CAPITOLO 9
CONCLUSIONI
Abbiamo visto come attraverso l’analisi congiunta nel dominio del tempo e in quello della frequenza è possibile andare a vedere come varia il contenuto frequenziale di un segnale non stazionario.
Un analisi di questo tipo è necessaria nel caso in cui il segnale da processare è modulato in frequenza, come l’eco di ritorno di un target soggetto a un moto di rotazione . In particolare se prendiamo un singolo scatteratore del bersaglio la frequenza istantanea del suo eco di ritorno sarà sinusoidale.
L’ampiezza massima di questa sinusoide è proporzionale alla dimensione del raggio del moto circolare del target e il suo periodo è lo stesso di quello del moto.
Come si è visto nel capitolo 3, per stimare la dimensione del bersaglio soggetta al moto di rotazione sono necessarie quattro diverse osservazioni del target da quattro angolazioni differenti (quattro LOS diverse) in quanto non si può sapere a priori la direzione del vettore velocità di rotazione del bersaglio. A seconda di come sono messi i radar a terra rispetto alla traiettoria del target si possono ottenere stime della dimensione più o meno accettabili in termini di errore percentuale: è possibile utilizzare un quinto radar in una determinata posizione e scegliere poi in seguito la migliore combinazione possibile di quattro radar sul totale di cinque.
Ogni singolo ricevitore dovrà fornire la propria stima del modulo della velocità angolare e quella della frequenza doppler del bersaglio. Si è visto che dipendentemente dal rapporto segnale-rumore (SNR) è meglio usare un tipo di processing del segnale piuttosto che un altro per la misura della doppler, mentre per la velocità angolare va bene sempre l’algoritmo visto nel capitolo 7. Ovviamente per una corretta stima di è necessario disporre di un numero sufficiente di cicli di rotazioni osservati nel tempo di acquisizione del radar.
Dalla teoria avevamo visto che le distribuzioni tempo-frequenza quadratiche avevano il problema della comparsa dei cross-termini (segnali interferenti) nell’analisi dei segnali non stazionari. Questo tipo di problema non è troppo rilevante per l’obiettivo finale di questa tesi: le stime dei parametri di interesse sono sempre possibili. L’unica variazione con l’utilizzo di queste trasformate si ha nell’algoritmo per la binarizzazione dell’immagine in quanto la distribuzione dei valori di intensità dei pixel è diversa rispetto a quando si usa la più semplice Short-Time Fourier Transform.
BIBLIOGRAFIA
[1] Detrito spaziale; Wikipedia.
[2] Victor C. Chen; The micro-doppler effect in radar.
[3] L. Stankovic, M. Dakovic, T. Thayaparan; Time-Frequency signal analysis.
[4] Federica Web Learning; www.federica.unina.it; Elaborazione dei segnali per la multimedialità.
[5] Emanuele Zappa; Analisi di segnali non stazionari: STFT e Wavelet. [6] Bilinear Time-Frequency Distribution; Wikipedia.
[7] Modified Wigner Distribution Function; Wikipedia.
[8] P. Lei, J. Sun, J. Wang, W. Hong; Micromotion parameter estimation of free rigid targets based on radar micro doppler.
[9] Istogramma; Wikipedia:
[10] webuser.unicas.it/tortorella; Immagini binarie.
[11] R. C. Gonzalez, R. E. Woods; Digital image processing (cap. 9). [12] www.dei.unipd.it; Analisi dei suoni (cap.8).
