Detection and tracking of dim signals for underwater applications
Su altı uygulamaları için zayıf işaretlerin tespit ve takibi
- Tez No: 268463
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Sonar uygulamalarında kullanılan sinyallerin gürültülü ortamda tespiti ve takibi bu tezin temel konusudur. Biz geleneksel tespit yöntemlerinin uygulanabilir olmadığı düşük Sinyal-Gürültü-Oranı (SNR) durumuna odaklandık. Dahası, doluluk-boşluk oranının göreceli olarak düşük olduğu varsayıldı. Söz konusu problemde, taşıyıcı frekansı, darbe tekrarlama aralığı ve sinyalin bulunup bulunmadığı bilinmemektedir. Darbe tekrarlama aralığının bilinmemesi durumu problemi daha da zorlaştırmaktadır çünkü bu durum sinyalin bazı bilinmeyen aralıklarla ortaya çıkması manasına gelmektedir. Problemi çözmek için, bir özyineli, Bayesian, parçacık süzgeç tabanlı yöntemleri kullanan tespitten önce takip süzgeci önerilmektedir. Parçacık süzgeci tarafından kullanılan veri kompleks Gauss gürültü içinde kompleks spektrumun büyüklüğüdür. Sinyalin varlığını belirleyebilmek için süzgecin tasarımına varlık değişkeni eklenmektedir. Sinyal durumunun evrimi doğrusal stokastik süreç ile modellenmektedir. Süzgeç, taşıyıcı frekansını ve darbe tekrarlama aralığını içeren sinyalin durumunu tahmin etmektedir. Sinyalin taşıyıcı frekansının, darbe tekrarlama aralığının ve sinyalin var olup olmadığı durumlarının değiştiği senaryolar altında benzetimler yapılmaktadır. Sonuçların gösterdiği gibi bu tezde sunulan algoritma geleneksel yöntemlerle tespit edilemeyen sinyalleri tespit edebilmektedir. Tespitin yanı sıra, süzgecin takip performansı beklentileri karşılamaktadır.
Özet (Çeviri)
Detection and tracking of signals used in sonar applications in noisy environment is the focus of this thesis. We have concentrated on the low Signal-to-Noise Ratio (SNR) case where the conventional detection methods are not applicable. Furthermore, it is assumed that the duty cycle is relatively low. In the problem that is of concern the carrier frequency, pulse repetition interval (PRI) and the existence of the signal are not known. The unknown character of PRI makes the problem challenging since it means that the signal exists at some unknown intervals. A recursive, Bayesian track-before-detect (TBD) filter using particle filter based methods is proposed to solve the concerned problem. The data used by the particle filter is the magnitude of a complex spectrum in complex Gaussian noise. The existence variable is added in the design of the filter to determine the existence of the signal. The evolution of the signal state is modeled by a linear stochastic process. The filter estimates the signal state including the carrier frequency and PRI. Simulations are done under different scenarios where the carrier frequency, PRI and the existence of the signal varies. The results demonstrate that the algorithm presented in this thesis can detect signals which cannot be detected by conventional methods. Besides detection, the tracking performance of the filter is satisfying.
Benzer Tezler
- Dim target detection in infrared imagery
Infrared görüntülerde soluk hedef tespiti
BARIŞ ÇİFÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
PROF. DR. METE SEVERCAN
- Path extraction of low SNR dim targets from 2-D grayscale image sequences
Gri tonlamalı 2 boyutlu görüntü dizisinden düşük SNR'lı soluk hedeflere ait yol tayini
SAİT ERGÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
- İnsan hareketi izleme teknolojilerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative assessment of human motion monitoring technologies
CEMAL FATİH KUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Hareketli hücrelerin derin öğrenme ile bölütlenmesi ve takip edilmesi
Segmentation and tracking of moving cells with deep learning
MEHMET EMİN BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER YALIM KELEŞ
- Detection and tracking of repeated sequences in videos
Tekrar eden sıralıların belirlenmesi ve takibi
TOLGA CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN