Sonsuz uzun mükemmel iletken düz yüzeyler üzerindeki silindirik hedeflerin yapay sinir ağları kullanılarak tanımlanması ve sınıflandırılması
Identification and classification of cylindrical targets above infinite perfectly conducting flat surfaces by artificial neural networks
- Tez No: 201269
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET KIZILAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektromagnetik hedef tanıma, elektromagnetik hedef sınıflama, görüntü metodu, moment metodu, saçılan elektrik alan, yapay sinir ağları, Electromagnetic target identification, electromagnetic target classification, Method of Images, Moment Method, scattered field, artificial neural networks
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Radar hedefi tarafından saçılan elektromagnetik dalgalar, o hedefin karakteristik bilgisini içermektedir ve saçılan dalgadan hedefin tanınması oldukça zor bir problemdir. Yapay sinir ağları (YSA), öğrenme ve genelleme yeteneklerinden dolayı, birçok mühendislik uygulamalarında kullanıldığı gibi bu tür problemlerde de kullanılmaktadır ve bu çalısmada hedef tanıma ile ilgili birçok yapay sinir ağı çalısması bulunmaktadır. Tezin birinci bölümünde konuya giris yapılmıstır. ?kinci bölümünde ise, mükemmel iletken düz yüzey üzerine yerlestirilen silindirik hedeften saçılan toplam elektrik alanı hesaplamak için Görüntü metodu ve Moment metodu kullanılmıs, böylece elektrik alanı belirli frekans aralıkları ile hesaplayıp toplayarak saçılan toplam elektrik alana ait veri noktaları elde edilmistir. Yüzey sonsuz uzun olarak kabul edilmistir. Saçılan toplam elektrik alanın hesaplanmasıyla, yapay sinir ağı için giris vektörleri olusturularak, bir veri seti meydana getirilmistir. Bu veri setinin bir kısmı eğitme için kullanılırken, geri kalan kısmı ise ağın hedef tanıma ve sınıflama performansını ölçmek için test amaçlı kullanılmıstır. Tezin üçüncü bölümünde, çok katmanlı algılayıcılar (MLP), radyal temelli fonksiyonlu ağlar (RBF), olasılıksal sinir ağları (PNN) ve genellestirilmis regresyonlu ağlar (GRNN) kullanılarak hedef tanıma ve sınıflandırma ile ilgili çalısmalar yapılmıstır. Hedef tanıma açısından hedefin yarıçapını ve yerden yüksekliğini bulma, hedef sınıflama açısından sinyalin hangi hedeften saçıldığını bulma problemi ele alınmıstır. Tezin dördüncü bölümünde, yüzey üzerinde çoklu cisimler bulunduğu takdirde yapay sinir ağının hedef tanıma performansını ölçmek için, mükemmel iletken sonsuz düz yüzey üzerine iki tane silindirik hedef yerlestirilmis ve görüntü metodu ile Moment metodu kullanılarak hedeflerden saçılan toplam elektrik alan hesaplanmıstır. Bu uygulama için besinci bölümde GRNN tasarlanmıs ve aynı yükseklikteki test gruplarına uygulanmıstır. Bu bölümdeki amaç, hedeflerin yarıçapını ve birbirlerine olan uzaklıklarını bulmaktır. Son bölümde ise bu çalısmanın hedef tanıma açısından faydaları yer almaktadır.
Özet (Çeviri)
Recognition of radar targets from their scattered signals has been an interesting area in electromagnetics. The electromagnetic field scattered by an object contains the characteristic information about the object. Recognition of an object from its scattered field is a complicated task. Because of their ability to learn and generalize, artificial neural networks are attractive for numerous engineering applications and in this research, there are many applications of neural networks for target recognition. In the first chapter of the thesis, there is an introduction in to the topic. In the second chapter, the Method of Images and the Moment Method are used to calculate the total scattered E-field from a cylindrical target located above a perfectly conducting flat surface and the surface is chosen to be infinitely long. Frequency data points belonging to the sum of the electric fields are obtained by calculating electric fields in particular frequency steps.Thus, a set of features utilized by the artificial neural network is obtained by the calculation of the scattered electric field. The database contains a finite number of scattered field values. A portion of the database is used to train the network and the rest is used to test the performance of the neural network for target identification and classification. In the third chapter, Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Functions (RBF), Probabilistic Neural Networks (PNN) and Generalized Regression Neural Network (GRNN) are used for target identification and classification. This part aims to find the heights measured from the surface and radiuses of the targets for identification of targets and determine the right target for classification of targets from the scattered field values. In chapter four , the Method of Images and the Moment Method are used to calculate the total scattered E-field from two cylindrical target located above a perfectly conducting flat surface for measuring the performance of the neural networks about the identification of multiple cylindrical targets. In chapter five, GRNN is designed and applied to the group of test targets which are at the same height from the infinite flat surface. This part aims to find the radiuses of the targets and the distance between the targets located above perfectly conducting flat surface from the scattered field values in both the frequency domain and the time domain. In the last chapter, there is a result part pointing out the uses of this research for target recognition.
Benzer Tezler
- Scattering analysis of three dimensional objects above arbitrarily rough surfaces by current decomposition method
Keyfi engebeye sahip yüzeyler üzerinde bulunan üç boyutlu nesnelerin akım ayrıştırma yöntemiyle saçılma analizi
YUNUS EMRE YAMAÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KIZILAY
- Çoklu silindirik hedeflerin sınıflandırılması
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA MELİH TAŞANER
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İletişim BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KIZILAY
- Sonlu kalınlıklı sonsuz uzun mükemmel iletken silindirik cisimlerden skaler dalga saçılması
Başlık çevirisi yok
AHMET SERDAR TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YURY A. TUCHKİN
- Drude materyali ile dolu paralel levhalı düzlem dalga kılavuzlarının incelenmesi
Study of parallel plate plane waveguides filled drude material
OLİKAY GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANER ŞENGÖR
- Sonsuz uzun ve hareketli bir çizgisel kaynakla aydınlatılmış mükemmel iletken yarım düzlemde ortaya çıkan yansıma ve gölge sınırlarına ilişkin geometrilerin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
SERKAN BARAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ ALKUMRU