Geri Dön

Yapay sinir ağları ile hedef izleme

Target tracking with the use of neural networks

  1. Tez No: 83896
  2. Yazar: İLKE TİTİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CELAL YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

ÖZET Bu tez çalışmasında hedef izleme yöntemleri hakkında bilgi verilerek yapay sinir ağları ile hedef izlemenin nasıl gerçekleştirildiği anlatılmıştır. Hedef izleme askeri sistemlerde, güdümlü füze savunma sistemlerinde, uydu ve okyanus gözleme sistemlerinde ve hava trafik kontrol sistemlerinde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, hedeflere ait olan yörüngeler gerçek uçak radarlarından elde edilmiştir. Kargo, ticari, savaş ve bombardıman uçağı gibi farklı tiplerde altı farklı uçak için izleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Tezin birinci bölümünde hedef izleme hakkında bilgi verilmiştir. Daha sonra hedef izleme yöntemleri ile ilgili literatür taraması yapılmıştır. İkinci bölümde hedef izlemede kullanılan en yaygın yöntem olan Kalman Filtresinin çalışması anlatılmıştır. Üçüncü bölümde yapay sinir ağlarının özellikleri ve çeşitleri hakkında bilgi verilmiştir. Ayrıca yapay sinir ağlarını eğitmek için kullanılan Geri Yayılım (Back Propagation (BP)) algoritması anlatılmıştır. Dördüncü bölümde izlemede kullanılan hedef yörüngeleri kısaca tanımlanmıştır. Yapay sinir ağları ile hedef izleme işleminin nasıl gerçekleştirildiği anlatılarak izleme performansı, Kalman Filtresinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Beşinci bölümde elde edilen sonuçlar yorumlanarak yapay sinir ağlarının üstünlükleri değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

VI ABSTRACT The subject of this thesis is target tracking with the use of neural networks. Target tracking is an important issue in military systems, ballistic missile defense, airborne surveillence and air traffic control systems. Target trajectories used in this thesis have been obtained from real aircraft radars. Six different target trajectories are used for tracking such as cargo, commercial, fighter, bombers aircrafts. In the first chapter, target tracking is described. In the second part of this chapter a literature surveying about target tracking is given. In the second chapter, Kalman Filter that widely used target tracking is explained. In the third chapter, properties and kinds of Artificial Neural Networks are described. Also Back Propagation Algorithm that is used for training Networks in this thesis is explained. In the four chapter, target trajectories used tracking are described. Then, target tracking is realized using artificial neural networks and results are compared with the results of the Kalman Filter. In the last chapter, the results obtained are discussed and advantages of the artificial neural networks are given.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir destekli kalman filtresi ile hedef izleme

    Target tracking with kalman filter aided neural network

    TARKAN SANCAKDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN TAŞALTIN

  2. Target aware visual object tracking

    Hedef farkındalığıyla görsel nesne takibi

    CANER ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  3. Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü

    Motion control of robots with artificial neural networks

    HAKAN ARSLAN

  4. Yapay zeka tekniklerine dayanan yöntemlerle çok sayıda hedef izleme

    Multiple target tracking with the methods based on artificial intelligence techniques

    İLKE TÜRKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KERİM GÜNEY

  5. Short-term solar power forecasting with artificial neural network models

    Yapay sinir ağları modelleri ile kısa süreli güneş enerjisi tahmini

    SEÇKİN GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER