Sıralı istatistiğe dayalı yeni bir SYAO tekniği
A New CFAR technique based on ordered statistics
- Tez No: 97849
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MÜCAHİT ÜNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
IV ÖZET Sabit Yanlış Alarm Oranı (SYAO) teknikleri, gürültü seviyesinin sabit olmadığı ortamlarda radar hedeflerini sezimlemek amacıyla kullanılırlar. Ortamdaki gürültü seviyesinin bilinmediği durumlarda, radara dönen işaretlere sabit bir eşik uygulamak istenilen basan oranını sağlamayabilir. SYAO teknikleri, ortamdaki gürültü seviyesinden bağımsız bir şekilde eşik seviyesi belirlerler ve istenilen yanlış alarm oranım sağlamaya çalışırlar. Bu çalışmada öncelikle, Hücre Ortalamalı (HO) SYAO metodu incelenmiştir. HO-SYAO metodu, ortamdaki gürültünün Gaussian dağılıma sahip ve ortamın tektür olduğu durumlarda en iyi sezimleme başaranına sahiptir. Buna karşılık, HO-SYAO metodu tektür olmayan ortamlarda istenilen başarımı sağlayamamaktadır. Tektür olmayan ortamlarda, HO-SYAO metoduna oranla daha iyi başarım gösteren Sıralı İstatistik (Sİ) SYAO metodu incelenmiştir. Bu iki metodun başarım karşılaştırmaları yapılmıştır. Her ortamda, daha iyi performansa sahip yeni bir teknik, Seçilmiş Sıralı İstatistik (SSİ) SYAO tekniği, önerilmiştir. Bu tekniğin tektür ve tektür olmayan ortamlarda analitik incelemeleri yapılmıştır. SSİ-SYAO tekniğinin, Sİ-SYAO tekniği temel alınarak başaran karşılaştırmaları yapılmış ve pek çok durumda Sİ-SYAO tekniğine oranla daha başarılı olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Constant False Alarm Rate (CFAR) techniques are used for detecting radar targets where the noise level changes dynamically. Applying a constant threshold to the signal returns from radar targets may not perform the desired performance in the case of unknown background noise level. CFAR techniques aim to achieve the desired false alarm rate independent of the background noise level. In this study, first, Cell Averaging (CA) CFAR metod is analized. It has the best detecting performance in the case of Gaussian noise and homogeneous background. However, CA-CFAR method can not achieve the desired performance in nonhomogeneous background. Next, Ordered Statistics (OS) CFAR method which has the better performance than the CA-CFAR method in nonhomogeneous background is analyzed. The performance comparisons of these two methods are made. In this study, Selected Ordered Statistics (SOS) CFAR technique which has the better performance than OS-CFAR is proposed. The analytical analyses of SOS-CFAR method are performed in the homogeneous and nonhomogeneous backgrounds. The performance comparisons of SOS-CFAR method and OS-SFAR method are made and it is seen that in many cases SOS-CFAR method demonstrates better performance than the OS-CFAR method.
Benzer Tezler
- Menzil sıralı istatistiklere dayalı sabit yanlış alarm oranı işlemcileri
Constant false alarm rate processors based on range ordered statistics
ALPEREN ELİHOŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİT KANİ ÜNER
- Statistical inference based on ranked set sampling
Sıralı küme örneklemesine dayalı istatistiksel çıkarsama
BEKİR ÇETİNTAV
Doktora
İngilizce
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA GÜRLER
PROF. DR. BERNARD DE BAETS
- Şemsiye alternatiflerine karşı konumların eşitliği için parametrik olmayan yeni bir test
A new nonparametric test for testing equality of locations against umbrella alternatives
MERVE BAĞÇACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ALTUNKAYNAK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Corporate governance in publicly-owned enterprises in Kosovo from stakeholder perspective
Paydas bakıs acısından, Kosova'da kamuya ait isletmelerde kurumsal yönetim
HAJDIN BERISHA
Doktora
İngilizce
2021
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. FATMA ASLI EKMEKÇİ