Geri Dön

Genetik algoritma kullanarak radyo yön bulma sistemlerinin konuşlandırılması

Radio direction finding baseline selection via genetic algorithms

  1. Tez No: 216417
  2. Yazar: NEBİ VURAN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. YAKUP ÖZKAZANÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Radyo Yön Bulma, Radyo Yön Bulma Sistemleri, Konum Belirleme, Radyo Yön Bulma Sistemleri Konuslandırma, Genetik Algoritmalar, Elektronik Harp, Elektronik Destek Sistemleri, Radio Direction Finding, Radio Direction Finders, Position Fixing, Fix
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 157

Özet

Bu tez çalısmasında, radyo yön bulma teorisi, radyo yön bulma sistemleri ve bu sistemler yardımıyla elektromanyetik yayın yapan bir hedefin konumunu belirleme ve hedeflerin rasgele dagıldıgı bir bölge için radyo yön bulma sistemlerinin en uygun yerlesim planı problemi incelenmistir. Konum belirleme konusunun, en-küçük kareler yöntemini kullanarak matematiksel modeli çıkartılmıs ve tezin ana konusu olan radyo yön bulma sistemlerini optimal olarak konuslandırma problemi ayrıntılı olarak incelenerek genetik algoritma tabanlı bir yazılım gelistirilmistir. MATLAB üzerinde çalısan bir ara-yüz olarak gelistirilen yazılım, genetik algoritmalar yardımı ile radyo yön bulma sistemlerinin verilen bir bölge içinde konum belirleme hatalarını en aza indirecek sekilde konuslandırılmasını saglamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, radio direction finding theory, radio direction finders, geolocation of emitters, and RDF baseline selection problem for randomly deployed emitters have been investigated. In order to find optimal baseline selection for a given arbitrary emitter region the mathematical model of problem has been developed by using the least-squared estimation (LSE) algorithm and to simulate diffferent scenarios a software has been written which is based on genetic algorithms. The developed software run on MATLAB uses genetic algorithms as an optimization method and tries to minimize the errors of position fixing of RDF systems for a given regions that is determined by the user of program.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz algılayıcı ağlarda yönlendirme için genel uygulama geliştirme çerçevesinin tasarımı

    Kablosuz algilayici ağlarda yönlendi̇rme i̇çi̇n genel uygulama geli̇şti̇rme çerçevesi̇ni̇n tasarimi

    ALİ NOUROUZI ALLAYLEH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

    PROF. DR. A.HALİM ZAİM

  2. Application of genetic algorithm for downlink NOMA resource allocation

    Genetik algoritmanın aşağı yönlü NOMA kaynak dağıtımı için uygulanması

    KAAN ZORLUER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN KIVRAK

  3. Routing and resource allocation for software defined mobile networks

    Yazılım tanımlı mobil ağlar için yol ve kaynak atama

    YİĞİTCAN AYDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BERNA ÖZBEK

  4. Analytical models and cross-layer delay optimization for resource allocation of noma downlink systems

    Aşağı yönlü noma sistemlerinde kaynak tahsisi için analitik modeller ve katmanlar arası etkileşimli gecikme optimizasyonu

    ÖMER FARUK GEMİCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. İBRAHİM HÖKELEK

  5. The performance evaluation of ai based resource allocation algorithms for donwlink NOMA systems

    Aşağı yönlü NOMA sistemlerinde yapay zeka tabanlı kaynak tahsis algoritmalarının performans analizi

    EDA KURT KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN