Geri Dön

A novel music algorithm based electromagnetic target recognition method in resonance region for the classification of single and multiple targets

Tek ve çoklu hedeflerin sınıflandırılması için rezonans bölgede music algoritmasına dayalı yeni bir elektromanyetik hedef tanıma yöntemi

  1. Tez No: 177612
  2. Yazar: MUSTAFA SEÇMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALTUNKAN HIZAL, PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 269

Özet

Bu tez, doğal rezonansa bağlı hedef özniteliklerini çıkartmak için MUSIC algoritmasının kullanılmasına dayanan rezonans bölgesindeki görüş açısı ve polarizasyon bağımsız yeni bir elektromanyetik hedef tanıma tekniğini sunmaktadır.Önerilen yöntemde, her bir hedef için ?MUSIC Tayf Matrisleri (MTMler)? adı verilen öznitelik matrisleri, farklı geç-zaman aralıklarındaki saçınım verileri kullanılarak önceden seçilmiş her bir referans açısı için hesaplanır. Bu MTMlerin herbiri, hedefin doğal rezonanslara ilişkin güç dağılım haritalarına karşılık gelmektedir. Bütün bu öznitelik matrisleri ilk olarak öznitelik çıkarımı için en uygun geç-zaman aralığının elde edilmesinde kullanılır. Sonra, hedefin ?Kaynaştırılmış MUSIC TayfMatrisi (KMTM)? bu en uygun geç zaman aralığı üzerinde o hedefe ait bütün MTMlerin bindirilmesi ile üretilir. Bu KMTMler hedeflerin rezonansları açısından daha fazla bilgi içermektedir ve görüş açısı/polarizasyon değişimlerine daha azduyarlıdırlar. Çoklu hedef tanınması durumunda ise, hedeflerin birbirlerine göre konumları ve hedefler arası ayrım mesafesi de önemli faktörlerdir. Bu yüzden, en uygun geç-zaman aralığının kestirimi için, MTM öznitelikleri her çoklu hedefgrubunun her ?referans görüş açısı/referans topoloji? kombinasyonunda hesaplanır. Çoklu hedef grubunun KMTM özniteliği, bütün bu görüş açısı ve topoloji şartlarına bağımlı MTM'lerin bindirilmesi ile elde edilir. Hem tek hem de çoklu hedef tanımadurumlarında, KMTM güç örüntüleri, tasarlanan sınıflandırıcının gerçek zamanlı karar evresinde kullanılan ana hedef öznitelikleridir. Karar evresinde, bilinmeyen test hedefine ait sinyalden hesaplanan MTM ile aday hedeflerin KMTMleri arasındakiilinti katsayılarını karşılaştırılır. Bilinmeyen hedef ya aday hedeflerden biri ya da bunların dışında yabancı bir hedef olarak sınıflandırılır.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a novel aspect and polarization invariant electromagnetic target recognition technique in resonance region based on use of MUSIC algorithm for the extraction of natural-resonance related target features. In the suggested method, thefeature patterns called ?MUSIC Spectrum Matrices (MSMs)? are constructed for each candidate target at each reference aspect angle using targets? scattered data at different late-time intervals. These individual MSMs correspond to maps of targets?natural-resonance related power distributions. All these patterns are first used to obtain optimal late-time interval for classifier design and a ?Fused MUSIC Spectrum Matrix (FMSM)? is generated over this interval for each target by superposingMSMs. The resulting FMSMs include more complete information for target resonances and are almost insensitive to aspect and polarization. In case of multiple target recognition, the relative locations of a multi-target group and separationdistance between targets are also important factors. Therefore, MSM features are computed for each multi-target group at each ?reference aspect/topology? combination to determine the optimum late-time interval. The FMSM feature of agiven multi-target group is obtained by the superposition of all these aspect and topology dependent MSMs. In both single and multiple target recognition cases, the resulting FMSM power patterns are main target features of the designed classifier tobe used during real-time decisions. At decision phase, the unknown test target is classified either as one of the candidate targets or as an alien target by comparing correlation coefficients computed between MSM of test signal and FMSM of eachcandidate target.

Benzer Tezler

  1. Measurement-based antenna misalignment analysis and angle of arrival estimation for terahertz wireless communication systems

    Kablosuz haberleşme sistemlerinde ölçüm tabanlı hatalı anten hizalaması analizi ve geliş açısı kestirimi

    HASAN NAYİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. Introducing MEMO: Real time sound synthesis as a tool for interactive music system development

    MEMO: Eş zamanlı ses sentezi kullanan etkileşimli doğaçlama sistemi

    MEHMET KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DENEÇ

    DR. KONSTANTINOS VASILAKOS

  3. A novel array signal processing technique for multipath channel parameter estimation

    Çokluyol kanal parametre kestirimi için yeni bir dizi sinyal işleme tekniği

    MEHMET BURAK GÜLDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ORHAN ARIKAN

  4. Genetik algoritma kullanılarak içerik tabanlı kitap tavsiye sistemi geliştirilmesi

    The development of content based book recommendation system using genetic algorithm

    CELALETTİN AYGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. OKTAY YILDIZ

  5. Novel fractional order calculus-based audio processing methods and their applications on neural networks for classification and synthesis problems

    Kesirli mertebeden kalkülüs temelli yeni ses işleme yöntemleri ve bunların sinir ağları üzerinde sınıflandırma ve sentez problemlerine uygulanması

    BİLGİ GÖRKEM YAZGAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI