin, et al. Multitarget simulator for automotive radar sensors with unknown chirp-sequence modulation. IEEE Microwave and Wireless Components Letters, 2021, 31.9: 1086-1089.
[9] DIEWALD, Axel, et al. Range Doppler migration synthesis for realistic radar target simulation. In: 2021 IEEE Topical Conference on Wireless Sensors and Sensor Networks (WiSNeT). IEEE, 2021. p. 56-58.
[10] FRANCESCHETTI, Giorgio, et al. SARAS: A synthetic aperture radar (SAR) raw signal simulator. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1992, 30.1: 110-123.
[11] FRANCESCHETTI, Giorgio; MIGLIACCIO, Maurizio; RICCIO, Daniele. SAR raw signal simulation of actual ground sites described in terms of sparse input data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1994, 32.6: 1160-1169.
[12] FRANCESCHETTI, Giorgio, et al. SARAS: A synthetic aperture radar (SAR) raw signal simulator. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1992, 30.1: 110-123.
[13] TOREINIA, R.; KAZEROONI, M.; FALLAH, M. Analysis and Evaluation of Important Antenna and Radome Parameters Effect on the Angle Measurement of a Monopulse Radar Simulator for a Projectile Platform. TABRIZ JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING, 2018, 47.4: 1381-1393 (in Persian).
[14] KIM, Duk-jin, et al. Melt pond mapping with high-resolution SAR: The first view. Proceedings of the IEEE, 2013, 101.3: 748-758.
[15] SAEEDI, Jamal. Feasibility study and conceptual design of missile-borne synthetic aperture radar. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2017, 50.3: 1122-1133.
[16] REALE, Diego, et al. Tomographic imaging and monitoring of buildings with very high resolution SAR data. IEEE Geoscience and remote sensing letters, 2011, 8.4: 661-665.
[17] ZONGBO, Wang, et al. Design and application of DRFM system based on digital channelized receiver. In: 2008 International Conference on Radar. IEEE, 2008. p. 375-378.
[18] SHU, Ting, et al. Development of multichannel real-time Hardware-in-the-Loop radar environment simulator for missile-borne Synthetic Aperture Radar. In: 2015 IEEE Radar Conference (RadarCon). IEEE, 2015. p. 0368-0373.
[19] HE, Zhihua, et al. A hardware-in-loop simulation and evaluation approach for spaceborne distributed SAR. In: 2011 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, 2011. p. 886-889.
[20] ZHANG, Shunsheng; CHEN, Juan. A echo simulation algorithm for natural scene. In: 2008 International Conference on Radar. IEEE, 2008. p. 464-468.
[21] SHU, Ting, et al. Development of multichannel real-time Hardware-in-the-Loop radar environment simulator for missile-borne Synthetic Aperture Radar. In: 2015 IEEE Radar Conference (RadarCon). IEEE, 2015. p. 0368-0373.
[22] BRUNET, Dominique; VRSCAY, Edward R.; WANG, Zhou. On the mathematical properties of the structural similarity index. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 21.4: 1488-1499.
[23] ZUJOVIC, Jana; PAPPAS, Thrasyvoulos N.; NEUHOFF, David L. Structural texture similarity metrics for image analysis and retrieval. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22.7: 2545-2558.
[24] C. W. Kok and W. S. Tam, “Image Quality,” in Digital Image Interpolation in Matlab, John Wiley & Sons, 2019, ch. 3, pp. 71–90.
[25] FARDO, Fernando A., et al. A formal evaluation of PSNR as quality measurement parameter for image segmentation algorithms. arXiv preprint arXiv:1605.07116, 2016.
[26] HORE, Alain; ZIOU, Djemel. Image quality metrics: PSNR vs. SSIM. In: 2010 20th international conference on pattern recognition. IEEE, 2010. p. 2366-2369. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 194 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 54 |