Geri Dön

Radarla hedef tanıma ve sınıflandırma için radar kesit alanını kullanarak destek vektör makineleri ve temel bileşenler analizine dayalı yeni yaklaşımlar

Novel approaches for radar target recognition and classification based on SVM and PCA using RCS

  1. Tez No: 553132
  2. Yazar: ERGİN GÖKKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

RTBS yazılımı kullanılarak açı çeşitlemeli radar kesit alanı veri seti elde edilmiştir. Bu veri setine dönme, öteleme ve ölçekleme değişmez öznitelik çıkarım yöntemlerinden Mellin ve Fourier dönüşümleri ile merkezi momentler ve Hu momentleri uygulanmıştır. Böyle elde edilen özniteliklere ardından Temel Bileşenler Analizi(TBA) uygulanarak sınıflandırılacak öznitelikler elde edilmiştir. TBA uygulanmasından sonra elde edilen öznitelikler Destek Vektör Makineleri ile sınıflandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

An angular diversity radar cross section dataset is obtained by using RTBS software. Then, the rotation, scale and shift invariant feature extraction methods Mellin and Fourier transforms and Hu's moments and central moments are applied to this dataset. Finally, the features to be classified are obtained by applying Principal Componenet Analysis(PCA) to these features. The features which are obtained after PCA application are classified by Suppot Vector Machines.

Benzer Tezler

  1. Radarla hedef tanıma ve sınıflandırma için temel bileşenler analizine dayalı yeni karma yöntemler

    Novel hybrid methods based on pca for radar target recognition and classification

    YAŞAR KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  2. Enhancement of situational awareness in physical security using mixed reality

    Fiziksel güvenlikte karma gerçeklikle durumsal farkındalığın artırılması

    NAZIM YİĞİT KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  3. Methods for automatic target classification in radar

    Radarda otomatik hedef sınıflandırma için yöntemler

    ABDÜLKADİR ERYILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilim ve Teknolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  4. Sentetik açıklıklı radar görüntülerinden deniz petrol kirliliğinin tespiti

    Oil spill detection from synthetic aperture radar image

    DENİZ HODA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANİME MELİS UZAR DİNLEMEK

  5. Doppler radar target recognition by neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak doppler radarı hedefleri tanıma

    ALPAY ERDOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI