Doğrusal olmayan hedeflerin harmonik radar spektrogram görüntüleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of nonlinear targets using harmonic radar spectrogram images
- Tez No: 975865
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK, DOÇ. DR. HARUN TAHA HAYVACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Harmonik radar, Doğrusal olmayan hedef, Sınıflandırma, Evrişimsel sinir ağları, Spektrogram, Harmonic radar, Nonlinear target, Classification, Convolutional neural network, Spectrogram
- Yıl: 2025
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Harmonik radar, doğrusal olmayan hedefleri tespit etmek amacıyla geliştirilmiş özel bir radar türüdür. Diyotlar, mikserler ve yükselteçler gibi devre elemanları, yaygın olarak bilinen doğrusal olmayan cihazlara örnek teşkil eder. Bu tür hedefler, üzerine gelen elektromanyetik dalganın harmonik frekanslarını yayarak karakteristik bir tepki sergiler. Bu davranış, cihazların akım-gerilim ilişkilerinin doğrusal olmamasından kaynaklanır ve bu da uygulanan sinyalin harmonik bileşenlerinin oluşmasına neden olur. Bu cihazlara bir sinyal uygulandığında, giriş sinyalinin temel frekansının yanı sıra ikinci, üçüncü veya daha yüksek mertebeden harmonik frekans bileşenleri de üretilir. Harmonik radar sistemleri, yansıyan elektromanyetik dalgalarda yer alan bu harmonik bileşenleri işleyerek doğrusal olmayan hedeflerin tespitini gerçekleştirir. Elektronik devrelerin doğrusal olmayan yapısından faydalanmak, özellikle yüksek arka plan gürültüsüne sahip ortamlarda hedeflerin daha başarılı şekilde belirlenmesine olanak tanır. Ayrıca, bu teknoloji sayesinde gömülü elektronik aygıtlar, gizlenmiş silahlar ve doğrusal olmayan elektromanyetik yanıtlar veren diğer insan yapımı nesneler tespit ve sınıflandırma yoluyla tanımlanabilmektedir. Bu çalışma, doğrusal olmayan farklı devrelerin harmonik radar yanıtları kullanılarak sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önceki yöntemlerden farklı olarak, bu çalışmada harmonik tepki verilerinden elde edilen spektrogram görüntüleri oluşturulmuş ve bu görüntüleri işlemek amacıyla Evrişimli Sinir Ağı (CNN) tabanlı bir model kullanılmıştır. Söz konusu harmonik yanıtlar, simülasyon ortamında elde edilmiştir. Simülasyonlarda giriş sinyali olarak Doğrusal Frekans Modülasyonlu (LFM) bir darbe tercih edilmiştir. LFM sinyali, zamanla frekans değişimi gösterdiği için harmonik tepkinin frekans içeriğindeki değişimi detaylı biçimde gözlemlemeye imkân tanır; böylece devre davranışına dair daha fazla bilgi edinilir. Farklı gürültü koşulları altında gerçekleştirilen simülasyonlarla ve doğrusal olmayan yanıtları etkileyen devre parametrelerinin değiştirilmesiyle geniş kapsamlı bir veri kümesi oluşturulmuştur. Spektrogramlar, zaman ekseninde frekans ve genlik değişimlerini gösteren iki boyutlu renkli görüntüler şeklinde oluşturulmuştur. Bu görüntüler, CNN modelinin eğitilmesi ve sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesi amacıyla kullanılmıştır. Modelin elde ettiği doğruluk oranı %80.6'nın üzerine çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar, farklı doğrusal olmayan devrelerin harmonik yanıtlarından üretilen spektrogramların, CNN modelleri ile başarıyla sınıflandırılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Harmonic radar is a specialized type of radar system developed for the detection of nonlinear targets. Circuit components such as diodes, mixers and amplifiers are some known nonlinear devices. These targets exhibit distinctive behavior by emitting harmonic frequencies of the incident wave. This property is primarily due to their nonlinear voltage-current characteristics, which cause them to generate harmonics of the input signal. When a signal is applied to these devices, they respond by producing harmonic frequencies. Harmonic radar systems operate by processing the harmonic components present in the reflected electromagnetic waves to identify the presence of nonlinear targets. This exploitation of the nonlinear behavior of electronic circuits provides harmonic radar with a significant advantage in detecting targets in environments with substantial background clutter. Additionally, this technology enables the detection and classification of concealed objects, such as buried devices, hidden weapons, or other man-made items that produce nonlinear electromagnetic responses. This study presents a new approach to classify different nonlinear circuits using harmonic radar response. Unlike prior approaches, a Convolutional Neural Network (CNN) model is used to process spectrogram images that are generated from the recorded harmonic response data. These harmonic responses are obtained in a simulated environment. A Linear Frequency Modulated (LFM) pulse is chosen as the input signal for the simulations. Because LFM signals vary in frequency over time, they allow detailed observation of how the harmonic content of the response evolves, thus offering deeper insights into circuit behavior. A large dataset is created by simulating different noise conditions and adjusting circuit parameters that affect the nonlinear response. Spectrograms are constructed as 2D color images capturing frequency and amplitude variations over time. These images are used to train a CNN model to perform classification, resulting in an accuracy rate exceeding 80.6%. The results demonstrate that CNNs are effective in classifying spectrograms derived from harmonic responses of nonlinear circuits.
Benzer Tezler
- S bant radar uygulamaları için iki katlı 50 watt GaN HEMT f sınıfı güç kuvvetlendiricisi tasarımı
Design of two stage 50 watt GaN HEMT class f power amplifier for s band radar applications
SÜHEYB ABDURRAHMAN BOZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN YAZGI
DOÇ. DR. OĞUZHAN KIZILBEY
- Dynamic analysis of harmonically excited non-linear structures by using iterative modal method
Harmonik olarak uyarılan doğrusal olmayan yapıların yinelemeli biçim yöntemi ile dinamik analizi
KURAN BAYINDIR
- DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE FARK İŞLEVİ TABANLI HİBRİTDİFERANSİYEL TRAFO KORUMA ALGORİTMASI
WAVELET TRANSFORM AND DIFFERENCE FUNCTION BASED HYBRIDTRANSFORMER DIFFERENTIAL PROTECTION ALGORITHM
MERVE ÖZTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL
- Comparison of cleaning performances of nanosecond and femtosecond lasers on historical papers
Nanosaniye ve femtosaniye lazerlerin tarihi kağıtlar üzerindeki temizleme performanslarının karşılaştırılması
CANAN YAĞMUR BOYNUKARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNAY BAŞAR
YRD. DOÇ. DR. MEHMET FEVZİ UĞURYOL
- A design of sub-mW-power 2.4 GHz CMOS cascode low noise amplifier with high linearity
Yüksek doğrusallığa sahip mW altı güç ile çalışan 2.4 GHz CMOS kaskod düşük gürültülü kuvvetlendirici
DİDEM EROL AS
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BERKE YELTEN