Geri Dön

Detection and tracking of dim signals for underwater applications

Su altı uygulamaları için zayıf işaretlerin tespit ve takibi

  1. Tez No: 268463
  2. Yazar: ESRA ŞENGÜN ERMEYDAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Dim target detection in infrared imagery

    Infrared görüntülerde soluk hedef tespiti

    BARIŞ ÇİFÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  2. 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

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ

  3. İnsan hareketi izleme teknolojilerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative assessment of human motion monitoring technologies

    CEMAL FATİH KUYUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  4. Hareketli hücrelerin derin öğrenme ile bölütlenmesi ve takip edilmesi

    Segmentation and tracking of moving cells with deep learning

    MEHMET EMİN BAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HACER YALIM KELEŞ

  5. Detection and tracking of repeated sequences in videos

    Tekrar eden sıralıların belirlenmesi ve takibi

    TOLGA CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU ŞAHİN