نوقشت في قسم هندسة الإلكترونيات والاتصالات في كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية بجامعة حمص رسالة الدكتوراه للباحثة سعاد فرج دوار بعنوان: “تحسين أداء رادار متعدد المداخل والمخارج مُعتمد على الراديو المُعرَّف برمجياً في معالجة الإشارة الناتجة عن عدة أهداف”.
بإشراف الدكتور: ياسر عملة (مشرفاً علمياً) والدكتور عبد الكريم السالم (مشرفاً مشاركاً)
تألفت لجنة الحكم من السادة الدكاترة: علي احمد، ياسر عملة، ناجي محمد، حسام الوفائي، ريم العجي.
ركّزت هذه الدراسة على معالجة تحديين جوهريين في تطوير رادارات MIMO العاملة عند الترددات الميليمترية والمعتمدة على الراديو المُعرَّف برمجياً SDR. التحدي الأول تمثّل في صعوبة وارتفاع تكلفة اختبار وتطوير خوارزميات معالجة الإشارة الرادارية عند ترددات ميلمترية (77GHz كمثال) باستخدام منصات SDR التجارية المحدودة التردد. أما التحدي الثاني فتمثّل في ضرورة تحسين أداء الرادار في سيناريوهات القيادة متعددة الأهداف عبر التكيّف الديناميكي لشكل الموجة المرسلة. ولمواجهة هذين التحديين، تم في هذه الدراسة:
أولاً، اقتراح وتنفيذ محاكاة لنهج التمدد الزمني_المكاني Time_Space Scaling. والذي يسمح بنقل اختبار خوارزميات الرادار الميليمتري إلى نطاقات ترددية منخفضة مناسبة لمنصات SDR، مع الحفاظ على عرض المجال الترددي ثابتاً. وتم التحقق بأن هذا النهج يُحقق تطابقاً كاملاً في خرائط المدى-دوبلر، وأطياف الزاوية، مما يجعله بيئة اختبار دقيقة ومنخفضة التكلفة.
ثانياً، تم تطوير خوارزمية Scenario Aware Q-Learning قادرة على الاختيار التكيفي بين شكلي الموجة FMCW وDDMA بحسب ظروف البيئة المحيطة. استخدمت الخوارزمية دالة مكافأة قائمة على الميزات المستخلصة من البيئة، بالإضافة لآلية كسر تعادل، وتهيئة أولية لجداول Q-Learning بالاعتماد على حدود CRLB. مما مكّنها من التعلّم السريع واختيار شكل الموجة الأمثل وفقاً لكثافة الأهداف وسرعاتها ومستوى التشويش.
كما تم تنفيذ الخوارزمية التكيفية المقترحة على منصة التمدد الزمني_المكاني المُقترحة، وتمت مقارنة أدائها بأدائها على نظام رادار مرجعي ذو تردد 77GHz. وأظهرت النتائج أن الخوارزمية تتعلم نفس السياسة المثلى في الحالتين، مع نسبة اتفاق متماثلة في معظم السيناريوهات. مع ظهور بعض الفروقات الكمية الطفيفة في دقة التقدير ناتجة عن تأثير طول زمن التغريدة الذي ولّد تغير في قيمة المدى عند تقدير بارامترات الأهداف في منصة SDR.
قدمت الأطروحة إطاراً متكاملاً يدمج بين منصة اختبار مرنة متوافقة مع منصات SDR، وخوارزمية تعلم معزز تكيفية لتحسين أداء رادارات MIMO المعتمدة على SDR في بيئات رادار المركبات متعددة الأهداف.
وبعد المناقشة مع لجنة الحكم تم منح الباحثة درجة الدكتوراه بتقدير امتياز.
