Geri Dön

Ana bileşenler analizine dayalı yapay sinir ağı yaklaşımı ile radarla uçak sınıflandırma

Artificial neural network approach based on principal component analysis for classification of aircraft by radar

  1. Tez No: 289703
  2. Yazar: OKAN BOZİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAYFUN GÜNEL
  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: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Herhangi bir hava hedefine çarparak geri yansıyan radar sinyallerinin zaman ve açı domenindeki ifadelerinin anlamlı hale getirilmesi, bu sayede hedefin sınıflandırılması yapay sinir ağları ile mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada ihtiyaç duyulan çeşitli hedeflere ait radar kesit alanı ve menzil profili sinyal değerleri, RTBS (Radar Target Backscattering Simulation) yazılımı kullanılarak elde edilmiştir. Sınıflandırma probleminin çözümü ise MATLAB yazılımı kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağı modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu modeller ?Geri Yayılım?, ?Levenberg-Marquardt? ve ?Radyal Tabanlı YSA? modelleridir. Veri seti boyutunun çok yüksek olması durumunda, yapay sinir ağı modellerinin çözüm üretmesi çok uzun zaman alabilmekte, hatta hafıza problemi nedeniyle imkânsız hale gelebilmektedir. İşte bu noktada veri seti boyutunu küçültmek ihtiyacı doğar. Bu çalışmada yapay sinir ağı (YSA) modellerine eğitim seti olarak uygulanacak verilerin sadeleştirilmesi, ?Ana Bileşenler Analizi (ABA)? ile gerçekleştirilmiştir. ABA tabanlı YSA kullanılarak radarla uçak sınıflandırma için MATLAB tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

It can be possible to classify the targets with neural networks by using the response of the radar signals reflected from aeronautical targets in time and aspect domain. In this thesis, the radar cross section and range profile values which belongs to many different targets has been gathered with RTBS (Radar Target Backscattering Simulation). The solution to the classification problem has been realized with the artifical neural network models by using MATLAB. These models are Back Propagation algorithm, Levenberg-Marquardt algorithm and Radial Basis Neural Networks. In case the size of data is so large, it might be difficult to find a solution for the artificial neural networks (ANN), as well it is impossible because of the unadequate memory capacity. At that point we need to minimize the size of the data. In this thesis, the minimization of the data applied to the neural networks as training set, has been realized with Principal Component Analysis (PCA). By using ANN based PCA, a software based on MATLAB is developed for classification of aircraft by radar.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation

    Yapay sinir ağı tabanlı çok taşıyıcılı alıcı tasarımı ve doppler kestirimi

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. SEDAT ÖZER

  4. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  5. Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme

    Forecasting maritime trade indexes by using the time series models

    KAAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU