Wavelet-based adaptive array signal processing for gunshot detection and DOA estimation on unmanned air vehicles
İHA üzerinde silah atışı tespiti ve yön tahmini için dalgacık temelli uyarlanabilir dizi işaret işleme
- Tez No: 831282
- Danışmanlar: PROF. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Bu çalışma, silah sesine ait namlu patlaması ve şok dalgası bileşenlerinin, insansız hava araçları üzerinde, yüksek gürültüye rağmen fark edilmesi ve yönünün belirlenmesini hedeflemektedir. Yöntem mikrofon dizisi verisinin bütüncül kullanımıyla (Dizi Bağlılaşım Haritası) tespitte başarı sağlamaya; CWT ölçeklerinin anlık uyarlanabilir kullanımıyla da farklı sinyallerin frekanslarına odaklanmaya dayanmaktadır. İnsansız hava araçları ve silah atışına yönelik çalışılmış olsa da, önerilen yöntemin üç yenilikçi yanının başka dizi işleme problemlerine de genellenebilir olması beklenmektedir. Bunlardan ilki, ilgilenilen sinyalin, sensör dizisinin etrafındaki gürültüye göre yönlü ve uzak olmasının avantajını ön plana çıkararak, düşük sinyal-gürültü-oranına rağmen başarı elde edilmesidir. Dizi Bağlılaşım Haritası konseptinin ortaya atılması ve sensörler arası hemfikirliği ön plana çıkaracak şekilde bir ortalama değer alınarak kullanılması namlu patlaması ve şok dalgası tespitinde başarım sağlamaktadır. Farklı geometriler ve problemler için Dizi Bağlılaşım Haritasını farklı şekillerde kullanmak mümkündür. İkinci olarak, CWT ölçeklerinin seçilerek kullanımı, dalgacık dönüşümünün bilinen faydalarını gürültü temizleme katkısıyla artırmaktadır. Üçüncü olarak, CWT ölçek seçiminin ilgilenilen sinyallere otomatik ayarlandığı/odaklandığı görülmektedir. Sonuç kısımlarında, sinyal-gürültü-oranı iyileşmesi, namlu atışı ve şok dalgasının başarıyla tespiti ve yön belirleme başarım iyileşmesi sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims for detection and Direction of Arrival estimation of muzzle blast and shock wave components of gunshot sound onboard a drone, despite the excessive ego-noise of the vehicle. The method depends on using the whole array data, Array Correlation Map, for improved detection and adaptive usage of Continuous Wavelet Transform scales for tuning to transient events of varying frequency. Although studied specifically for the processing of gunshot sounds on drones, the three novelties this study offers may be generalized to other array processing applications. The first is that low signal-to-noise ratio can be remedied in a detection problem with the help of the directionality of the sound source as compared to the ego noise. This is achieved by introducing the“Array Correlation Map”of the microphone array and using it to emphasize the unanimity among the array sensors. Using a simple mean value of the correlation map revealed successful results for very low signal-to-noise-ratio muzzle and shock wave scenarios, although other geometries and array processing problems may use the correlation map differently. Secondly, the help of CWT analysis is maximized by a self-adaptive selection of CWT scales. Thirdly, the tune-like feature of scales-selection is presented, which is demonstrated by automatically focusing on either muzzle or shock wave scales/frequencies. Results reveal signal-to-noise-ratio enhancement, successful muzzle and shock wave signal detection, and DOA estimation performance improvement.
Benzer Tezler
- Dalgacık dönüşümü yöntemi ile kendi yapılanan işaret örüntü kodlama
Self organised signal pattern encoding by wavelet transform method
MERİÇ YÜCEL
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids
ALPER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Beyin bilgisayar arayüzü uygulamalarında motor görüntüleme EEG sinyallerinin analizi için yeni yaklaşımlar
New approaches to analysis of motor imagery EEG signals in brain computer interface applications
ESRA KAYA
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
- Time-frequency and time-scale analysis, decomposition and classification of adventitious pulmonary sounds
Solunum ekseslerinin zaman-sıklık ve zaman-ölçek analizi, ayrıştırılması ve sınıflandırılması
SEZER ULUKAYA
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP YASEMİN KAHYA