Geri Dön

Radar target classification based on range profiles and ISAR images

Menzil kesitleri ve ISAR görüntülerine dayalı radar hedef sınıflandırması

PDF İndir

  1. Tez No: 143420
  2. Yazar: İSMAİL ÇALIŞKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZAFER ÜNVER, PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ters Yapay Ağız Aralıklı Radar, menzil kesiti, ISAR görüntüsü, vektör nicemlemesi, saklı Markov modeli, doğrusal birleştiriciler, Inverse Synthetic Aperture Radar, range profile, ISAR image, vector quantization, Hidden Markov Models, linear combiners
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ISAR, hedefin kendi açısal hareketlerinden faydalanarak menzil- Doppler yüzeyinde iki boyutlu görüntü elde eden bir hedef görüntüleme tekniğidir. ISAR'dan elde edilen diğer öznitelik bilgisi ise radar görüş çizgilerinde hedef yansımalarının tek boyutta dağılımı olan menzil kesitidir. Aynı ISAR verisinden elde edilen bu iki farklı öznitelik bilgisi, önerilen sınıflandırma metotları için giriş verisini sağlar. Tezde, benzetim yapılan ISAR verilerini kullanarak üç sınıflandırıcı ve iki doğrusal birleştirici üzerinde çalışılmıştır. Bunlardan ikisi, menzil kesiti kullanarak vektör nicemlemesini ve HMM'i temel alan sınıflandırırlardır. Üçüncü ise, HMM kullanarak şekil benzerliklerin ölçülmesidir. Her bir eğitilmiş sınıflandırıcı her bir muhtemel sınıf için bir olasılık tahmini verir. Sınıflandırma işleminin başarımını artırmak için sınıflandırıcıların çıkışı doğrusal birleştiriciler ile birleştirilir. Her bir sınıflandırma metodunda üç ana kısım vardır, öncelikle, hareket dengelemesi ve Fourier dönüşümü gibi geleneksel yöntemlerle, aynı 2 boyutlu veriden ISAR görüntüsü ve menzil kesitleri oluşturulur, ikinci kısım ise giriş verilerinden öznitelik bulmadır. İlk iki sınıflandırma yönteminde menzil kesitleri giriş öznitelik vektörleri olarak kullanılır. Üçüncü metotta, yönbağımlı yayılım süzgeçleme, morfolojik karşıtlık pekiştirme, yılan ve açısal zincir kod gibi ara işlemler yapıldıktan sonra iki boyutlu görüntü tek boyutlu öznitelik vektörüne dönüşür. Son basamak ise sınıflandırmadır.

Özet (Çeviri)

ISAR is a target imaging technique which obtains a two-dimensional image on the range-Doppler plane by using target's own angular motions. Another feature information obtained from the ISAR is a range profile, a one-dimensional distribution of target reflections on the line-of-sight. These two different feature information retrieved from the same ISAR data set provide the input data for the proposed classification methods. In this thesis, three classifiers and two linear combiners are studied using the simulated ISAR data. Two of them are Vector Quantization (VQ)~ based-classifier and Hidden Markov Models (HMMs)-based classifier by using a sequence of range profiles. The third classifier measures shape similarities of ISAR images by using HMMs. Each trained classifier gives a probability estimate for each of the possible classes. The outputs of classifiers are combined with two linear combiners to increase the performance of the classification process. There are three main steps in each classification method. Firstly, the range profiles and the ISAR image are obtained from the same 2-dimensional raw data. The Fourier transform and motion compensation are conventional way for this part. The second step is feature extraction. The range profiles are used as input feature vectors for the first two classification methods. In the third method, a two-dimensional image is transformed into a one-dimensional feature vector after some pre-processing steps such as nonlinear diffusion filtering, morphological contrast enhancement, snake and angular chain code. The last step is classification.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66689

    Menzil profili modunda çalışan radarla otomatik hedef sınıflama

    automatic target classification with radars operating in range profilling

    CENK GÖKBERK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN TOPUZ

  2. Tez No

    169286

    Akıllı radar ile hedef tanıma sistemi

    A target recognition system by an intelligent radar

    ENGİN AVCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MUSTAFA POYRAZ

  3. Tez No

    169298

    Radar Doppler işaretleri ile otomatik hedef tanıma

    Automated target recognition by using radar Doppler signals

    SERHAT COŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  4. Tez No

    201907

    Offshore oil slick detection with remote sensing techniques

    Uzaktan algılama teknikleri ile denizel petrol sızıntılarının tespiti

    SERTAÇ AKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. LÜTFİ SÜZEN

    DOÇ. DR. NURETDİN KAYMAKÇI

  5. Tez No

    119442

    Doppler radar target recognition by neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak doppler radarı hedefleri tanıma

    ALPAY ERDOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

Geri Dön