Uzaktan algılama amaçlı uyduların haberleşmesinde hüzme şekillendirme ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımı
Beamforming and deep learning techniques for communication in remote sensing satellites
- Tez No: 961167
- Danışmanlar: PROF. DR. TANSU FİLİK, PROF. DR. ALPER ÇABUK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, Alçak Dünya Yörüngesindeki (Low Earth Orbit, LEO) Uzaktan Algılama (UA) uyduları tarafından elde edilen görüntülerin, yer istasyonlarına aktarımında karşılaşılan zaman ve kapsama sınırlılıklarını aşmak amacıyla, Konformal Faz Kontrollü Anten Dizisi (Conformal Phased Array Antenna, CPAA) tabanlı bir çözüm önerisi geliştirilmiştir. Bu kapsamda, LEO uydusundan Yere Senkron Yörüngedeki (Geo-Stationary Orbit, GSO) bir uyduya veri iletimini sağlayacak farklı konformal anten geometrileri için hüzme şekillendirme (beamforming) mekanizmalarının modellenmesi ve değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Tezde, hüzme şekillendirme ağırlıklarının hesaplanmasında derin İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Network, FFNN) kullanılmıştır. Geleneksel İkinci Dereceden Konik Programlama (Second-Order Cone Programming, SOCP) temelli optimizasyon yöntemleri ile karşılaştırıldığında, FFNN modelinin benzer doğrulukta fakat yaklaşık 1500 kat daha kısa sürede sonuç üretmesi, önerilen yöntemin özellikle gerçek zamanlı uygulamalarda etkinliğini ortaya koymuştur. Ayrıca, GSO uydu ile iletişimde kullanılan haberleşme sistemlerinin kazanç, güç ve girişim sınırlılıkları göz önünde bulundurularak, anten yönelimi ve girişim bastırma performansları detaylı biçimde değerlendirilmiştir. Tezde önerilen yöntem, uzaktan algılama görevlerinde kritik bölgelerden elde edilen verilerin gecikmesiz ve güvenli şekilde iletimine katkı sağlamakta, aynı zamanda derin öğrenmenin uzay tabanlı haberleşme sistemlerinde uygulanabilirliğine yönelik yeni bir perspektif sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, a Conformal Phased Array Antenna (CPAA)-based solution is proposed to overcome the temporal and coverage limitations encountered in the downlink of imagery acquired by Low Earth Orbit (LEO) Remote Sensing (RS) satellites to ground stations. Within this scope, beamforming mechanisms for different conformal antenna geometries were modeled and evaluated to enable data transmission from a LEO satellite to a Geosynchronous Orbit (GEO) satellite. For the computation of beamforming weights, deep Feed Forward Neural Networks (FFNNs) were employed. When compared with traditional Second-Order Cone Programming (SOCP)-based optimization techniques, the FFNN model achieved similar accuracy while reducing inference time by approximately 1500 times, demonstrating its potential for real-time applications. Additionally, the study presents a detailed evaluation of antenna steering and interference suppression performance by taking into account the gain, power, and interference constraints of communication systems used in GEO satellite links. The proposed method contributes to the timely and secure transmission of RS data from critical regions, while also offering a novel perspective on the applicability of deep learning in space-based communication systems.
Benzer Tezler
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Marmara bölgesinde su ile örtülü alanların orijinal ve yapay landsat-4 görüntü verileri yardımı ile incelenmesi
Die Untersuchung der mit wasser bedeckten flöchen im marmara gebiet mit hilfe der original- und ratiodaten von landsat-4 aufnahmen
DERYA MAKTAV
- Güneş plajlarındaki gelişimin fotometrik incelenmesi ve flerlerin plajlara etkisi
Başlık çevirisi yok
ERDEN SOYTÜRK