Electromagnetic target classification by using time frequency analysis and neural networks
Zaman-frekans analizi ve sinir ağları kullanılarak elektromanyetik hedef sınıflandırılması
- Tez No: 56649
- Danışmanlar: DOÇ.DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektromanyetik hedef sınıflandırma sistemi, zaman-frekans analizi, Wigner dağılımı, Çok Katlı Algılayıcı, Kendiliğinden Organize Olan Özellik Dönüştürücü, Asıl Eleman Analizi vi, Yapay sinir ağları, Electromagnetic target classification system, time-frequency analysis, the Wigner distribution, multilayer perceptron, the self-organizing feature map, principal component analysis IV, Artificial neural networks
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ ZAMAN-FREKANS ANALİZİ VE SINIR A?LARI KULLANILARAK ELEKTROMANYETİK HEDEF SINIFLANDIRILMASI ince, Türker Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Gönül Turhan Sayan Ortak Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu Ağustos 1996, 115 sayfa Bu çalışmada, zaman-frekans analizi ve sinir ağları kullanılarak yeni elektro manyetik hedef sınıflandırma sistemleri tasarımı sunulmuştur. Bütün önerilen sistemlerde, zamandaki giriş bilgisinden özelliği olan vektörlerin elde edilmesi için, doğal enerji yorumuna sahip olması nedeniyle Wigner dağılımı kullanılmıştır. Sınıflandırma amacıyla Çok Katlı Algılayıcı, Kendiliğinden Organize Olan Özellik Dönüştürücü ve Asıl Eleman Analizi metodlarından birisi kullanılmıştır. Önerilen sınıflandırma sistemlerinin performans analizleri değişik çaplara sahip tam iletken küreler ve tam iletken küçük boyutlu uçaklara ait mevcut veritabanı kullanılarakgerçekleştirilmiştir. Ayrıca, önerilen sistemlerden birisinin değişik versiyonu kullanılarak yapılan simulasyonlarla sınıflandırılmış hedef bilgisine ait görünüş açısının tahmin edilebilirliği gösterilmiştir. Önerilen sistemlerden en iyi olanına ait gürültü performansı, giriş bilgilerine sadece test aşamasında Gauss gürültüsü katılarak, analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ELECTROMAGNETIC TARGET CLASSIFICATION BY USING TIME-FREQUENCY ANALYSIS AND NEURAL NETWORKS ince, Türker M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Gönül Turhan Sayan Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu August 1996, 115 pages In this thesis, the design of new electromagnetic target classification systems by using time-frequency analysis and neural networks is presented. For extracting the feature vectors from the time-domain input data, the Wigner distribution is utilized in all proposed classification schemes mainly because of its distributed en ergy interpretation. The multilayer perceptron, the self- organizing feature map, and the principal component analysis are employed alternatively for classifica tion purpose. The performance of each classification scheme is examined with the available time-domain database of perfectly conducting spheres of different IIIdiameters and perfectly conducting small scale airplanes. Also, by modifying one of the proposed classification schemes, the feasibility of estimating the aspect angle of a classified input data is demonstrated with simulations. The noise per formance of the most promising classification scheme is analyzed by using input data with additive Gauss noise in testing phase only.
Benzer Tezler
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Target classification by using SOM type nevral networks
SOM tipinde yapay sinir ağları kullanarak hedef sınıflandırma
MEHMET SEROL DOĞANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Gemilerin ısar ile görüntülenmesinde radar saçılma yüzeylerinin fizik optik yardımıyla modellenmesi
Başlık çevirisi yok
E.ELİF TEPELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERCAN TOPUZ