Akıllı radar ile hedef tanıma sistemi
A target recognition system by an intelligent radar
- Tez No: 169286
- Danışmanlar: PROF.DR. MUSTAFA POYRAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Radar hedef tanıma sistemi, örüntü tanıma, özellik çıkarma, adaptif özellik çıkarma, dalgacık dönüşümü, zaman-frekans gösterimleri, radar hedef eko işaretleri, yapay sinir ağlan, uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi, genetik algoritma, entropi, resim bölütleme. XV, Radar target recognition system, Pattern recognition, feature extraction, adaptive feature extraction, wavelet transform, time - frequency representations, radar target echo signals, artificial neural network, adaptive network based fuzzy inference system, entropy, image segmentation. XVI
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
ÖZET DOKTORA TEZİ AKILLI RADAR İLE HEDEF TANIMA SİSTEMİ Engin AVCI Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik - Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2005, Sayfa: 145 Günümüz teknolojisinde akıllı radar hedef tanıma sistemleri büyük önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında, radar hedeflerini doğru bir şekilde sınıflandırabilmek için güçlü bir özellik çıkarımı amaçlanmıştır. Bu amaç için örüntü tanıma yöntemleri kullanılmıştır. Örüntü tanıma, insanların çeşitli ses, görüntü ve benzeri tüm örüntülerin biçimsel şekillerinden çıkardıkları dilsel tanımlamalardır. Örüntü tanıma iki kısımdan oluşmaktadır. Bunlar, özellik çıkarma ve sınıflandırmadır. Sınırlandırıcı tasarımında en önemli belirteç sistemi en iyi şekilde özetleyecek doğru özellikleri seçmektir. Bu çalışmada radar hedef eko işaretleri için dalgacık dönüşümü, entropi ve çeşitli zaman frekans spektral analiz tekniklerine dayalı, tümleşik özellik çıkarım yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan özellik çıkarım yöntemleri yapay sinir ağlan ve uyarlamak ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi içerisine gömülerek, adaptif örüntü tanıma yaklaşımları sunulmuştur. Ayrıca bu çalışmada, genetik algoritma kullanılarak optimum entropi tabanlı ve çeşitli şekillerde görüntü işleme ve bölütlemeye dayalı özellik çıkarım yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerin etkinliği ve güvenilirliği, Lab -Volt radar deney setinden elde edilen gerçek darbeli radar hedef eko işaretleri üzerinde denenmiştir. Sistemin başarımı, hedeflerden alman gürültülü eko işaretleri ile test edilmiştir. Yaklaşık olarak % 95 doğru tanıma yüzdesine ulaşılmıştır. Bu yöntemler, telekomünikasyon ve biyomedikal gibi benzeri alanlarda, karar verici ve yardımcı olarak, otomatik akıllı tanıma sistemlerinin kullanılmasının güvenirliğini artıracaktır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PhD Thesis A TARGET RECOGNITION SYSTEM BY AN INTELLIGENT RADAR Engin AVCI Firat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical - Electronics Engineering 2005, Page: 145 In today's technology, intelligent radar target recognition systems have gained a great importance in various areas. In this thesis, a powerful feature extraction is aimed in order to classify- radar targets correctly. Thus, we have used pattern recognition methods. Pattern recognition is the linguistic definitions which are extracted by the human being from the various sounds, images and likewise patterns. Pattern recognition consists of two stages. These are the feature extraction stage and the classification stage. The most important aspect of the classifier design is the selection of optimum features which will characterize the system. In advanced pattern recognition techniques a better feature extraction becomes a matter of primary importance instead of designing a complex classifier. With this aim integrated feature extraction methodologies were used based on wavelet transform, entropy, and various time-frequency spectral analysis methods for radar target echo signals. By placing the feature extraction methods into the artificial neural network and adaptive network based fuzzy inference system pattern classifiers, adaptive pattern recognition approaches were presented. Besides in this study, feature extraction methods based on optimum entropy approach and various image segmentation were developed by using genetic algorithms. The efficiency and reliability of these methods were examined by using real pulsed radar target echo signals from the Lab - Volt radar experimental set. The success of the system was tested with the noisy echo signals, which were obtained from targets. Correct recognition about 95% was achieved. In various fields such as telecommunication and biomedical, these methods will increase the reliability of automatic intelligent recognition systems by helping the decision maker.
Benzer Tezler
- Radar Doppler işaretleri ile otomatik hedef tanıma
Automated target recognition by using radar Doppler signals
SERHAT COŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
- Cognition-enabling techniques for next-generation radar and electronic warfare systems
Gelecek nesil radar ve elektronik harp sistemleri için bilişsellik-etkinleştirme teknikleri
MUHARREM ARIK
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Enhancement of situational awareness in physical security using mixed reality
Fiziksel güvenlikte karma gerçeklikle durumsal farkındalığın artırılması
NAZIM YİĞİT KAVASOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- How to govern military ai: On the global governance of artificial intelligence from an international security perspective
Askeri yapay zeka nasıl yönetilmeli: Uluslararası güvenlik perspektifinden yapay zekanın küresel yönetimi
ONUR TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE ASLI ÇALKIVİK
- Işın demetlemesi ile hedef tespiti
Target detection with beamforming
YILMAZ KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU