Yapay zeka ve MVDR yöntemine dayalı sinyal kaynağı konum tahmini
Signal source location estimation based on artificial intelligence and MVDR method
- Tez No: 940972
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Pasif yön bulma sistemleri, askeri ve sivil uygulamalarda kullanımı yaygın olan tekniklerdir. Bu sistemler ile birlikte sınır güvenliğini sağlama, istihbarat elde etme, hedef takip sistemi geliştirme gibi kritik alanlarda kazanımlar elde etmek mümkündür. Yön bulma sistemi ile temel olarak hedeften yapılan RF yayın bilgisi analiz edilerek RF enerji yayan hedefin açısal konumunun tespit edilmesi amaçlanır. Bu çalışma, yapay zeka ve MVDR yöntemine dayalı hedef takibi konusunu ele almaktadır. Çalışmanın temel amacı, RF iletişim sistemlerinde kullanılan sinyal işleme yöntemlerine yapay zeka entegrasyonunu sağlayarak hedef takibindeki performansı artırmaktadır. Bu kapsamda, geliştirilen metodun matematiksel modellemesi yapılmış, yapay zeka algoritmalarıyla desteklenen bir simülasyon ortamı oluşturulmuş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonuçları, hibrit mimari ile hedef takibi alanında önemli kazanımlar elde edilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Passive direction finding systems are techniques widely used in military and civilian applications. With these systems, it is possible to achieve gains in critical areas such as ensuring border security, obtaining intelligence, and developing a target tracking system. The direction finding system basically aims to determine the angular position of the target emitting RF energy by analyzing the RF broadcast information from the target. This study addresses the subject of target tracking based on artificial intelligence and MVDR method. The main purpose of the study is to increase the performance in target tracking by providing artificial intelligence integration to the signal processing methods used in RF communication systems. In this context, the mathematical modeling of the developed method was performed, a simulation environment supported by artificial intelligence algorithms was created, and the obtained results were evaluated. The results of the study show that significant gains can be achieved in the field of target tracking with hybrid architecture.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ ve nano-topaklar: Genetik algoritma uygulaması
Artificial intelligance and nano clusters: Application of genetic algoritm
ENES AYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDEM KAMİL YILDIRIM
- Bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinden akciğer kanser hücrelerinin yapay zeka teknikleri ile bulunması
Detection of lung cancer from computed tomography (CT) scans using artificial intelligence techniques
MUHİTTİN GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA AKAR
- Yapay zekâ ve devlet: Yapay zekâ destekli uygulamaların devletin işlevleri üzerindeki dönüşümü
Artificial intelligence and state: Transformation of the artificial intelligence supported appliciations over the state functions
ÇİSİL DOĞA DENİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Siyasal BilimlerAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENAY ERAY SARITAŞ
- Yapay zekâ ve veri madenciliği teknikleriyle müşteri profili tanımlama: Müşteri ilişkileri yönetimi dinamik modelleme uygulaması
Defining customer profile with artificial intelligence and data mining techniques: Customer relations management dynamic modeli̇ng application
ALİ ALSAÇ
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
- Elastic stack ve makine öğrenmesi ile IoT güvenliği: Dos saldırılarına karşı akıllı savunma sistemi
IoI security with elastic stack and machine learning: Intelligent defence system against Dos attacks
TUĞRUL YAĞBASAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGümüşhane ÜniversitesiYapay Zeka ve Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYATİ TÜRE