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You searched for subject:(Non cooperative target). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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York University

1. Dong, Gangqi. Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target.

Degree: PhD, Earth & Space Science, 2017, York University

This doctoral research develops and validates experimentally a vision-based control scheme for the autonomous capture of a non-cooperative target by robotic manipulators for active space debris removal and on-orbit servicing. It is focused on the final capture stage by robotic manipulators after the orbital rendezvous and proximity maneuver being completed. Two challenges have been identified and investigated in this stage: the dynamic estimation of the non-cooperative target and the autonomous visual servo robotic control. First, an integrated algorithm of photogrammetry and extended Kalman filter is proposed for the dynamic estimation of the non-cooperative target because it is unknown in advance. To improve the stability and precision of the algorithm, the extended Kalman filter is enhanced by dynamically correcting the distribution of the process noise of the filter. Second, the concept of incremental kinematic control is proposed to avoid the multiple solutions in solving the inverse kinematics of robotic manipulators. The proposed target motion estimation and visual servo control algorithms are validated experimentally by a custom built visual servo manipulator-target system. Electronic hardware for the robotic manipulator and computer software for the visual servo are custom designed and developed. The experimental results demonstrate the effectiveness and advantages of the proposed vision-based robotic control for the autonomous capture of a non-cooperative target. Furthermore, a preliminary study is conducted for future extension of the robotic control with consideration of flexible joints. Advisors/Committee Members: Zhu, George (advisor).

Subjects/Keywords: Engineering; Robotic manipulator; Visual servo; Non-cooperative target; Target estimation; Autonomous capture; Kinematics-based robotic control; Joint flexibility; On orbit servicing; Active debris removal

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APA (6th Edition):

Dong, G. (2017). Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target. (Doctoral Dissertation). York University. Retrieved from http://hdl.handle.net/10315/33406

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Dong, Gangqi. “Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target.” 2017. Doctoral Dissertation, York University. Accessed March 07, 2021. http://hdl.handle.net/10315/33406.

MLA Handbook (7th Edition):

Dong, Gangqi. “Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target.” 2017. Web. 07 Mar 2021.

Vancouver:

Dong G. Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target. [Internet] [Doctoral dissertation]. York University; 2017. [cited 2021 Mar 07]. Available from: http://hdl.handle.net/10315/33406.

Council of Science Editors:

Dong G. Autonomous Visual Servo Robotic Capture of Non-cooperative Target. [Doctoral Dissertation]. York University; 2017. Available from: http://hdl.handle.net/10315/33406

2. Pisane, Jonathan. Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques.

Degree: Docteur es, Traitement du Signal (STIC), 2013, Supélec; Université de Liège

Dans cette thèse, nous présentons la conception, le développement et le test de trois systèmes de reconnaissance automatique de cibles (ATR) visant à reconnaître des avions non-coopératifs, c’est-à-dire des avions ne fournissant par leur identité, en utilisant des signaux de radars passifs bistatiques. Les radars passifs bistatiques utilisent un ou plusieurs émetteurs d’opportunité (déjà présents sur le terrain), avec des fréquences allant jusqu’à 1 GHz pour les émetteurs considérés ici, et un ou plusieurs récepteurs déployés par le gestionnaire du système et non-colocalisés avec les émetteurs. Les seules informations utilisées sont les signaux réfléchis sur les avions et les signaux directement reçus qui sont tous les deux collectés par le récepteur, quelques informations concernant l’émetteur, et la configuration géométrique du radar bistatique.Les trois systèmes ATR que nous avons construits utilisent respectivement les images radar, les surfaces équivalentes radar (SER) complexes bistatiques et les SER réelles bistatiques. Nous utilisons des données acquises soit sur des modèles d’avions placés en chambre anéchoique à l’ONERA, soit sur des avions réels en utilisant un banc d’essai bistatique consistant en un émetteur VOR et un récepteur basé sur la radio-logicielle (SDR), et que nous avons déployé aux alentours de l’aéroport d’Orly. Nous décrivons d’abord la phénoménologie radar pertinente pour notre problème ainsi que les fondements mathématiques pour la dérivation de la SER bistatique d’un objet, et pour la construction d’images radar d’un objet. Nous utilisons deux méthodes pour la classification de cibles en classes prédéfinies : les arbres extrêmement aléatoires (extra-trees) et les méthodes de sous-espaces. Une caractéristique-clé de notre approche est que nous divisons le problème de reconnaissance global en un ensemble de sous-problèmes par décomposition de l’espace des paramètres (fréquence, polarisation, angle d’aspect et angle bistatique) en régions. Nous construisons un classificateur par région.Nous validons en premier lieu la méthode des extra-trees sur la base de données MSTAR, composée d’images radar de véhicules terrestres. Ensuite, nous testons cette méthode sur des images radar d’avions que nous avons construites à partir des données acquises en chambre anéchoique. Nous obtenons un pourcentage de classification allant jusqu’à 99%. Nous testons ensuite la méthode de sous-espaces sur les SER bistatiques (complexes et réelles) des avions que nous avons extraits des données de chambre anéchoique. Nous obtenons un pourcentage de classification allant jusqu’à 98%, avec des variations suivant la fréquence, la polarisation, l’angle d’aspect, l’angle bistatique et le nombre de paires émetteur-récepteur utilisées. Nous testons enfin la méthode de sous-espaces sur les SER bistatiques (réelles) extraites des signaux acquis par le banc d’essai déployé à Orly. Nous obtenons une probabilité de classification de 82%, avec des variations suivant l’angle d’aspect et l’angle bistatique. On a donc démontré dans… Advisors/Committee Members: Lesturgie, Marc (thesis director), Verly, Jacques Georges (thesis director).

Subjects/Keywords: Reconnaissance automatique des cibles; Reconnaissance de cibles non coopératives; Classification; Arbres extrêmement aléatoires; Méthodes des sous-espaces; Radar passif bistatique; Surface équivalente radar complexe; Radio-logicielle; Automatic target recognition (ATR); Non-cooperative target recognition; Classification; Extremely randomized trees(extra-trees); Subspace methods; Passive bistatic radar; Complex radar cross-section; Software-defined radio (SDR); 378.242

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APA (6th Edition):

Pisane, J. (2013). Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques. (Doctoral Dissertation). Supélec; Université de Liège. Retrieved from http://www.theses.fr/2013SUPL0009

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Pisane, Jonathan. “Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques.” 2013. Doctoral Dissertation, Supélec; Université de Liège. Accessed March 07, 2021. http://www.theses.fr/2013SUPL0009.

MLA Handbook (7th Edition):

Pisane, Jonathan. “Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques.” 2013. Web. 07 Mar 2021.

Vancouver:

Pisane J. Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques. [Internet] [Doctoral dissertation]. Supélec; Université de Liège; 2013. [cited 2021 Mar 07]. Available from: http://www.theses.fr/2013SUPL0009.

Council of Science Editors:

Pisane J. Automatic target recognition using passive bistatic radar signals. : Reconnaissance automatique de cibles par utilisation de signaux de radars passifs bistatiques. [Doctoral Dissertation]. Supélec; Université de Liège; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013SUPL0009


University of Melbourne

3. Bachmann, Darren John. A game theoretic analysis of adaptive radar jamming.

Degree: 2006, University of Melbourne

Advances in digital signal processing (DSP) and computing technology have resulted in the emergence of increasingly adaptive radar systems. It is clear that the Electronic Attack (EA), or jamming, of such radar systems is expected to become a more difficult task. The reason for this research was to address the issue of jamming adaptive radar systems. This required consideration of adaptive jamming systems and the development of a methodology for outlining the features of such a system is proposed as the key contribution of this thesis. For the first time, game-based optimization methods have been applied to a maritime counter-surveillance/counter-targeting scenario involving conventional, as well as so-called ‘smart’ noise jamming.Conventional noise jamming methods feature prominently in the origins of radar electronic warfare, and are still widely implemented. They have been well studied, and are important for comparisons with coherent jamming techniques.Moreover, noise jamming is more readily applied with limited information support and is therefore germane to the problem of jamming adaptive radars; during theearly stages when the jammer tries to learn about the radar’s parameters and its own optimal actions.A radar and a jammer were considered as informed opponents ‘playing’ in a non-cooperative two-player, zero-sum game. The effects of jamming on the target detection performance of a radar using Constant False Alarm Rate (CFAR)processing were analyzed using a game theoretic approach for three cases: (1) Ungated Range Noise (URN), (2) Range-Gated Noise (RGN) and (3) False-Target (FT) jamming.Assuming a Swerling type II target in the presence of Rayleigh-distributed clutter, utility functions were described for Cell-Averaging (CA) and Order Statistic (OS) CFAR processors and the three cases of jamming. The analyses included optimizations of these utility functions, subject to certain constraints, with respectto control variables (strategies) in the ja

Subjects/Keywords: non-cooperative games; zero sum games; Nash equilibrium; saddle points; minimax; target detection; Rayleigh clutter; constant false alarm rate; incoherent noise jamming; CFAR; Cell Averaging CFAR; Order Statistic CFAR; ungated range noise; range gated noise; false target jamming

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APA (6th Edition):

Bachmann, D. J. (2006). A game theoretic analysis of adaptive radar jamming. (Doctoral Dissertation). University of Melbourne. Retrieved from http://hdl.handle.net/11343/38720

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bachmann, Darren John. “A game theoretic analysis of adaptive radar jamming.” 2006. Doctoral Dissertation, University of Melbourne. Accessed March 07, 2021. http://hdl.handle.net/11343/38720.

MLA Handbook (7th Edition):

Bachmann, Darren John. “A game theoretic analysis of adaptive radar jamming.” 2006. Web. 07 Mar 2021.

Vancouver:

Bachmann DJ. A game theoretic analysis of adaptive radar jamming. [Internet] [Doctoral dissertation]. University of Melbourne; 2006. [cited 2021 Mar 07]. Available from: http://hdl.handle.net/11343/38720.

Council of Science Editors:

Bachmann DJ. A game theoretic analysis of adaptive radar jamming. [Doctoral Dissertation]. University of Melbourne; 2006. Available from: http://hdl.handle.net/11343/38720

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