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
- Tez No: 177612
- Danışmanlar: PROF. DR. ALTUNKAN HIZAL, PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- 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: 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
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- 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
2020
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN DENEÇ
DR. KONSTANTINOS VASILAKOS
- 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
2006
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ORHAN ARIKAN
- 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
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. OKTAY YILDIZ
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI