• Bersagli piccoli

Introduzione 1

INTRODUZIONE:

L’obiettivo della tesi è quello di studiare l’applicabilità della tecnica ISAR 1-D a radar 3-D di scoperta e di tracking di cui si conoscono le caratteristiche al fine di determinare se è possibile effettuare una classificazione di bersagli in movimento stimando la loro dimensione dal profilo in cross-range del segnale ottenuto tramite imaging 1-D. Una volta determinata la realizzabilità della tecnica nelle condizioni di applicazione, capitoli 2 e 3 della tesi, si studierà la classificazione di tali bersagli, in base alla dimensione stimata, suddividendoli a priori in 3 classi equiprobabili:

• Bersagli piccoli

• Bersagli medi

• Bersagli grandi

Tale argomento sarà affrontato nel capitolo conclusivo della tesi.

L’idea di base intorno alla quale si sviluppa tale lavoro di tesi è quella di riuscire a ricavare la dimensione in cross-range del target a partire dalla Banda Doppler del profilo ricevuto tramite la relazione:

2

eff

L cB f

= Ω

dove B

è la Banda Doppler del segnale ricevuto che rappresenta la “distanza in frequenza” tra gli scatteratori agli estremi del bersaglio, c la velocità della luce, f

la frequenza di trasmissione, Ω

il vettore di rotazione effettivo.

Prima di analizzare il metodo per l’applicazione della tecnica ISAR 1-D occorre fare uno studio di

realizzabilità nelle condizioni poste dalle caratteristiche dei radar che sono presi in considerazione:

Introduzione 2

questo argomento viene affrontato nel capitolo 2, in cui viene verificata la condizione preliminare di non ambiguità in frequenza sia per il radar di tracking sia per il radar di scoperta 3-D, che garantisce che non ci siano sovrapposizioni sullo spettro del segnale ricevuto e viene verificata sia per

traiettorie di tipo rettilineo sia per traiettorie di tipo curvilineo.

In seguito, nel capitolo 3, vengono presi in esame altri 2 fattori fondamentali per la realizzazione della tecnica ISAR:

• Il vettore di rotazione effettivo Ω

• La risoluzione in cross-range δ

Come si vede nel capitolo 3, per il calcolo di Ω

viene modellato il moto del target come

composizione di un moto di traslazione e di rotazione: il vettore di rotazione effettivo dunque avrà una componente dovuta al moto di rotazione del bersaglio e una dovuta al moto di traslazione.

Analizzato l’andamento di tale vettore, la cui variabilità nel tempo di osservazione costituisce un limite per la corretta ricostruzione del profilo, come descritto nel capitolo 1, viene presa in considerazione la risoluzione in cross-range, da cui dipende la possibilità di riuscire a distinguere gli scatteratori del target e dunque di stimare la lunghezza del target stesso. La risoluzione in cross- range è legata sia al vettore di rotazione effettivo sia al tempo di osservazione e migliora

all’aumentare del tempo di osservazione (a parità degli altri parametri da cui dipende).

Per il radar di tracking è possibile osservare il target per tempi lunghi fino ad ottenere un tracciato della traiettoria. A tal proposito nel capitolo 3 viene effettuato uno studio per il dimensionamento del tempo di osservazione affinché esso sia compatibile con le condizioni di applicabilità della tecnica ISAR precedentemente citate. Inoltre nel capitolo 3 vengono descritti il metodo con cui si ottiene il profilo del segnale ricevuto e la relazione tra profilo in cross-range e profilo Doppler.

Nel capitolo 4 viene introdotto l’algoritmo di stima della Banda Doppler da una porzione del profilo

Doppler dimensionata in base ad una soglia K di energia del profilo stesso. Viene fatta una analisi

dell’errore commesso sulla stima della lunghezza a partire dalla Banda Doppler stimata, prima in

Introduzione 3

assenza di rumore, poi, considerando una situazione più realistica, al variare del rapporto segnale rumore (SNR). Quindi viene implementato un metodo di ricerca esaustiva della soglia K ottima sia al variare di SNR, sia al variare del tempo di osservazione T

, sia al variare dell’angolo di

rotazione della traiettoria α _.

Infine nel capitolo 5, capitolo conclusivo, viene descritto il processo che porta alla classificazione dei bersagli sulla base della lunghezza stimata secondo l’algoritmo descritto nei capitoli precedenti.

Prima viene affrontato l’argomento della classificazione da un punto di vista teorico, tramite la

descrizione della teoria della decisione e del criterio di decisione MAP che viene utilizzato nel

nostro caso, in conclusione vengono riportati i risultati della classificazione dopo aver descritto

l’implementazione delle fasi di training e di testing.