اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديددراسة و توليد الإشارات الرادارية النبضية المعدلة ترددياً و طورياً
Studying and Generating Frequency & Phase-Modulated Pulsed Radar Signals
684
1 21
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يهدف هذا العمل بداية إلى دراسة و محاكاة خواص الإشارات الرادارية الأساسية المستخدمة في رادارات ضغط النبضة باستخدام تابع الغموض.
In this thesis we study radar pulse compression techniques based on frequency modulation and phase-coded modulation.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تتناول هذه الأطروحة دراسة وتوليد الإشارات الرادارية النبضية المعدلة ترددياً وطورياً، وهي جزء من متطلبات الحصول على درجة الماجستير في نظم الاتصالات الراديوية. الهدف الرئيسي من الدراسة هو تحسين أداء الرادارات من خلال استخدام تقنيات ضغط النبضات الرادارية، والتي تتيح مدى كشف أكبر وتمييزية عالية في المدى باستخدام نبضات عريضة معدلة ترددياً أو طورياً. يتم في هذا العمل مقارنة بين التعديل الترددي الخطي (LFM) والتعديل الطوري (Phase-Coded)، وكذلك التعديل الترددي غير الخطي (NLFM) والترميز وفق سلسلة كوستاس (Costas Array). تشمل الدراسة أيضاً تحليل تأثير التردد الابتدائي لسجل الإزاحة الخطي ذو التغذية الخلفية على خصائص السلسلة، وتحديد عرض المجال الترددي الأمثل للمرشحات التي تعطي أعلى نسبة إشارة إلى ضجيج (SNR) وأفضل إشارة على خرج المرشح المتوافق. تم بناء واجهة تخاطبية ضمن بيئة ماتلاب لمحاكاة الإشارات الأساسية المستخدمة في رادارات ضغط النبضة واستنتاج خصائصها الأساسية. تتضمن الأطروحة نتائج ومقارنات وضعت في جداول في الملاحق لتبسيط الفهم.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: تعتبر هذه الأطروحة من الأعمال المهمة في مجال تحسين أداء الرادارات النبضية من خلال استخدام تقنيات متقدمة لضغط النبضات. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى مزيد من البحث والتطوير. أولاً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير العوامل البيئية المختلفة مثل التداخل الكهرومغناطيسي والضجيج البيئي على أداء الرادارات. ثانياً، يمكن تحسين الدراسة من خلال تضمين تجارب عملية ميدانية لتأكيد النتائج النظرية والمحاكاة. ثالثاً، قد يكون من المفيد استكشاف تقنيات تعديل أخرى قد تكون أكثر فعالية في ظروف معينة. وأخيراً، يمكن تحسين الأطروحة من خلال تقديم توصيات واضحة لتطبيق النتائج في الأنظمة الرادارية الفعلية.
أسئلة حول البحث
-
ما هو الهدف الرئيسي من الدراسة؟
الهدف الرئيسي هو تحسين أداء الرادارات من خلال استخدام تقنيات ضغط النبضات الرادارية، مما يتيح مدى كشف أكبر وتمييزية عالية في المدى باستخدام نبضات عريضة معدلة ترددياً أو طورياً.
-
ما هي التقنيات المستخدمة في الدراسة لتحسين أداء الرادارات؟
التقنيات المستخدمة تشمل التعديل الترددي الخطي (LFM)، التعديل الطوري (Phase-Coded)، التعديل الترددي غير الخطي (NLFM)، والترميز وفق سلسلة كوستاس (Costas Array).
-
ما هي الأدوات التي تم استخدامها لمحاكاة الإشارات الرادارية؟
تم بناء واجهة تخاطبية ضمن بيئة ماتلاب لمحاكاة الإشارات الأساسية المستخدمة في رادارات ضغط النبضة واستنتاج خصائصها الأساسية.
-
ما هي النقاط التي يمكن تحسينها في الدراسة؟
يمكن تحسين الدراسة من خلال تضمين تجارب عملية ميدانية، استكشاف تقنيات تعديل أخرى، وتحليل تأثير العوامل البيئية المختلفة على أداء الرادارات.
المراجع المستخدمة
Merril I. Skolnik, “ Introduction to Radar System “, third edition, McGraw-Hill Higher Education, 2001
Bassem R.Mahafza and Azef Z.Elshebeni, “Matlab Simulations for Radar System Design”, CHAPMAN & HALL/CRC, 2004
Merril I. Skolnik, “Radar Handbook” , third edition,, McGraw-Hill, 2008
قيم البحث
اقرأ أيضاً
إن إلغاء الضجيج من الكلام الملوث هو حقل هندسي يدرس التقنيات المستخدمة لاستعادة الإشارة الأصلية من الإشارة الملوثة بأنواع مختلفة من الضجيج مثل الضجيج عريض الحزمة و ضيق الحزمة و أنواع أخرى موجودة بالبيئة و تعتبر تقنية الطرح الطيفي الأبرز في هذا المجال.
في هذا البحث سوف نناقش تأثير معاملات خوارزمية الطرح الطيفي المعدلة و طول النافذة الزمنية في تحسين الكلام الملوث بالضجيج عريض الحزمة. تمَ دراسة و تحديد قيم المعاملات المثالية و طول النافذة المثالي عند قيم مختلفة لنسبة الإشارة إلى الضجيج SNR للإشارة الملوثة و هي و تمَ مناقشة 18 حالة عند كل قيمة. أجريت المحاكاة باستخدام برنامج الماتلاب (matlab) و تمت مقارنة النتائج سماعياً و بالاعتماد على تحسين قيمة SNR لكل حالة.
إن الجزء الأساسي في تصميم الأنظمة الرادارية هو تصميم الإشارة الرادارية، و مع زيادة متطلبات الأنظمة الرادارية من حيث الدقة في قياس المدى و السرعة و المناعة للضجيج و مناعتها للتشويش المقصود و غير
المقصود أدى إلى تطوير هذه الإشارة، و ساعد على ذلك تطور
نظم معالجة الإشارة، و بناء على ذلك ظهرت إشارات كثيرة منها المرمزة صفحياً مثال ترميز باركر، و ترميز فرانك، و ترميز m- و P1,P2,P3,Px
sequence code و غولمبو كود. الخ و الإشارات المزاحة زمنياً مثال Stagger, Jitter و آخرها الإشارة المرمزة ترددياً أو ما يسمى إشارة كوستاس، و لكل من هذه الإشارات ميزاتها و عيوبها و لكن أفضلها هي الإشارة المرمزة ترددياً (إشارة كوستاسCostas Signal) و لكن مع هذا فهي ليست مثالية لذلك نقدم في هذا البحث دراسة تطوير هذه الإشارة لتقليل الالتباس في تحديد الأهداف و من ثم لتقليل الأهداف الكاذبة و ذلك بمساعدة تابع الإعماء الذي يعد الأداة الأساسية في دراسة الإشارة الرادارية، و ذلك بإضافة فواصل زمنية متغيرة بين كل جزء من أجزاء إشارة كوستاس لتقليل مستوى الفصوص الجانبية المتكررة لتابع إعماء إشارة كوستاس.
نقدم في هذه المقالة طريقتين لترتيب نبضات كوستاس الجزئية زمنياً، تعتمد الطريقة الأولى على مصفوفة كوستاس النقطية، و تعتمد الطريقة الثانية على مسطرة غولومبو.
تبين المقالة مبدأ هذه الطرائق، و نتائج تطبيق هذه الطرائق على إشارة كوستاس و إشارة كوستاس المعدلة و مقارنة هذه النتائج بمستوى الفصوص الجانيية لAF لإشارة كوستاس دون فواصل زمنية، و إشارة
كوستاس ذات الفواصل الزمنية الثابتة.
يقدم البحث أسلوبا لتقييم انخفاض أداء قنوات المعلومات لرادار متعدد الوظائف في ظروف أحد أنواع المعاكسة الإلكترونية ( ECM) - التشويش من أمدية بعيدة. SOJ) standoff jamming) في حالات التشويش على الوريقة الرئيسية لمخطط إشعاع الهوائي. تم التقييم باستخدام مع
ايير نسبة الإشارة للضجيج للضجيج (SNR) و احتمال كشف الأهداف عند وجود التشويش و عدمه , كما تم اقتراح تحسين هذا الأداء من خلال إدخال تقنيات حديثة منها: دارة المعدل الثابت للإنذار الكاذب (CFAR), تقنية ضغط النبضة Pulse (compression (PC باستخدام المرشح الموافق ، القفز التردد (frequency agility (FA، تنويع التردد Frequency Diversity، الاستقبال اللوغاريتمي (Logarithmic Reception) و أنظمة AGC) Automatic Gain Control) ذات التغذية العكسية.
اعتمدت الدراسة على البيئة البرمجية MATLAB التي تمتلك أدوات رياضيّة و إمكانيات بيانية و تفاعلية متطورة.
الوسائل المضادة هي وسيلة قيمة لفهم القرارات التي اتخذتها أنظمة ML.ومع ذلك، فإن الوسادة المتعرضية الناتجة عن الأساليب المتاحة حاليا لنص اللغة الطبيعية هي غير واقعية أو إدخال تغييرات غير محسوسة.نقترح WilDFactualgan: طريقة تجمع بين GAN الشرطية و AsbeDdi
ngs من ترميز بيرت المسبق أن تولد نموذجا حقيقيا باللغة الطبيعية بشكل جزئي لتوضيح مهام الانحدار والتصنيف.تشير النتائج التجريبية إلى أن طريقتنا تنتج بشكل غير قابل للتمييز بشكل ملحوظ، مع تفوق أربعة أساليب خطية على الإخلاص والأحكام البشرية من الطبيعة، عبر مجموعات بيانات متعددة ونماذج تنبؤ متعددة.
يبدأ التفكير الاختلافي من بعض الملاحظات ويهدف إلى إيجاد التفسير الأكثر معقولا لهذه الملاحظات. لأداء الاختطاف، غالبا ما يستخدم البشر من الاستدلالات الزمنية والسببية، ومعرفة كيف يمكن أن يؤدي بعض الوضع الافتراضي إلى نتائج مختلفة. يقدم هذا العمل الدراسة
الأولى لكيفية تؤثر هذه المعرفة على المهمة NLI المختلة - التي تتكون في اختيار التفسير الأكثر احتمالا لملاحظات معينة. نحن ندرب نموذج اللغة المتخصصة LMI التي يتم تكليفها بإنشاء ما يمكن أن يحدث بعد ذلك من سيناريو افتراضي يتطور من حدث معين. بعد ذلك اقتراح نموذج متعدد المهام MTL لحل المهمة NLI المختلة، والذي يتوقع تفسير معقول من قبل) النظر في الأحداث المحتملة المختلفة الناشئة عن الفرضيات المرشحة - الأحداث الناتجة عن LMI - و B) اختيار واحد أكثر مماثلة إلى النتيجة التي لوحظت. نظهر أن نموذج MTL الخاص بنا يحسن أكثر من LMS من الفانيليا السابقة التي تم تدريبها مسبقا على NLI Paltrack NLI. يشير التقييم والتحليلات اليدوية لدينا إلى أن التعلم عن الأحداث القادمة المحتملة من سيناريوهات افتراضية مختلفة يدعم الاستدلال المختلف.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
