Drone propeller recognition through machine learning with millimeter wave radar
Milimetre dalga radarı kullanılarak makine öğrenmesi ile drone pervanesi tanıma ve kimliklendirme
- Tez No: 853382
- Danışmanlar: PROF. DR. TANSU FİLİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Drone olarak da adlandırılan mini boyutlu insansız hava araçları (IHA), uçuşa hazır olarak kolaylıkla satın alınabilmektedir. Çeşitli teknolojik uygulama alanlarında, bu cihazların tespiti, takibi ve sınıflandırılması yüksek önem arz etmektedir. Sinyal işleme bağlamında düşünüldüğünde, Drone'ların en ayırt edici özelliği pervaneleridir. Bu tez, IHA'ların en önemli parçalarından biri olan pervanelerinin milimetre dalga radarını kullanarak çeşitli makine öğrenmesi metodları ile varlığını, dönüş hızını ve boyutunu tespit etme konusundaki çalışmaları içermektedir. Bu araştırma, Texas Instruments'ın tüketici sınıfı milimetre dalga Frekans Modülasyonlu Sürekli Dalga (FMCW) radar modülünün (IWR1843), İHA pervanesinin tanınması ve kimliklendirilmesi için makine öğrenme teknikleriyle birlikte kullanımını araştırmaktır. Milimetre dalgalı radar teknolojisinin benzersiz yeteneklerinden yararlanan bu çalışma, makine öğrenimi modellerini kullanarak İHA pervaneleri tarafından üretilen karmaşık frekans modellerini yakalamayı ve analiz etmeyi amaçlamaktadır. Kontrollü ortamlarda yapılan deneysel doğrulama, makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirilmiş milimetre dalgalı FMCW radar modülünün, İHA pervanesinin varlığı, boyutu ve gaz seviyesinin yakınsanması gibi pervane özelliklerine göre %92'ye kadar doğru bir şekilde tespit etme ve tanımlama potansiyeline sahiptir. Ayrıca bu tez sırasında önerilen çoklu sinir ağı yönteminin birden fazla çıkışlı tek MLP modeline üstünlüğü, yapılan deneylerle gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Mini-sized Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are commonly called“drones”, have become ubiquitous in civilian and military applications, readily available off-the-shelf and widely utilized. Detecting and classifying these devices are essential requirements that involve the application of various technologies. The distinctive feature of these drones is their propellers. This thesis concentrates on employing millimeter-wave radar to detect the presence, rotation speed, and dimensions of these propellers. The research explores the integration of a consumer-grade millimeter-wave Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar module, specifically the Texas Instruments IWR1843, with machine learning techniques for UAV propeller identification. Utilizing the unique capabilities of millimeter-wave radar technology, this study aims to capture and analyze intricate frequency patterns produced by UAV propellers through machine learning models. Experimental validation in controlled environments demonstrates the potential of the millimeter-wave FMCW radar module, combined with machine learning algorithms, to accurately detect and identify UAVs based on propeller characteristics, achieving up to 92% accuracy in presence, propeller size, and throttle level. Additionally, this thesis highlights the superiority of the proposed ensemble neural network method over a multi-output single Multi Layer Perceptron (MLP) model, as demonstrated through experiments.
Benzer Tezler
- İnşaat projelerinde uyuşmazlık çözüm yöntemi seçimi için çok kriterli karar verme modeli
A multi-criteria decision making model for dispute resolution method selection in construction projects
DENİZ İLTER
- Türk inşaat sektöründe 4 boyutlu (4D) modellemenin uygulanabilirliği
Applicability of 4D modeling in turkish construction industry
EMRE GÖKYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MURAT KURUOĞLU
- Gayrimenkul geliştirme projesi olarak eğitim yapıları darüşşafaka cemiyeti eğitim kurumları vaka analizi
Educational building as real estate development project darussafaka educational institution case study
ELİF EZGEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU
DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN
- Dronlarda kullanılan pervanelerin kompozit malzemeden tasarımı ve prototip imalatı
Design and prototype manufacturing of propellers used in drones using composite materials
HASAN ALİ ÇOLAKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiUşak ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ASİ
- Toprak yüzey pürüzlülüğünün ölçülmesinde uzaktan algılamanın kullanımı
Use of remote sensing to measure of soil surface roughness
HACER İLKE DEMİRÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
ZiraatAnkara ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAMİ BAYRAMİN