Milimetre dalga radar ile hareketli nesne tespitinde çevresel yanlış alarmların filtrelenmesi
Filtering environmental false alarms in moving object detection with millimeter-wave radar
- Tez No: 941788
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM TUNA ÖZDÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu çalışma, milimetre dalga radar teknolojisi kullanılarak hareketli nesnelerin tespitine odaklanmakta ve yağmur ile rüzgârın etkisiyle hareket eden bitki örtüsü gibi çevresel faktörlerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini ele almaktadır. Milimetre dalga radar sistemleri, 76–81 GHz frekans bandında çalışarak yüksek çözünürlükte algılama yetenekleri sunmaktadır. Ancak, bu sistemler çevresel etkilere karşı oldukça hassastır ve bu durum yanlış pozitif algılamalara yol açarak güvenilirliklerini azaltabilmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek amacıyla, matematiksel ve istatistiksel analizlere dayalı çeşitli filtreleme yöntemleri geliştirilmiş ve test edilmiştir. Önerilen yöntemler, radar algılama doğruluğunu artırmayı amaçlamakta ve algılanan nesnelerin skaler ve vektörel yer değiştirme kalıplarını analiz etmektedir. Saha testleri, hem bitki örtüsünün hareketlerini hem de insan ve araç gibi gerçek hareketli nesneleri içeren kontrollü koşullar altında gerçekleştirilmiştir. Testlerde, yer değiştirme verileri toplanarak analiz edilmiş ve bitkilerden kaynaklanan salınım hareketleri ile insanların veya araçların doğrusal hareketleri karşılaştırılmıştır. Her bir nesne için toplam kat edilen mesafeyi ifade eden skaler yer değiştirme ve başlangıç ile bitiş noktası arasındaki en kısa mesafeyi gösteren vektörel yer değiştirme hesaplanmıştır. Vektörel ve skaler yer değiştirme oranı, sınıflandırma için temel bir parametre olarak kullanılmıştır. Test sonuçları, bitki hareketlerinin genellikle daha düşük bir vektörel-skaler yer değiştirme oranına sahip olduğunu (maksimum %42) ve insan veya araç hareketlerinin ise çok daha yüksek oranlar sergilediğini (%74 ve üzeri) ortaya koymuştur. Bu bulgulara dayanarak, %55–60 aralığında bir eşik değeri önerilmiş ve bu değerin altındaki oranlar bitki olarak sınıflandırılmıştır. Geliştirilen algoritmalar, bitki hareketlerinden kaynaklanan yanlış alarmları etkili bir şekilde filtrelemiş ve radar performansında önemli bir iyileşme sağlamıştır. Ayrıca, algoritmalar düşük kaynak gereksinimi ile mikrodenetleyici tabanlı sistemlerde verimli çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Gelecekteki çalışmalar, hız ve ivme analizlerini entegre etmeyi ve algılama doğruluğunu daha da artırmak için yapay zeka yöntemlerini araştırmayı önermektedir. Bu çalışma, milimetre dalga radarların çevresel gürültülerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini azaltarak güvenilirliklerini artırmakta ve güvenlik, otomotiv ve çevresel izleme sistemleri gibi alanlarda uygulanabilirliklerini genişletmektedir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on detecting moving objects using millimeter-wave radar technology, specifically addressing false alarms caused by environmental factors such as rain and wind-driven vegetation. Millimeter-wave radar systems operate in the 76–81 GHz frequency band and offer high-resolution detection capabilities. However, they are highly sensitive to environmental interferences, which can lead to false positive detections, reducing their reliability in practical applications. To overcome these challenges, various filtering methods based on mathematical and statistical analysis were developed and tested in this study. The proposed methods aim to improve radar detection accuracy by analyzing the scalar and vector displacement patterns of detected objects. Field tests were conducted under controlled conditions, simulating scenarios with both vegetation movements and actual moving objects such as humans and vehicles. During the tests, displacement data were collected and analyzed to distinguish between oscillatory movements caused by vegetation and linear movements associated with humans or vehicles. Scalar displacement, representing the total distance traveled, and vector displacement, indicating the shortest distance between the start and end positions, were calculated for each detected object. The ratio of vector to scalar displacement was used as a key parameter for classification. Test results revealed that vegetation movements typically exhibited a lower vector-to-scalar displacement ratio, often below 42%, while human or vehicle movements demonstrated significantly higher ratios, exceeding 74%. Based on these findings, a threshold range of 55–60% was proposed to classify objects as either vegetation or non-vegetation. The developed algorithms effectively filtered out false alarms caused by vegetation, achieving a notable reduction in false positive rates and enhancing radar performance. Furthermore, the algorithms were designed to operate efficiently on resource-constrained systems such as microcontrollers, making them suitable for real-time applications. Future research is recommended to integrate velocity and acceleration analyses and explore the use of artificial intelligence methods to further enhance detection accuracy. This study contributes to the development of reliable radar systems capable of distinguishing real targets from environmental noise, expanding the applicability of millimeter-wave radar technology in security, automotive, and environmental monitoring systems.
Benzer Tezler
- Milimetrik radar ile hareketli hedef teşhis ve takip algoritmalarının geliştirilmesi
Development of moving target identification and tracking algorithms with millimetric radar
YUNUS EMRE CAN YEŞİLÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMilli Savunma ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERDAR TÜRK
- Space debris detection for mega constellation satellites: Terahertz-band integrated sensing and communication approach
Uzay enkazı tespiti için mega takımyıldızı uydularında terahertz bandında tümleşik algılama ve haberleşme yaklaşımı
GİZEM SÜMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Action recognition using microwave radar sensors
Mikro dalga radar ile hareket tanıma
DOĞA NALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- Sanal gerçeklik ve egzersiz tabanlı rehabilitasyon teknolojilerinde yenilikçi yaklaşımlar
Innovative approaches in virtual reality and exercise-based rehabilitation technologies
TUĞŞAD ÖCAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET BAYKARA
- Modelling and characterization of the spoof surface plasmon polariton waveguides and reconfigurable components for terahertz integrated systems
Terahertz entegre sistemler için yapay yüzey plazmon polariton dalga kılavuzları ve ayarlanabilir bileşenlerin modellenmesi ve karakterizasyonu
MUHAMMED ABDULLAH UNUTMAZ
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. MEHMET ÜNLÜ