Geri Dön

The application of micro doppler features in target classification

Mikro doppler özelliklerin hedef sınıflandırmasındaki uygulaması

PDF İndir

  1. Tez No: 368816
  2. Yazar: ÖZGE TOPUZ ALEMDAROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN, PROF. DR. SEYİT SENCER KOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 178

Özet

Bu yüksek lisans tezinde, radar sistemlerinde mikro Doppler özelliklerin kullanımının insan hareketlerinin sınıflandırılmasına uygunluğu deneysel olarak araştırılmıştır. Bu çalışmada, V. Chen'e ait insan yürüme simülatörü incelenmiş ve simulatör bu tezin gereksinimleri doğrultusunda geliştirilmiştir. Ardından, insanın hareket spektrogramlarını oluşturmak için kullanılan zaman frekans dönüşümleri incelenmiştir ve insan yürüme simülatörü üzerine STFT (Short Time Fourier Transform) ve WVD (Wigner Ville Distribution) yöntemleri uygulanmıştır. Simülasyon çalışmalarından sonra, bir kara gözetleme radarı kullanılarak deneysel veri toplanmıştır. Deneysel verilerin ilk kısmı 150 metre ve 1000 metre mesafelerden 7'şer tekrar olacak şekilde yürüme verilerinden oluşmaktadır. Deneysel verilerin ikinci kısmı ise 3 farklı insana ait 7'şer tekrara sahip yürüme, koşma, emekleme, sürünme hareketlerinin verilerini ve 0, 30 ve 60 derece yanca açılarındaki yürüme verilerini içermektedir. Deneysel veri toplama işlemi tamamlandıktan sonra, uyumlu filtreden geçirme, hareketli algılama filtresinden geçirme, pencereleme yapma, FFT ve CFAR tekniklerini uygulama gibi sinyal işleme adımları uygulanarak hedefin menzili bulunmuştur. Daha sonra mikro Doppler özellik çıkarma işlemlerine geçilmiştir. Bir yüksek geçirgen filtre tasarlanmış ve eşleştirilmiş filtre sonrasındaki matrise uygulanmıştır. Pencereleme yapıldıktan sonra da hedef menzillerinin bulunduğu sütunlar matrislerden çekilip birleştirilmiştir. Hedef menzillerinden oluşturulmuş matrisin üzerine STFT yöntemi uygulanarak spektrogram elde edilmiştir. Bazı özellik çıkartma yöntemleri incelenmiş ve bir kısım özellikler seçilmiştir. Altı adet özellik spektrogramlardan çıkartılmıştır; insan gövdesi frekansı, sinyalin bant genişliği, sinyalin ofseti, mikro etkiler olmayan sinyalin bant genişliği, sinyal gücünün standart sapması ve uzuvlara ait periyot değeri bu altı özelliği oluşturmaktadır. Bu özellikler koşma, emekleme, sürünme, 0°, 30°, 60° yanca açılarıyla ile yürüme spektrogramlarından çıkartılmıştır. Son olarak, sinir ağına dayalı basit bir sınıflandırıcı oluşturulmuştur. Sinir ağı sınıflandırmasının insan hareketlerini sınıflandırma başarımları incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

This study aims to experimentally investigate the feasibility of discriminating human motions with the help of micro Doppler features by using radar. In this work, the human walking simulator by V. Chen is examined and is modified according to requirements of the study. Then, the time-frequency distributions to obtain the spectrograms of human motions are examined and the Wigner Ville Distribution and Short Time Fourier Transform (STFT) are chosen for the application. After the simulation studies, experimental data is collected by using a ground surveillance radar. The first part of the experimental data consists of walking data with 7 realizations for the ranges of 150 meters and 1000 meters. The second part of the experimental data consists of 3 human subjects with 7 realizations for different human motions as walking, running, crawling, creeping and for different walking azimuth angles of 0°, 30°, 60°. After the collection of the experimental data, the sequence of signal processing steps, which are matched filtering, MTI filtering, windowing, FFT and CFAR are applied to the data to obtain the target range information. After that the micro Doppler feature extraction process is started. A high pass filter is designed and applied to the matched filtered matrix. After windowing on the high pass filtered output, the ranges with target are extracted. Then, STFT is applied to the range columns of the target to get the spectrogram. Some feature extraction methods are discussed and a set of features is chosen. Six features, which are torso frequency, bandwidth of the signal, offset of the signal, bandwidth without micro Dopplers, the standard deviation of the signal strength, the period of the arms or legs motions are extracted from the spectrograms of running, crawling, creeping and walking with azimuth angles of 0°, 30°, 60°. Lastly, a simple neural network based classifier is constructed. The classification performances of different human motions by neural network classification are examined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    894592

    Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps

    Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması

    DENİZ CAN ACER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Tez No

    895495

    FMCW radar verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of targets by using FMCW radar data with machine learning methods

    EMRE CAN ERTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SELDA GÜNEY

  3. Tez No

    286308

    Design, development and performance evaluation of a three-axis miniature machining center

    3-eksenli minyatür işleme merkezinin tasarımı, geliştirilmesi ve performansının değerlendirilmesi

    EMRULLAH KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. SİNAN FİLİZ

  4. Tez No

    115827

    Dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve ultrason kontrast ajanlı power doppler ultrasonografi ile meme lezyonlarında benign ve malign ayrımı

    Başlık çevirisi yok

    FAİK SUNGURLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    OnkolojiMarmara Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERKİN ARIBAL

  5. Tez No

    635425

    Tiroid nodüllerinin benign-malign ayrımında mikrovasküler doppler ultrason ve q-pack yazılımın etkinliğinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KARAGÜLLE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TAN CİMİLLİ

Geri Dön