Darbeli radar sinyallerinin makine öğrenmesi algoritmalari i̇le tanimlanmasi
Identification of pulse radar signals using machine learning algorithms
- Tez No: 883933
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Radar sistemleri, Radar systems
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde radar ikaz alıcılarında radar tanımlama işlemi için makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması amaçlanmıştır. Bilinen radarların darbeli sinyalleri kullanılarak kapsamlı bir tehdit kütüphanesi oluşturulmuş ve parametre çıkarımı sonrası elde edilen sinyal frekansı, sinyal genişliği, sinyal tekrarlama frekansı ve hüzme genişliği parametreleri ile darbe tanımlayıcı kelimeler oluşturulmuştur. Radar ikaz alıcıların ön programlama fazının optimize edilmesi amacıyla makine öğrenmesi algoritmalarında testler gerçekleştirilmiş ve algoritmaların performansları birbirleriyle ve geleneksel algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Probleme uygun olduğu değerlendirilen 5 adet makine öğrenmesi algoritması belirlenmiş ve bu algoritmalar ile modeller oluşturulmuştur. K-en Yakın Komşular, Karar Ağacı, Topluluk Yöntemleri, Destek Vektör Makineler ve Yapay Sinir Ağları algoritmalarındaki ön testler ile hedeflenen %95'in üzerinde öğrenme doğruluğu seviyelerine ulaşmıştır. Hazırlanan tehdit kütüphanesi ile yapılan muharebe ortamı simülasyonlarında %98'in üzerinde test doğruluğu elde edilmiştir. Tamamlanan simülasyon sonuçlarında elde edilen makine öğrenmesi algoritmalarının geleneksel algoritmalara göre hız ve doğruluk açısından güçlü yönleri değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to use machine learning methods for radar identification in radar warning receivers. A comprehensive threat library was created using pulsed signals of known radars and pulse descriptor words were created with the signal frequency, signal width, signal repetition frequency and beamwidth parameters obtained after parameter extraction. To optimize the pre-programming phase of the radar warning receivers, machine learning algorithms were evaluated, and their performances were compared with each other and with conventional algorithms. Five machine learning algorithms were identified as suitable for the problem and models were created with these algorithms. The preliminary tests on K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Ensemble Methods, Support Vector Machines and Artificial Neural Networks algorithms achieved learning accuracy levels above the targeted 95%. In combat environment simulations with the prepared threat library, test accuracy of over 98% was achieved. The strengths of the machine learning algorithms obtained from the completed simulation results in terms of speed and accuracy compared to traditional algorithms are evaluated.
Benzer Tezler
- Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar
Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi
CANSU EREN
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH
- Deep learning in electronic warfare systems: Automatic pulse detection and intra-pulse modulation recognition
Elektronik taarruz sistemlerinde derin öğrenme: Otomatik darbe tespiti ve istemli darbe ici kipleme sınıflandırma
FATİH ÇAĞATAY AKYÖN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Savunma ve Savunma Teknolojileriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ARIKAN
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Range profile extraction in noise radars based on the target characteristics
Gürültü radarlarında hedef karakteristiklerine dayalı menzil profili çıkarımı
ŞEVVAL KARABAĞ ÇAHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- GF 22nm FDSOI power management unit with integrated SRAM design
Entegre SRAM tasarımlı GF 22nm FDSOI güç yönetim birimi
MAHMUT ÇOBAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEKİN