Bokal Z. Nonparametric algorithms of radar signal processing in remote sensing of atmosphere.

Українська версія

Thesis for the degree of Candidate of Sciences (CSc)

State registration number

0424U000262

Thesis Registration Form

0424U000262.pdf

Applicant for

Specialization

  • 05.12.17 - Радіотехнічні та телевізійні системи

16-11-2024

Specialized Academic Board

Д 26.062.08

National Aviation University

Essay

This dissertation is dedicated to the development and implementation of nonparametric algorithms for processing locational information in atmospheric remote sensing tasks, particularly for radar systems using wideband random signals. The relevance of the study is driven by the need to improve the accuracy and reliability of meteorological measurements, which are crucial for flight safety, weather forecasting, environmental monitoring, and other fields. The work includes an analysis of existing methods of atmospheric remote sensing, such as radars, lidars, sodars, and satellite systems, with a focus on the use of wideband random signals. The dissertation investigates parametric and nonparametric signal detection algorithms, their models, and features. New signal processing methods are proposed based on kernel estimates of the integral probability distribution function and characteristic function, as well as on the concept of copulas for analyzing multivariate distributions. The main goal of the work is to develop algorithms that enhance the efficiency and accuracy of signal detection and measurement under conditions of a priori uncertainty and interference with unknown characteristics. The use of these algorithms allows for more precise data on the composition and state of the atmosphere, which is critically important for various applications, from meteorology to air traffic management. The experimental part of the work includes the development and testing of experimental locator prototypes using wideband random signals, and their validation on real data. The research results demonstrated the high efficiency of the proposed methods for measuring wind speed, detecting rain, and other atmospheric phenomena. The practical significance of the obtained results lies in the potential to improve the accuracy of meteorological measurements, enhance the efficiency of remote sensing systems, and advance signal processing methods for complex conditions. The developed algorithms can be applied in military systems, weather forecasting systems, and environmental monitoring, providing high precision and reliability of data processing.

Read more

Research papers

• Bokal Zh., Olivares-Mendez M., Makhdoomi M., Yalçın B., Zero-G Lab: A multi-purpose facility for emulating space operations. 2023 Journal of Space Safety Engineering. 2023. P. 509–521 (Scopus).Q3 Особистий внесок автора: розробка алгоритмів обробки сигналів та зображень для реалізації тестових сценаріїв а також проведення попередніх експериментів в лабораторії Zero-G включаючи операції зближення, стиковки та орбітальної взаємодії, вимірюванню координат.

• Bokal Zh., Sinitsyn R., Kernel estimate of the spoken language sound multivariate probability density function. Photonics Applications in Astronomy Communications Industry and High-Energy Physics Experiments 2008. Poland: Proceedings of SPIE Wilga 2007. Vol. 6937. article id. 693739, P 1-7. 2008. DOI: 10.1117/12.784827. (Scopus); (особистий внесок автора: на основі запропонованого підходу розробила нові непараметричні алгоритми виявлення радіолокаційних сигналів та проаналізувала можливість використання алгоритму швидкого перетворення Фур’є для забезпечення високої швидкості обробки сигналу в алгоритмах обробки сигналу радіолокаційних станцій)

• Бокал Ж.М., Сініцин Р.Б., Nonparametric method for estimating the spoken language sound multivariate probability density function. 2008 Microwaves Radar and Remote Sensing Symposium. Proceedings of MRRS2008, 22-24 September 2008. Київ: НАУ, 2008. P. 170-171. (Scopus); (особистий внесок автора: перевірила нові непараметричні оцінки функції щільності ймовірності та запропонувала алгоритм виявлення і розпізнавання, а також обробила звукові сигнали розмовної мови

• Bokal Zh., Random signal sodar for meteorology. Signal Processing Symposium 2009. Proceedings of SPS2009, 28-30 May 2009. Jachranka: 2009. P. 18-23. (Scopus); (особистий внесок автора: розробила експериментальний содар та провела експериментальні вимірювання відбиття сигналу від об’єкту)

• Bokal Zh., Sinitsyn R., Rank signal detection algorithms based on permutations of partial likelihood ratios. International Radar Symposium 2010. Proceedings of IRS2010, 16-18 June 2010. Vilnius: 2010. P. 1-4. (Scopus); (особистий внесок автора: розробка нового непараметричного алгоритму на основі рангового тесту та перестановок часткових відношень правдоподібності. Отримала результати для подальшого застосування виявлення радіолокаційних сигналів у системах спостереження та дистанційного зондування, особливо в умовах попередньої невизначеності)

• Bokal Zh., Sinitsyn R., Nonparametric signal detection algorithm using permutation statistics of signal partial likelihood ratios. European Microwave Week 2010: The 7th European Radar Conference. Proceedings of EuRAD, 30.09 – 01.10.2010. Paris: 2010. P. 260-263. (Scopus); (особистий внесок автора: обґрунтувала підхід для розробки алгоритмів виявлення радіолокаційних сигналів, які можна застосовувати коли апріорна інформація обмежена, а також сформулювала задачу для перевірки гіпотези про вид функції щільності)

• Bokal Zh., Yanovsky F., Weather data obtaining and dissemination using ADS-B. The 9th EUROCONTROL Innovative Research Workshop. Session 2: CNS. Proceedings of INO Workshop, 7-9 December 2010. Paris: 2010. paper №167. (Scopus); (особистий внесок автора: обґрунтувала переваги використання інформації численних бортових датчиків в системах автоматичного залежного спостереження (ADS-B))

• Bokal Zh., Sinitsyn R., Yanovsky F., Generalized Copula ambiguity function application for radar signal processing. 2011 Microwaves Radar and Remote Sensing Symposium. Proceedings of MRRS2011, 25-27 August 2011. Київ: НАУ, 2011. С. 313-316. (Scopus); (особистий внесок автора: розробка нової статистики, яка є інваріантною до всіх можливих змін функції щільності ймовірності звукових або відбитих сигналів).

• Бокал Ж.М., Сініцин Р.Б., Nonparametric method for estimating the spoken language sound multivariate probability density function. Вісник Національного авіаційного університету. Вісник НАУ. 2006. №3(29). С. 17–20. (особистий внесок автора: запропонувала та обґрунтувала застосування непараметричної оцінки характеристичної функції, та на основі цих оцінок розробила непараметричні алгоритми класифікації звуків)

• Бокал Ж.М., Ткачук А.В., Kernel estimates of characteristic function for sound recognition. Політ. Сучасні проблеми науки: V міжнародна науково-практична конференція студентів та молодих вчених, м. Київ, 8-10 квітня 2005. Київ: НАУ, 2005. С. 703. (особистий внесок автора: обґрунтувала використання проекції щільності для випадкового процесу та розрахувала щільність ймовірності)

• Бокал Ж.М., Сініцин Р.Б., Nonparametric method for estimating the spoken language sound multivariate probability density function. Політ. Сучасні проблеми науки: VI міжнародна науково-практична конференція студентів та молодих вчених, м. Київ, 8-10 квітня 2006. Київ: НАУ, 2006. С. 63. (особистий внесок автора: розробка непараметричних алгоритмів класифікації звуків, а також запропонувала використання проекції випадкового процесу на множину випадкових величин, де щільність ймовірностей визначається як добуток двовимірних щільностей)

• Бокал Ж.М., Сініцин Р.Б., Projective estimates of the probability density function and characteristic function for speech signals. Наукоємні технології: Матеріали науково-технічної конференції, 15-17 листопада 2007. Київ: НАУ, 2007. С. 11. (особистий внесок автора: визначила та класифікувала алгоритми, які базуються на запропонованих оцінках, а також розрахувала ядерну оцінку двовимірної характеристичної функції і відповідної їй щільності ймовірності для двох моментів часу)

• Бокал Ж.М., Сініцин Р.Б., Locally optimal rank signal detection algorithms for radar. 4th World Congress 'Aviation in the XXI-st Century' – 'Aviation safety and space technologies': Radar Methods and Systems Workshop. Proceedings of RMSW, 21-23 September 2010. Київ: НАУ, 2010. Vol. 2. С. 22.36-22.39. (особистий внесок автора: запропонувала підхід що дозволяє розробити рангові тести більш чутливими до змін статистики суми корисного сигналу та шуму)

• Bokal Zh., Advanced copula-based methods for nonparametric detection and characterisation of wideband radar signals. 2024 Electronics and control systems proceeding №3. September 2024. Київ. НАУ, 2024. С. 59-66.

• Bokal Zh., Kodheli O., Querol J., Abdelrahman A., Coloma S. 5G Space Communications Lab: Reaching New Heights. Proceedings - 18th Annual International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems, DCOSS 2022. 2022. P. 349–356

Read more

Similar theses

0423U100067

Yakovchenko Oleksandr Ivanovych

Development of the methods for high precision determination of the motion parameters of Low Earth Orbit satellites based on the on-board observations of global navigation satellite systems signals

0421U103663

Slobodian Oleksander P.

Spectral method of signal conversion in radio systems based on magneto-optical converter

0421U103068

Mykhalchuk Inna I.

Compact antennas in radio monitoring systems with primary signal processing

0521U101644

Popov Anatolii V.

Recognition of small radar objects in the conditions of a priory uncertainty with the use of invariant polarization signatures

0421U102937

Vasylenko Tetiana O.

Methods for the Wi-Fi devices recognizing by its individual signs for the network security improving