MARC

 008260203s2023        us                              c    eng  d
■001000017366011
■00520260209102913
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265407801
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316187
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech72738
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a620
■1001  ▼aNussbaum,  Alan  Wayne.
■24510▼aHypersonic:  Real-Time  Software  Architecture  for  EM-Based  Radar  Signal  Processing  and  Tracking
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a150  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ramachandran,  Umakishore;Blair,  Dale.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2023.
■520    ▼aTraditional  radar  systems  are  often  susceptible  to  high-maneuverability  targets  capable  of  sudden  changes  in  velocity  and  acceleration.  These  changes  in  a  target's  trajectory  degrade  the  signal-to-noise  ratio  (SNR)  in  the  Signal  Processor,  thereby  limiting  the  track  precision  of  the  radar  and  blurring  a  target's  range  and  angle  measurements,  an  effect  called  range  walk.  While  the  radar  is  tracking  the  target's  kinematic  state  (position,  velocity,  and  acceleration),  an  optimal  signal  processing  algorithm  requires  knowledge  of  the  target's  range  rate  and  radial  acceleration  to  reprocess  the  sensor-received  data.  Different  research  approaches  have  been  proposed  to  solve  this  problem  with  limited  success  and  without  adaptation  for  multiple  potential  scenarios  and  architectures  to  achieve  low  latency  and  stringent  sensor  timelines.  This  dissertation  takes  advantage  of  an  iterative  Expectation-Maximization  algorithm  (EM-based),  which  executes  enhanced  range  walk  compensation  algorithms  in  a  real-time  control  loop  software  architecture  that  models  and  prototypes  computational  and  program  steering  of  the  sensor  software  components  and  computer  resources.  The  EM-based  algorithm  uses  existing  signal  processing  and  tracking  algorithms  with  functional,  logic,  and  execution  modifications  that  are  implemented  in  the  real-time  software  architecture  (Hypersonic).  This  Hypersonic  architecture  is  a  nontraditional  sensor  architecture  that  modifies  the  traditional  pipeline  by  providing  unknown  data  (velocity  and  acceleration)  to  the  Signal  Processor  for  reprocessing  of  the  radar  sensor  data  to  create  a  higher  fidelity  measurement  for  the  track  filter  (i.e.,  mitigate  SNR  loss).  This  dissertation  has  implemented  and  demonstrated  an  integrated  set  of  EM-based  signal  processing  and  tracking  algorithms  that  can  achieve  real-time  performance  resulting  from  the  steering  software  architecture  that  implements  task  and  data  parallelism.  The  real-time  software  architecture  adheres  to  latency  and  timeline  requirements  that  are  critical  for  a  deterministic  sensor  architecture  and  result  in  an  optimization  of  critical  radar  sensor  resources.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aReceivers  &  amplifiers
■650  4▼aKinematics
■650  4▼aMonte  Carlo  simulation
■650  4▼aSoftware
■650  4▼aIntegrated  circuits
■650  4▼aFourier  transforms
■650  4▼aSignal  to  noise  ratio
■650  4▼aReal  time
■650  4▼aSignal  processing
■650  4▼aMaximum  likelihood  method
■650  4▼aCodes
■650  4▼aClustering
■650  4▼aRadar  systems
■650  4▼aElectrical  engineering
■650  4▼aMathematics
■690    ▼a0544
■690    ▼a0405
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17366011▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books