Geri Dön

Telsiz vericilerinin açılma geçici rejim işaretlerinin algılanması, modellenmesi, sınıflandırılması

Detection, characterization and classification of radio transmitter turn-on transient signals

  1. Tez No: 95678
  2. Yazar: OKTAY ÜRETEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FARUK ÖZEK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Telsiz vericisi kimlik tespiti, Bayes değişim noktası algılama, kırılca boyutu ile işaret modelleme, Olasılıklı yapay sinir ağlan m, Radio transmitter identification, Bayesian change point detection, Fractal signal modelling, Probabilistic neural networks IV
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

ÖZET Doktora Tezi TELSİZ VERİCİLERİNİN AÇILMA GEÇİCİ REJİM İŞARETLERİNİN ALGILANMASI, MODELLENMESİ VE SINIFLANDIRILMASI Oktay Üreten Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doç. Dr. Faruk Özek Bu tez çalışmasında, telsiz vericilerinin açılma geçici rejim işaretlerinin algılanması, modellenmesi ve sınıflandırılması için kullanılabilecek yöntemler geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerle çeşitli telsiz vericisi kimlik tespit sistemleri gerçekleştirilmiş ve en iyi sınıflandırma performansı sağlayan sistemin tespiti yapılmıştır. Telsiz vericilerinin açılma geçici rejim işaretlerinin algılanmasında Bayes değişim noktası algılama yöntemlerine dayalı 3 farklı model geliştirilmiştir. Ortalama ve varyans değişimi, kırılca boyutu değişimi ve sıfır geçiş sayısı değişimine dayalı bu modellerin performans analizi yapılmış ve genel bir kimlik tespiti sistemi üzerinde modeller test edilmiştir. Geçici rejim işaretlerinin karakteristik özeliklerinin belirlenmesinde genelleştirilmiş boyut ölçüleri kullanılmıştır. Geçici rejim işaretlerinin kırılca boyutu, bilgi boyutu ve ilinti boyutu izleri öznitelikler olarak elde edilmiş, genelleştirilmiş boyut hesabında kullanılan parametreler eniyilenmiştir. Geçici rejim işaretlerinin öznitelikleri olasılıklı yapay sinir ağları ile sınıflandırılmıştır. Farklı marka, model ve seri numaralı çok sayıda verici içeren test grupları ile deneyler yapılmış, tüm sistem sonuçlan karşılaştırılmalı olarak sunulmuş ve eniyi sınıflandırma performansı sağlayan sistem parametreleri belirlenmiştir. 2000, 140 Sayfa

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Ph.D. Thesis DETECTION, CHARACTERIZATION AND CLASSIFICATION OF RADIO TRANSMITTER TURN-ON TRANSIENT SIGNALS Oktay ÜRETEN Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics Engineering Supervisor : Assoc.Prof.Dr. Faruk ÖZEK In this thesis, new methods have been developed for the detection, characterization and classification of radio transmitter turn-on transient signals. Different transmitter identification systems have been implemented by using developed methods and the system that allows optimum classification performance have been determined. Three different models based on the Bayesian change point detection methods have been proposed for the detection of radio transmitter turn-on transient signals. Performance analysis of these models that are based on the changes in the mean and variance, the change in the fractal dimension and the change in the number of zero crossing points have been realized and these models have been tested on a transmitter identification system. Generalized dimension measures have been used for the extraction of characteristic features of the tun-on transient signals. Fractal, information and correlation dimension trajectories of the transient signals have been calculated as the characteristic features and the parameters used in the dimension calculations have been optimized. The characteristic features of the tum-on transient signals have been classified by using probabilistic neural networks. Variety of experiments have been carried out with a large transmitter set of different makes, models and serial numbers. The classification results and the system parameters that allows optimum classification performance have been presented comparatively. 2000, 140 Pages

Benzer Tezler

  1. Telsiz vericilerinin açılma geçici rejim işaretlerinin gerçek zamanlı yakalanması

    Real time acqusition of radio transmitter turn-on transients

    ÖZGÜR ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜMTAZ YILMAZ

  2. Telsiz vericilerinin çoklu yansımalı ortamlarda sayısının ve yerlerinin tespit edilmesi

    Detection and localization of multiple emitters in the presence of multipath

    UĞUR SARAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

    YRD. DOÇ. DR. F. KEREM HARMANCI

  3. Coded continuous phase modulation for tactical communications

    Kodlu devamlı faz modülasyonu taktik alıcı-vericileriçin

    MAHSA FORUHANDEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT UYSAL

  4. Nicemlenmiş geribeslemeyle uzay-zaman blok kodları hata başarımının arttırılması

    Improving the error performance of space-time block codes with quantized feedback

    SONER KÖRÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  5. Acil durum tabanlı telsiz konuşmalarındaki gürültülü ses verilerinin derin öğrenme yöntemleri kullanılarak tanımlanması

    Identification of noisy voice data in emergency-based radio conversations using deep learning methods

    CELALETTİN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN KAYA