Geri Dön

Real-time radar tracking system with deep learning

Derin ̈öğrenme ile gerçek zamanlı radar takip sistemi

  1. Tez No: 798949
  2. Yazar: MUHAMMED EMİR ÇAKICI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Gerçek zamanlı veri takibi, hava araçlarının uçuş testi süreçlerinde önemli bir rol oynar. Uçaktan yer kontrol merkezine akan verinin gerçek zamanlı ve kesintisiz olması gerekmektedir. Ancak yer kontrol sistemlerinden ya da hava aracından kaynaklı kopukluklar yaşanabilir. Bu tez, öncelikle gerçek zamanlı hava aracı takip sistemleri hakkında yapılan çalışmalar ile ilgli kısa bir inceleme sunar ve ardından kesintisiz gerçek zamanlı veri takibi için, DeepAT adlı bir sonraki konumun derin öğrenmeye dayalı, gerçek zamanlı 3 Boyutlu tahminini yapan bir model önerir. Veri seti olarak telemetri sistemi ile toplanan gerçek hava aracı sensör verilerini kullandık. Biri yüksek manevra kabiliyetine sahip sabit kanatlı pervaneli uçak ve diğeri İnsansız Hava Aracı (İHA) olmak üzere yapısal olarak çok farklı iki uçak için ayrı testler yapıldı. Önerilen yöntem, zaman tabanlı tahmin alanında çok kullanılan yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda değerlendirme metrikleri olarak Mean Absolute. Error (MAE) ve Mean Squared Error (MSE) kullanılmıştır. Sonuçlar, önerdiğimiz yöntemin son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans ve daha iyi tahmin sonuçları verdiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Real-time data tracking plays an essential role in the flight test processes of an aircraft. The data flowing from the aircraft to the ground control center must be real-time and uninterrupted. However, sometimes ground control systems can cause disconnection with the aircraft, making it difficult to track them. This thesis firstly gives a brief survey of real-time aircraft tracking systems and then proposes a deep learning-based, real-time 3D prediction of the next location named DeepAT for uninterrupted real-time data tracking. Our DeepAT model uses an Encoder-Decoder GRU model to predict the next location of the aircraft. Thus, in case of any disconnection, the tracking of the aircraft can be sustainable. In the experiments, real flight test sensor data collected with the telemetry system are used. Experimental analyzes are performed for two structurally different aircraft, one of which is a highly maneuverable fixed-wing propeller aircraft and the other an Unmanned Air Vehicle (UAV). The efficiency and superiority of the proposed method is demonstrated by comparing it with state-of-the-art methods in terms of Mean Absolute Error (MAE) and Mean Squared Error (MSE) metrics. The results show that our proposed method outperforms the state-of-the-art and gives better prediction of the next location of aircraft.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ile süper çözünürlüklü radar görüntüleme

    Super resolution radar imaging with deep learning

    İREM FADİME ERİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. 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

  3. Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici

    Multi resolution image sampler

    RIZA CAN TARCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ

  4. Modeling and parameter optimization of a phased array radar tracking system

    Faz dizilimli radar hedef izleme sisteminin modellenmesi ve eniyilenmesi

    KORAY ÖNKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DOĞAN

  5. Arazi verisine dayalı konumlandırma ve seyrüsefer sistemi tasarlanması

    Development of a terrain referenced localization and navigation system

    HİKMET YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ