Application of a natural-resonance based feature extraction technique to small-scale aircraft modeled by conducting wires for electromagnetic target classification
Elektromanyetik hedef sınıflandırma amacıyla, doğal resonanslara dayalı bir öznitelik çıkarım tekniğinin iletken tellerle modellenmiş küçük ölçekli uçaklara uygulanması
- Tez No: 153602
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğal rezonans, öznitelik çıkarımı, elektromanyetik hedef sınıflandırma, zaman-frekans analizi, Wigner-Ville dağılımı, esas bileşenler analizi, Natural resonance, feature extraction, electromagnetic target classification, time-frequency analysis, Wigner-Ville distribution, principal component analysis
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Öz ELEKTROMANYETİK HEDEF SINIFLANDIRMA AMACIYLA, DOĞAL RESONANSLARA DAYALI BİR ÖZNİTELİK ÇIKARIM TEKNİĞİNİN İLETKEN TELLERLE MODELLENMİŞ KÜÇÜK ÖLÇEKLİ UÇAKLARA UYGULANMASI Ersoy, Mehmet Okan Yüksek Lisans, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: : Prof. Dr. Gönül Turhan Sayan Eylül 2004, 89 sayfa Bu tezde, doğal rezonanslara dayalı bir elektromanyetik hedef öznitelik çıkarım tekniği kullanılarak, küçük ölçekli uçak hedeflerinin sınıflandırılması problemi incelenmiştir. Uçak hedefleri ince, mükemmel iletken tel yapılarla modellenmiştir. Sınıflandırma işleminde kullanılan, beş uçak modelinden geri saçılan elektromanyetik alanlar, nümerik olarak üretilmiştir. Bu çalışmada, hedeflerin geç zaman tepkilerinden özniteliklerinı çıkarmak amacıyla, esas bileşenler analizi tekniğinin yanı sıra bir güncel sinyal işleme aracı olan Wigner-Ville dağılımı kullanılmıştır. Farklı açılardan geri saçılan elektromanyetik tepkilere Wigner-Ville dağılımı (WD) uygulanmıştır. Açısal bağımlılığı azaltmak amacıyla, her hedef ve açı için, WD sonuçlarının uygun olarak seçilmiş, doğal rezonanslarla ilgili bilgileri içeren geç zaman bölgelerinden bir öznitelik vektörü çıkarılmıştır. Hedef sınıflandırıcının veri tabanı, çok az sayıda referans açısındaki hedef tepkilerinden çıkartılan öznitelik vektörlerinden oluşturulmuştur. Esas bileşenler tekniği, açısal bağımlılığı daha da düşürmek amacıyla, bir hedef için referans açılarında üretilmiş öz nitelik vektörlerinin ve/veya geç zaman uçak tepkilerinin, hedefi tanımlayan tek bir öz nitelik vektöründe toplanmasında kullanılmıştır. Böylece, görüş açısından mümkün olduğunca bağımsız bir hedef sınırlandırıcı küçük ölçekli uçak hedefleri için dizayn edilmiş ve yüksek doğru sınıflandırma oranına ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT APPLICATION OF A NATURAL-RESONANCE BASED FEATURE EXTRACTION TECHNIQUE TO SMALL-SCALE AIRCRAFT MODELED BY CONDUCTING WIRES FOR ELECTROMAGNETIC TARGET CLASSIFICATION Ersoy, Mehmet Okan M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Gönül Turhan Sayan September 2004, 89 pages The problem studied in this thesis, is the classification of the small-scale aircraft targets by using a natural resonance based electromagnetic feature extraction technique. The aircraft targets are modeled by perfectly conducting, thin wire structures. The electromagnetic back-scattered data used in the classification process, are numerically generated for five aircraft models. A contemporary signal processing tool, the Wigner-Ville distribution is employed in this study in addition to using the principal components analysis technique to extract target features mainly from late-time target responses. The Wigner-Ville distribution (WD) is applied to the electromagnetic back-scattered responses from different aspects. Then, feature vectors are extracted from suitably chosen late-time portions of the WD outputs, which include natural resonance related IVinformation, for every target and aspect to decrease aspect dependency. The database of the classifier is constructed by the feature vectors extracted at only a few reference aspects. Principal components analysis is also used to fuse the feature vectors and/or late-time aircraft responses extracted from reference aspects of a given target into a single characteristic feature vector of that target to further reduce aspect dependency. Consequently, an almost aspect independent classifier is designed for small-scale aircraft targets reaching high correct classification rate.
Benzer Tezler
- Yapay zeka teknikleri ile manyetik rezonans görüntülerinden multipl skleroz hastalığının teşhisi ve gelecekteki aktivitesinin tahmini
Identification of multipl sclerosis and prediction of future activity from magnetic resonance images by artificial intelligence techniques
ZÜLEYHA YILMAZ ACAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Yapay sinir ağları ile doku sınıflandırma
Tissue classification using artificial neural networks
AYSU SEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN
- Mitrotemor ölçümleri ile depremlerin yerel geoteknik etkilerinin belirlenmesi
Determination of local geotechnical effects of earthquakes by microtremor measurements
B.NEJAT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA ANSAL
- Taşıt hava emiş sisteminin akustik davranışının incelenmesi
Dynamical response prediction of the heavy truck air intake system using sea model
ÖZGÜN YAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK EROL