Çevresel ve operasyonel koşullara uyarlı mikro doppler veri işleme
Adaptive micro doppler data processing for environmental and operational conditions
- Tez No: 409925
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Radar gözetleme sistemlerindeki asıl zorluk insanların hayvanlardan ayrılması olduğu kadar farklı insan hareketlerinin ayrılmasını da kapsamaktadır. Bu nedenle hedef mikro-Doppler imzalarının otomatik hedef sınıflandırması için yüksek başarıma sahip olduğu gösterilse de sonuçlar operasyonel koşulların ideal olduğu durumlar ve belirli öznitelik kümeleri için verilmektedir. Geçmiş yıllarda çok sayıda öznitelik mikro-Doppler imzalarının sınıflandırılması için önerilmiştir. Ancak önerilen özniteliklerinin tümünün kullanılması maksimum sınıflandırma başarımının verilmesini garanti etmemekte ve ideal öznitelik alt kümesinin seçilmesi ise senaryoya bağımlı olarak değişmektedir. Bu çalışmada, kapsamlı olarak mikro-Doppler öznitelik çıkarım yöntemleri ve çıkartılan özniteliklerin radar sistem parametleri ve operasyonel koşullara – merkez frekansı, menzil ve Doppler çözünürlüğü, anten hedef geometrisi, sinyal gürültü oranı ve hedef üzerinde kalma süresi – olan bağımlılıklarını incelemektedir. İnsan mikro-Doppler imzalarına uyarlı bir öznitelik dizaynı gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma performansını en iyileştirecek, azaltılmış sayıda olan özniteliklerin çıkartılması için algoritmalar önerilmiş ve iyi seçilmiş bir öznitelik alt kümesinin daha iyi başarımlar ortaya konduğu gösterilmiştir. Durum çalışması yapılarak önerilen uyarlanabilir öznitelik seçim algoritmasının sınıflandırma performansını arttırılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A key challenge for radar survelliance systems is the discrimination of ground based targets, especially humans from animals, as well as different types of human activities. For this purpose, target micro-Doppler signatures have been shown to yield high automatic target classification rates; however, performance is typically only given for near-optimal operating conditions using a fixed set of features. Over the past decade a vast number of micro-Doppler features have been proposed for classification of radar micro-Doppler signatures. In fact utilization of all possible features does not guarantee maximum classification performance and the selection of an optimal subset of features is scenario dependent. In this work, a comprehensive survey of micro-Doppler features and their dependence upon system parameters and operational conditions – such as transmit frequency, range and Doppler resolution, antenna target geometry, signal to noise ratio, and dwell time – is given. A new feature design for human micro-Doppler signatures is proposed. Algorithms for optimizing classification performance for a reduced number of features are presented and it is shown that a well selected subset of robust features yields better results. Performance gains achievable using adaptive feature selection are assessed for a case study of interest.
Benzer Tezler
- E-öğrenme ortamlarında yansıtıcı öğrenme yaklaşımına dayalı bir denizcilik eğitim modeli önerisi
Proposing a reflective learning–based maritime training model in e-learning environments
MEHMET ARDA TUNCALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESMA UFLAZ
- Deniz taşımacılığında kuru yük gemilerinin yangın risklerinin araştırılması ve yangın güvenliği
Investigation of fire risks and fire safety of dry cargo ships in marine transportation
CEM ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
DenizcilikSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT TUNA
- Automated plastic waste detection and visualization in coastal areas using UAVs and deep learning
İnsansız hava araçları ve derin öğrenme kullanılarak kıyı bölgelerinde otomatik plastik atık tespiti ve görselleştirilmesi
HESAM HATAMZADEH KHANGHAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Resilient and sustainable smart cities: Cybersecurity, disaster management, and data-driven urban solutions
Dayanıklı ve sürdürülebilir akıllı şehirler: Siber güvenlik, afet yönetimi ve veri odaklı kent çözümleri
KIYMET KAYA
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖGÜDÜCÜ
- Safety gap analysis in oil platform: neft dashlari (SOCAR) in absheron peninsula case study and proposed measures
Petrol platformunda güvenlik açığı analizi: abşeron yarımadası'ndaki neft taşları (SOCAR) vaka çalışması ve önerilen önlemler
HAJİ DAMİRCHİYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN BİLGİN GÜNEY