Çeşitli Anten Dizileri Yapılandırmaları ve İlişkili Kaynak Senaryoları için MIMO Radarında Yön Tahmininin Performans Analizi

Abstract

Çoklu Giriş Çoklu Çıkış (MIMO) radar, hem verici (Tx) hem de alıcı (Rx) tarafında anten dizilerinin kullanıldığı, geleneksel tek dizi antenli radarlara kıyasla çok daha fazla uzamsal serbestlik derecesi sunan ve böylece daha zengin ve yetenekli algılama imkânı sağlayan bir radar yapısıdır. Bu tez, MIMO radarda verici ve alıcı dizi yerleşimlerinin, sistematik olarak tasarlanmış senaryolar altında geliş açısı (DOA) ve gidiş açısı (DOD) kestirim performansına etkilerini incelemektedir. Klasik uniform doğrusal dizilerin (ULA) ötesinde, temel amaç; uniform olmayan, iç içe (nested) ve asal-ortak (co-prime) dizilimlerin yanı sıra korelasyonlu kaynak koşullarını da modelleyerek, bu yapıların gerçekçi radar ortamlarında kestirim doğruluğuna etkilerini nicel olarak ortaya koymaktır. Bu doğrultuda, farklı verici/alıcı geometrilerini ve kaynaklar arası korelasyon seviyelerini kapsayan senaryolar oluşturulmuş; elde edilen sonuçlar, her bir dizi mimarisinin pratik sistem tasarımındaki güçlü ve zayıf yönlerini ortaya çıkarmak amacıyla karşılaştırılmıştır. Tez kapsamında, son yıllarda önem kazanan altuzay tabanlı kestirimciler Azaltılmış Boyutlu MUSIC (RD-MUSIC), 2D-MUSIC ve ESPRIT algoritmaları kullanılmıştır. Tüm senaryolarda, açısal kestirim doğruluğu RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) metriği ile değerlendirilmiş; farklı SNR seviyeleri, snapshot sayıları ve verici/alıcı dizi boyutları için ayrıntılı performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Tüm simülasyonlar, gerçekçi dizi geometrileri ve çoklu kaynak sahnelerini modelleyecek şekilde Python ortamında uygulanmıştır. Klasik literatür ile tutarlı olarak, elde edilen sonuçlar; dizi yerleşim çeşitliliğinin ve dizi/kaynak korelasyonunun, hem DOD hem de DOA performansını anlamlı ölçüde şekillendirdiğini, çözünürlük ve hata özelliklerini sistematik biçimde etkilediğini göstermektedir. Özellikle, verici/alıcı geometrisindeki yapısal seçimler ve korelasyonlu kaynak varlığı, birinci derecede tasarım faktörleri olarak öne çıkmakta; çalışma ortamına uygun şekilde dizi mimarisi ve algoritma seçiminin önemini vurgulamaktadır.

Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar uses arrays of antennas at both the transmitter and receiver, providing much more spatial degrees of freedom than conventional single-array radars and enabling richer, more capable sensing. This thesis examines how transmit (Tx) and receive (Rx) array layouts in MIMO radar influence direction-of-arrival (DOA) and direction-of-departure (DOD) estimation performance across systematically designed scenarios. The research framework allows analysis of various configurations well beyond standard uniform linear arrays. Non-uniform, nested, and co-prime arrays are tested through detailed modeling while including correlated source effects. These models operate within realistic radar conditions and make estimation accuracy measurable. Multiple scenarios allow performance comparisons when transmit and receive geometry variations combine with different source correlation levels. Comparisons show distinct advantages and operational constraints for each array architecture, and these findings provide practical implementation insights. The investigation focuses on prominent subspace-based estimation algorithms, specifically RD-MUSIC, 2D-MUSIC, and ESPRIT methodologies. Performance assessment includes SNR condition variations, snapshot quantity changes, and transmit/receive array dimension modifications. RMSE measurements provide angular estimation accuracy as the main metric across all tests. Python simulations throughout the study use multi-source scene modeling combined with realistic array geometries. Previous research shows that DOD and DOA estimation performance depends heavily on array layout variations and on inter-array as well as source correlation. Resolution capabilities and error characteristics connect directly to these fundamental factors through systematic dependencies. Key design factors include transmit and receive geometric structures alongside correlated source presence. Specific operational environments require careful matching of array architecture and algorithm choices.