search query: @keyword radar / total: 24
reference: 17 / 24
« previous | next »
Author:Lundén, Jarmo
Title:Waveform recognition of pulse compression radar signals
Publication type:Master's thesis
Publication year:2005
Pages:ix + 83 s. + liitt. 3      Language:   eng
Department/School:Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto
Main subject:Signaalinkäsittelytekniikka   (S-88)
Supervisor:Koivunen, Visa
Instructor:
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:radar
pulse compression
pattern recognition
non-cooperative signal processing
tutka
pulssikompressio
hahmontunnistus
ei-kooperatiivinen signaalinkäsittely
Abstract (eng): Pulse compression is a method to increase the energy of the transmitted radar signal without sacrificing the range resolution.
It is commonly used in modern radars.
In this thesis the classification of pulse compression radar waveforms is studied.
The pulse compression waveforms examined are: linear frequency modulation (LFM), Costas, binary phase, Frank, P1, P2, P3, and P4 codes.
A classification system for classifying the aforementioned waveforms is developed.
Such systems have applications, e.g., in signal reconnaissance, radar emitter identification, and threat analysis.

Extraction of features that convey significant information for the classification task is emphasized in this thesis.
A large number of potential features from previously published literature on signal analysis are presented.
These features stem, for instance, from instantaneous signal properties, as well as from second-and higher-order statistics.
In addition, novel features based on the Choi-Williams time-frequency distribution are introduced.
The final feature vectors are selected using a feature selection algorithm based on the mutual information between the classes and the features.

The actual classifier developed in this work is comprised of two parallel classifiers both multilayer perceptron (MLP) networks.
Three different models for the MLP networks are presented: ensemble averaging early-stop committee, and two Bayesian neural networks.
The classifier performances are evaluated as a function of the signal-to-noise ratio (SNR) in additive white Gaussian noise (AWGN).
The effect of the composition of the training data on the performance is studied as well.
The overall correct classification rate of the classifiers is over 96 % in SNR of 6 dB on data similar to the training data.
Abstract (fin): Pulssikompressio on moderneissa tutkissa yleisesti käytetty menetelmä lisäämään lähetetyn tutkasignaalin energiaa uhraamatta etäisyysresoluutiota.
Tässä diplomityössä tutkitaan pulssikompressioaaltomuotojen luokittelua.
Tutkitut pulssikompressioaaltomuodot ovat: lineaarinen taajuusmodulaatio, Costas koodit, binääriset vaihekoodit sekä Frank, P1, P2, P3 ja P4 monivaihekoodit.
Näiden aaltomuotojen tunnistusta varten on tässä työssä kehitetty luokittelujärjestelmä.
Tällaisille järjestelmille on käyttöä esimerkiksi signaalitiedustelussa, tutkalähettimien tunnistuksessa sekä uhka-analyysissa.

Tässä diplomityössä on painotettu luokitteluongelmalle oleellista informaatiota irroittavien piirteiden löytämistä.
Työssä esitetään suuri lukumäärä aikaisemmasta signaalien analysointia käsittelevästä kirjallisuudesta kerättyjä potentiaalisia piirteitä.
Nämä piirteet pohjautuvat esimerkiksi signaalin hetkellisiin ominaisuuksiin sekä toisen ja korkeamman asteen tilastollisiin tunnuslukuihin.
Lisäksi tässä työssä on kehitetty uusia Choi-Williams aikataajuusjakaumaan pohjautuvia piirteitä.
Lopulliset piirrevektorit valitaan luokkien ja piirteiden väliseen yhteisinformaation pohjautuvalla algoritmilla.

Tässä työssä kehitetty luokitin koostuu kahdesta rinnakkaisesta monikerrosperseptronluokittimesta.
Kolme erilaista monikerrosperseptron-luokitinmallia esitellään: aikaiseen opetuksen lopetukseen perustuva keskiarvon laskeva komitea sekä kaksi bayesilaista neuroverkkoa.
Luokittimien suorituskyky evaluoidaan signaali-kohinasuhteen funktiona additiivisessa valkoisessa gaussisessa kohinassa.
Myös opetusjoukon koostumuksen vaikutusta suorituskykyyn tutkitaan.
Signaali-kohinasuhteella 6 dB luokittimien oikean luokittelun todennäköisyys on yli 96 % opetusjoukkoon verrattavissa olevalla datalla.
ED:2005-03-22
INSSI record number: 28180
+ add basket
« previous | next »
INSSI