Geri Dön

A novel neural network based approach for direction of arrival estimation

Yapay sinir ağı tabanlı yeni bir geliş açısı tahmin yaklaşımı

PDF İndir

  1. Tez No: 201696
  2. Yazar: SELÇUK ÇAYLAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLBİN DURAL, PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yön Bulma, Hedef İzleme, Huzme Şekillendirme, Geliş Yönü Tahmini, Yapay Sinir Ağı, Konumsal Filtreleme, Direction Finding, Target Tracking, Beam Forming, Direction of Arrival Estimation, Neural Network, Spatial Filtering
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Bu çalışmada, daha once geliştirilen bir algoritmaya dayanan, gerçek zamanlı çoklu hedef takibi problemi için yapay sinir ağı kullanan yeni bir algoritma önerilmiştir. Önerilen, geliştirilmiş yapay sinir ağına dayalı çoklu hedef izleme(GY-ÇHİ) algoritması üç bölümden, kestirim, konumsal süzgeçleme ve yön bulma katlarından oluşmaktadır. Önerilen sistemin ana katkısı bir birinden ilintisiz hedefler olması durumunda yapay sinir ağlarının giriş ölçeklerinin düşürülmesi ile birden çok sektörde hedef bulunması durumunda her bir sektörü diğer sektörlerden yalıymak amacıyla ilave edilen küresel süzgeçleme katıdır. GY-ÇHİ algoritması, hedefler birden çok açısal bölgede olsa bile bulabilmektedir. Ayrıca hedef sayısı anten dizini elamanı sayısını geçmesi durumunda bile algoritma hedefleri doğru olarak bulabilmektedir. Anten dizininde meydana gelecek girişimler GY-ÇHİ algoritmasının performansını etkilememektedir. GY-ÇHİ algoritması, yönlü anten yayılım karaktiristiği kullanılarak silindirik microstrip patch anten dizini için daha fazla iyileştirilmiştir. Yeni algoritma silindrik microstrip patch dizini ile GY-ÇHİ(SGY-ÇHİ) algoritması olarak isimlendirilmiştir. SGY-ÇHİ, GY-ÇHİ gibi üç bölümden oluşur. Kestrim bölümü GY-ÇHİ ile iv tamamem aynıdır. Konumsal süzgeçleme ve yön bulma katları ise yönlü antenin avantajlarını kullanarak sade bir yapıda önerilmiştir. Algoritmanın performansı, bilgisayar benzetimleri ile düzgün doğrusal anten dizini, altı elemanlı düzgün bir dairesel dipole anten dizini ve on iki elemanlı düzgün bir silindirik microstrip patch anten dizini için ayrı ayrı incelenmiştir. Benzetim sonuçları daha önce geliştirilen algoritmalar ve literatürde yer alan geleneksel yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın daha önce geliştirilen algoritmaları iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Anten dizininde oluşacak girişimler, algoritmanın kestirim doğruluğunu düşürmemektedir. On iki elemanlı düzgün silindirik bir patch anten dizinine SGY-ÇHİ algoritmasına başarıyla uygulanmıştır. Uygulama yanlızca tüm yatay açıyı kestirmekle kalmayıp, aynı zamanda kestirim doğruluğunu ve hızı iyileştirirken yapay sinir ağ boyutunu küçültmektedir. SGY-ÇHİ algoritmasının gerçek zamanlı hedef izleme problemine doğru ve etkin çözüm sağladığı gözlemlenmiştir. Direction Finding, Target Tracking, Beam Forming, Direction of Arrival Estimation, Neural Network, Spatial Filtering.

Özet (Çeviri)

In this study, a neural network(NN) based algorithm is proposed for real time multiple source tracking problem based on a previously reported work. The proposed algorithm namely modified neural network based multiple source tracking algorithm (MN-MUST) performs direction of arrival(DoA) estimation in three stages which are the detection, filtering and DoA estimation stages. The main contributions of this proposed system are: reducing the input size for the uncorrelated source case (reducing the training time) of NN system without degradation of accuracy and insertion of a nonlinear spatial filter to isolate each one of the sectors where sources are present, from the others. MN-MUST algorithm finds the targets correctly no matter whether the targets are located within the same angular sector or not. In addition as the number of targets exceeds the number of antenna elements the algorithm can still perform sufficiently well. Mutual coupling in array does not influence MN-MUST algorithm performance. iv MN-MUST algorithm is further improved for a cylindrical microstrip patch antenna array by using the advantages of directive antenna pattern properties. The new algorithm is called cylindrical patch array MN-MUST(CMN-MUST). CMN-MUST algorithm consists of three stages as MN-MUST does. Detection stage is exactly the same as in MN-MUST. However spatial filtering and DoA estimation stage are reduced order by using the advantages of directive antenna pattern of cylindirical microstrip patch array. The performance of the algorithm is investigated via computer simulations, for uniform linear arrays, a six element uniform dipole array and a twelve element uniform cylindrical microstrip patch array. The simulation results are compared to the previously reported works and the literature. It is observed that the proposed algorithm improves the previously reported works. The algorithm accuracy does not degrade in the presence of the mutual coupling. A uniform cylindrical patch array is successfully implemented to the MN-MUST algorithm. The implementation does not only cover full azimuth, but also improv the accuracy and speed. It is observed that the MN-MUST algorithm provides an accurate and efficient solution to the targettracking problem in real time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    490330

    Artificial neural network based decisive prediction models on high frequency financial data

    Yüksek frekanslı mali piyasa verileri üzerinde yapay sinir ağı tabanlı karar verici tahmin modelleri

    ADİL GÜRSEL KARAÇOR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURAN ERMAN ERKAN

  2. Tez No

    342968

    A comparative evaluation for liver segmentation from spir images and a novel level set method using signed pressure force function

    Spir görüntülerinden karaciğer bölütlemenin karşılaştırmalı değerlendirilmesi ve işaretli baskı kuvvet fonksiyonu kullanan yeni bir düzey kümesi yöntemi

    EVGİN GÖÇERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ZÜBEYİR ÜNLÜ

  3. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. Tez No

    564136

    Context aware audio-visual environment awareness using convolutional neural network

    Konvolüsyonel sinir ağı kullarak ses ve görüntü aracılığıyla ortam farkındalığı

    GİRAY YILLIKÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Tez No

    542807

    Gaz türbini kanat ucu geometrisinin aerodinamik ve ısıl optimizasyonu

    Aerothermal optimization of axial gas turbine blade tip geometry

    HIDIR MARAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ALİ KAVURMACIOĞLU

Geri Dön