Geri Dön

Bağlantılı bileşen etiketleme tabanlı kümeleme ile radar sinyallerinin ayrıştırılması

Deinterleaving of radar signals with connected component labeling based clustering

PDF İndir

  1. Tez No: 732438
  2. Yazar: NESLİHAN FİŞNE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Bu tez çalışmasında, sinyal ayrıştırma işlemi için önerilen yenilikçi bir kümeleme sayesinde radar ikaz alıcısında darbeli ve sürekli dalga sinyallerinin verimli ve yüksek-doğrulukta ayrıştırma amaçlanmıştır. Askeri hava platformları tehdit radar sinyallerini tespit etmek için radar ikaz alıcı mimarilerine sahiptir. Muharebe sırasında askeri uçaklar için tehdit radar kaynaklarının sınıflandırılması ve kabiliyetlerinin belirlenmesi önem arz etmektedir. Bu kapsamda, darbe ve Frekans Modüllü Sürekli Dalga (FMSD) radar sinyallerinin ayrıştırılmasından önce verimli kümeleme için bilgisayarlı görü tabanlı bağlantılı bileşen etiketleme yöntemini içeren yenilikçi bir yöntem önerilmiştir. Bağlantılı bileşen etiketleme ile kümeleme sırasında sinyal ayrıştırma girdileri olan geliş zamanı, geliş açısı, radyo frekansı ve darbe genişliği parametreleri ile çözüm sunulur. Kümeleme sonrasında her bir küme içinde darbe radar sinyalleri için Darbe Tekrarlama Aralığı (DTA) bilgisi çıkarılırken FMSD sinyalleri için frekans değeri, bant genişliği, süpürme süresi ve tarama yönü parametreleri kestirilmektedir. Benzetim test sonuçlarına göre önerilen kümeleme yöntemi hiyerarşik kümeleme yöntemine göre daha hızlı ve doğruluk kaybı olmaksızın performans sağlamaktadır. Ayrıca, FMSD sinyal parametreleri düşük hata oranıyla tahmin edilirken, sabit ve aşamalı DTA bilgileri yüksek başarımla çıkarılmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis aims to deinterleave pulsed and continuous wave signals efficiently and accurately with the proposed innovative clustering for the signal deinterleaving process, in the radar warning receiver. Military airborne platforms have radar warning receiver architectures to detect threat radar signals. It is essential to classify and determine the capabilities of threat radar sources for military aircraft during combat. In this scope, an innovative method is proposed that includes a computer vision-based connected component labeling method for efficient clustering of pulse and Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar signals. During clustering, it is represented solution with the signal separation inputs such as the time of arrival, the angle of arrival, the radio frequency, and the pulse width parameters. After clustering, inside each cluster, the radio frequency, bandwidth, sweep time, and chirp direction parameters are estimated for FMCW signals while Pulse Repetition Interval (PRI) information is extracted for pulse radar signals. The deinterleaving tests have been comparatively realized with simulations by using various radar signal sets. According to simulation test results, our proposed clustering method provides faster and higher accuracy performance when compared to the hierarchical clustering method. In addition, fixed and staggered PRI information is extracted with high performance, while FMCW signal parameters are estimated with a low error rate.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    576072

    Faz alan topolojik kısıtlamaları

    Phase field topology constraints

    NECATİ SAĞIRLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RÜYAM ACAR

  2. Tez No

    338990

    Beyin tümörlerinin ileri görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri kullanılarak bilgisayar destekli tespiti

    Computer-aided detection of brain tumors using advanced image processing and pattern recognition techniques

    SEDA KAZDAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BUKET DOĞAN

    PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU

  3. Tez No

    340942

    FPGA implementation of license plate detection and recognition

    FPGA donanımı üzerinde araç plakası algılama ve tanıma

    SERAP SARIKAVAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  4. Tez No

    676540

    Collectr: A gamified emotional data collection and labelling platform for children

    Collectr: Çocuklar için oyunlaştırılmış duygu verisi toplama ve etiketleme aracı

    TURGUT CAN AYDINALEV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  5. Tez No

    579794

    Detection of sources being used on ddos attacks

    Ddos ataklarında kullanılan kaynakların tespiti

    YALDA MOTEVAKELKHOSROSHAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

Geri Dön