Geri Dön

Dağılımı bilinmeyen ortamlarda radar eşik seviyesinin kestirilmesi

Estimation of radar threshold in environments with unknown distribution

  1. Tez No: 284595
  2. Yazar: AKIN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT K. ÜNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  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: 113

Özet

Radar eşik seviyesi, sezimleme ve yanlış alarm olasılığı arasındaödünleşmeye neden olarak radar performansını doğrudan etkileyen birparametredir. Bu nedenle, radar sistemleri tasarlanırken eşikseviyelerinin doğrulukla belirlenmesi gereklidir.Bu tezçalışmasında; dağılımı bilinmeyen ortamlar için Monte Carloyöntemlerinde olduğu gibi çok fazla sayıda deney yapmadan ve klasikeşik seviyesi kestirilmesi yöntemlerinde olduğu gibi çok sayıdaörneğe ihtiyaç duymadan radar eşik seviyesinin kestirilmesi yöntemisunulmuştur. Bu yöntemde ilk olarak, ortamdan alınan bağımsızörnekler küçükten büyüğe doğru sıralanmıştır. Sıralı örneklerdenbelli bir miktardaki en büyük örnekler alınmış, Uç Değer Teorisi' negöre Genelleştirilmiş Pareto Dağılımı ile modellenmiş ve istenilenyanlış alarm olasılıkları için radar eşik seviyesi kestirim denklemielde edilmiştir.Bu noktada, radareşik seviyesinin kestirilmesi problemi Genelleştirilmiş ParetoDağılımının şekil ve ölçek parametrelerinin kestirilmesi probleminedönüşmektedir. Genelleştirilmiş Pareto Dağılımının şekil ve ölçekparametreleri ise, En Büyük Olabilirlik Kestirimi, OlasılıkAğırlıklı Momentler Kestirimi, Sıralı Örnekli En Küçük KarelerKestirimi ve Zhang Stephens' ın kestirim yöntemi ilekestirilmiştir.Daha sonra; bu eşik seviyesi kestirim yöntemi farklı kuyruk bölümükarakteristikleri sergileyen dağılımlara uygulanarak, istenilenyanlış alarm olasılıkları için eşik seviyeleri kestirilmiş ve herbirdağılımın teorik olarak hesaplanan eşik seviyeleri ilekarşılaştırılarak yöntemin başarımı incelenmiştir. Bu incelemesonucunda, hem ağır hem de hafif kuyruk bölümüne sahip dağılımlardaçok fazla örnek üretmeden ve çok sayıda deney yapmadan yönteminbaşarıyla uygulanabilir olduğu gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Radar threshold is a parameter that affects radar performancedirectly by causing a trade off between detection and false alarmprobability. Therefore, thresholds must be determined correctlywhile designing radar systems.In this study, a radar threshold estimation methodis shown forenvironments with unknown distribution without making lots of trialssuch as Monte Carlo Methods and using lots of samples such asclassical threshold estimation methods. In this method, firstly,received samples from the environment are sorted in ascending order.Then, some of the largest samples are selected and modeled byGeneralized Pareto Distribution based on Extreme Value Theory.Finally, a radar threshold estimation equation is obtained for anydesired false alarm probability.At this point, estimating radar threshold problem is turned into estimation of the shapeand scale parameters of Generalized Pareto Distribution problem.Because of this, the parameters of Generalized Pareto Distributionare estimated by Maximum Likelihood Estimation, Probability WeightedMoments, Ordered Sampled Least Squares and Zhang - Stephens'Estimation Method.Afterwards, this threshold estimation method is applied to variousdistributions having different tail characteristics. Thresholds areestimated for any desired false alarm probabilities and thenthe performance of this method is analyzed by comparingestimated thresholds with theoretical thresholds of the selected distributions.As a result of this analysis; it is observed that this threshold estimation methodcan be applied to both light and heavy tailed distributions successfully without using lotsof samples and making lots of trials.

Benzer Tezler

  1. Weibull çevresel yansıma ortamında sıralı istatistik sabit yanlış alarm oranı (Sİ-SYAO) radar işlemcilerinin başarım analizleri

    Performance analysis of order statistics constant false alarm rate (OS-CFAR) radar processors in Weibull clutter

    SEVDA YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT ÜNER

  2. Heterojen ortamlarda çok-yol sömürülü radar ile uyarlanabilir hedef algılama

    Adaptive target detection with multipath exploitation in heterogeneous environments

    SEDEN HAZAL GÜLEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HARUN TAHA HAYVACI

  3. Eş zamanlı konumlandırma, haritalandırma uygulamaları ve nesne tanıma tabanlı konumlandırma

    Simultaneous localization, mapping applications and object recognition based localization

    AHMET MURAT ERTURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN

  4. Coordination of the activities of the members of a self determining swarm robotics team

    Kendi kendine karar veren robotlardan oluşan bir sürünün toplu hareketlerinin koordinasyonu

    KÜBRA KARADAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR TAMER

  5. Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion

    Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma

    BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE