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Classificazione di profili ad alta risoluzione tramite l'utilizzo di reti neurali convoluzionali

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Cap. 1 High Range Resolution Profiles §1.1 Radar A e è l’area equivalente; questo valore è analogo all’RCS, ma è legato alla potenza chevieneconvogliatanelricevitoreunavoltachel’ondaelettromagneticainveste l’antenna. In effetti l’antenna intercetta solo una parte del segnale di eco e, quindi, tale fattore rappresenta la percentuale dell’onda di ritorno che viene effettivamente ricevuta dall’antenna. R è la distanza tra radar e corpo e si ricava dalla (1.1.1) 4R 2 è la superficie sferica; essa compare elevata al quadrato al denominatore, ma ciò si spiega supponendo, come già detto, che il radar trasmetta nello spazio in modo omnidirezionale. In questo modo sull’oggetto giungerebbe una potenza per unità di superficie pari a Pt 4R 2 , infatti la potenza trasmessa deve attraversare inmodouniformeunasuperficiesferica, ossiaproprio 4R 2 ; orasitengapresente che anche l’onda di ritorno dall’oggetto all’antenna deve attraversare la stessa superficie sferica e, quindi, tale superficie compare 2 volte nell’equazione. La stima della Radar Cross Section di un oggetto è abbastanza complessa. Esistono varie tecniche; quelle che sono state usate in questa tesi, grazie a tool proprietari di MBDA, si basano su: Teoria della fisica ottica. Teoria della fisica della diffrazione. inoltre si sono tenuti in considerazioni i fenomeni delle riflessioni multiple e dell’oscu- ramento. Il metodo basato sulla fisica ottica (Physical Optics) stima le correnti superficiali indotte su un corpo dalla radiazione elettromagnetica incidente. Sulla porzione del 8
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Classificazione di profili ad alta risoluzione tramite l'utilizzo di reti neurali convoluzionali

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Informazioni tesi

  Autore: Tiziano Menichelli
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'Automazione
  Relatore: Mario Sassano
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 120

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