Object classification on noise reduced and data augmented micro-doppler radar spectrograms
Gürültüsü azaltılmış ve veri seti arttırılmış micro-doppler radar spektrogramları ile nesne sınıflandırılması
- Tez No: 687006
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin sınıflandırılması, radar sinyal işlemedeki en zorlu görevlerden biridir. Bir hedefi sınıflandırmak, radar operatörlerinin, nesnenin kaynağı ve etkinliği gibi hedefin doğasını anlamalarına yardımcı olabilir. Ancak radar nesne sınıflandırma modelleri geliştirmek için gerekli olan etiketli verileri bulmak çok zordur. Bir radar veri seti oluşturmak pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir. Bu sorunları ele almak için mikro-Doppler radar veri setlerine uygulanabilecek bir gürültü azaltma yöntemi bu tez kapsamında önerilmiştir. Bu yöntem, RadEch micro-Doppler radar veri setlerindeki her sınıfın spektrogramlarının ortalaması alınarak ve bu ortalama spektrogramın, sınıflarda bulunan her örnekten piksel piksel çıkarılması ile gerçekleştirilir. RadEch veri kümesi ayrıca geleneksel ve öğrenme tabanlı veri geliştirme yöntemleriyle de zenginleştirilmiştir. Öğrenmeye dayalı veri artırma yöntemi, Çekişmeli Üretici Ağlar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ham spektrogramlar, geliştirilmiş spektrogramlar ve gürültüsü azaltılmış spektrogramlar beş katmanlı evrişimsel sinir ağı, VGG-16 ve VGG-19 kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçları, literatürde yapılmış alan son çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları, gürültüsü azaltılmış spektrogramlar üzerinde yapılan sınıflandırma başarısının, mevcut en son yöntemlerden daha iyi bir performansa sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The classification of targets is one of the most challenging tasks in radar signal processing. Classifying a target can help radar operators figure out the nature of the target, such as its source and activity. However, it is very difficult to find the labeled data necessary to develop radar target classification models. Generating a radar dataset is an expensive and time-consuming process. To address these issues, we propose a noise reduction method that can be applied to micro-Doppler radar datasets. This method is carried out by averaging the spectrograms of each class in the RadEch micro-Doppler radar datasets and subtracting pixel by pixel from each sample. RadEch dataset has also been augmented with traditional and learning-based data augmentation methods. The learning-based data augmentation method was carried out by using Generative Adversarial Networks. Raw spectrograms, augmented spectrograms and noise reduced spectrograms have been classified using 5-layer CNN, VGG-16, and VGG-19. Classification results are compared with state-of-art studies. Comparison results shows that classification on noise reduced spectrograms performs better than current state-of-art methods.
Benzer Tezler
- Öğretim dalı dersliği yönteminin ortaöğretim kuruluşlarında uygulanması ve sınıf dersliği yöntemi ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MEHMET SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN
- Türkiye'de üretilen bazı kışlık el örgü ipliklerinin başlıca iplik ve lif özellikleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMA YÜCEBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Toz kakaoda tağşiş saptama metodları üzerinde çalışmalar
Başlık çevirisi yok
TOMRİS ALTUĞ
Doktora
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL GÖNÜL
- Aktinomycetlerin kültüre alınması ve sayımları için uygun selektif kültürlerin saptanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
IŞIK GÜLEÇ ESEN