Çevresel ve operasyonel koşullara uyarlı mikro doppler veri işleme
Adaptive micro doppler data processing for environmental and operational conditions
- Tez No: 409925
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Radar gözetleme sistemlerindeki asıl zorluk insanların hayvanlardan ayrılması olduğu kadar farklı insan hareketlerinin ayrılmasını da kapsamaktadır. Bu nedenle hedef mikro-Doppler imzalarının otomatik hedef sınıflandırması için yüksek başarıma sahip olduğu gösterilse de sonuçlar operasyonel koşulların ideal olduğu durumlar ve belirli öznitelik kümeleri için verilmektedir. Geçmiş yıllarda çok sayıda öznitelik mikro-Doppler imzalarının sınıflandırılması için önerilmiştir. Ancak önerilen özniteliklerinin tümünün kullanılması maksimum sınıflandırma başarımının verilmesini garanti etmemekte ve ideal öznitelik alt kümesinin seçilmesi ise senaryoya bağımlı olarak değişmektedir. Bu çalışmada, kapsamlı olarak mikro-Doppler öznitelik çıkarım yöntemleri ve çıkartılan özniteliklerin radar sistem parametleri ve operasyonel koşullara – merkez frekansı, menzil ve Doppler çözünürlüğü, anten hedef geometrisi, sinyal gürültü oranı ve hedef üzerinde kalma süresi – olan bağımlılıklarını incelemektedir. İnsan mikro-Doppler imzalarına uyarlı bir öznitelik dizaynı gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma performansını en iyileştirecek, azaltılmış sayıda olan özniteliklerin çıkartılması için algoritmalar önerilmiş ve iyi seçilmiş bir öznitelik alt kümesinin daha iyi başarımlar ortaya konduğu gösterilmiştir. Durum çalışması yapılarak önerilen uyarlanabilir öznitelik seçim algoritmasının sınıflandırma performansını arttırılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A key challenge for radar survelliance systems is the discrimination of ground based targets, especially humans from animals, as well as different types of human activities. For this purpose, target micro-Doppler signatures have been shown to yield high automatic target classification rates; however, performance is typically only given for near-optimal operating conditions using a fixed set of features. Over the past decade a vast number of micro-Doppler features have been proposed for classification of radar micro-Doppler signatures. In fact utilization of all possible features does not guarantee maximum classification performance and the selection of an optimal subset of features is scenario dependent. In this work, a comprehensive survey of micro-Doppler features and their dependence upon system parameters and operational conditions – such as transmit frequency, range and Doppler resolution, antenna target geometry, signal to noise ratio, and dwell time – is given. A new feature design for human micro-Doppler signatures is proposed. Algorithms for optimizing classification performance for a reduced number of features are presented and it is shown that a well selected subset of robust features yields better results. Performance gains achievable using adaptive feature selection are assessed for a case study of interest.
Benzer Tezler
- İnsansız sualtı aracının matematiksel modelinin durum ölçümlerine dayalı olarak tanılanması ve hata toleranslı kontrol
Identification of the mathematical model of an unmanned underwater vehicle based on state measurements and fault tolerant control
EMRE ÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- Liman ulaşım kanallarında kumlanma analizi ve uygulayıcılar için basitleştirilmiş bir model
Sedimentation analysis in harbour approach channels and a basic model for practitioners
SELMAN BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKıyı Bilimleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL ŞADAN ÖZGÜR KIRCA
- Prediction of operational improvements in wind power plants
Rüzgar santrallerindeki operasyonel iyileştirmelerin tahminlenmesi
ELİF SARAÇOĞLU
- Nitrogen removal and microbial community shift in oxic-settling-anoxic sludge reduction process
Oksik-çökeltim-anoksik çamur azalma prosesinde azot giderimi ve mikrobiyal topluluk değişimi
AGNE KARLIKANOVAITE BALIKCI
Doktora
İngilizce
2020
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN YAĞCI
- Quality of service aware communication framework for wireless sensor network based smart grid applications
Kablosuz sensör ağ bazlı akıllı şebeke uygulamaları için hizmet kalitesi duyarlı sistem
MELİKE YİĞİT KAPDAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK
DOÇ. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR