Milimetre dalga radar ile hareketli nesne tespitinde çevresel yanlış alarmların filtrelenmesi / (Record no. 200464136)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 07033nam a2200481 i 4500
001 - CONTROL NUMBER
control field 200464136
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20250326125323.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2024 tu ab e mmmm 000 0 tur d
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER
System control number (TR-AnTOB)200464136
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE ELE YL’24 GÜD
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Güder, Murat
Relator term author
9 (RLIN) 148417
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Milimetre dalga radar ile hareketli nesne tespitinde çevresel yanlış alarmların filtrelenmesi /
Statement of responsibility, etc. Murat Güder ; thesis advisor İbrahim Tuna Özdür.
246 11 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title Filtering environmental false alarms in moving object detection with millimeter-wave radar
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2024.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xxiv, 77 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term unmediated
Media type code n
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Carrier type code nc
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Aralık 2024.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Bu çalışma, milimetre dalga radar teknolojisi kullanılarak hareketli nesnelerin tespitine odaklanmakta ve yağmur ile rüzgârın etkisiyle hareket eden bitki örtüsü gibi çevresel faktörlerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini ele almaktadır. Milimetre dalga radar sistemleri, 76–81 GHz frekans bandında çalışarak yüksek çözünürlükte algılama yetenekleri sunmaktadır. Ancak, bu sistemler çevresel etkilere karşı oldukça hassastır ve bu durum yanlış pozitif algılamalara yol açarak güvenilirliklerini azaltabilmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek amacıyla, matematiksel ve istatistiksel analizlere dayalı çeşitli filtreleme yöntemleri geliştirilmiş ve test edilmiştir. Önerilen yöntemler, radar algılama doğruluğunu artırmayı amaçlamakta ve algılanan nesnelerin skaler ve vektörel yer değiştirme kalıplarını analiz etmektedir. Saha testleri, hem bitki örtüsünün hareketlerini hem de insan ve araç gibi gerçek hareketli nesneleri içeren kontrollü koşullar altında gerçekleştirilmiştir. Testlerde, yer değiştirme verileri toplanarak analiz edilmiş ve bitkilerden kaynaklanan salınım hareketleri ile insanların veya araçların doğrusal hareketleri karşılaştırılmıştır. Her bir nesne için toplam kat edilen mesafeyi ifade eden skaler yer değiştirme ve başlangıç ile bitiş noktası arasındaki en kısa mesafeyi gösteren vektörel yer değiştirme hesaplanmıştır. Vektörel ve skaler yer değiştirme oranı, sınıflandırma için temel bir parametre olarak kullanılmıştır. Test sonuçları, bitki hareketlerinin genellikle daha düşük bir vektörel-skaler yer değiştirme oranına sahip olduğunu (maksimum %42) ve insan veya araç hareketlerinin ise çok daha yüksek oranlar sergilediğini (%74 ve üzeri) ortaya koymuştur. Bu bulgulara dayanarak, %55–60 aralığında bir eşik değeri önerilmiş ve bu değerin altındaki oranlar bitki olarak sınıflandırılmıştır. Geliştirilen algoritmalar, bitki hareketlerinden kaynaklanan yanlış alarmları etkili bir şekilde filtrelemiş ve radar performansında önemli bir iyileşme sağlamıştır. Ayrıca, algoritmalar düşük kaynak gereksinimi ile mikrodenetleyici tabanlı sistemlerde verimli çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Gelecekteki çalışmalar, hız ve ivme analizlerini entegre etmeyi ve algılama doğruluğunu daha da artırmak için yapay zeka yöntemlerini araştırmayı önermektedir. Bu çalışma, milimetre dalga radarların çevresel gürültülerden kaynaklanan yanlış alarm problemlerini azaltarak güvenilirliklerini artırmakta ve güvenlik, otomotiv ve çevresel izleme sistemleri gibi alanlarda uygulanabilirliklerini genişletmektedir.
Summary, etc. This study focuses on detecting moving objects using millimeter-wave radar technology, specifically addressing false alarms caused by environmental factors such as rain and wind-driven vegetation. Millimeter-wave radar systems operate in the 76–81 GHz frequency band and offer high-resolution detection capabilities. However, they are highly sensitive to environmental interferences, which can lead to false positive detections, reducing their reliability in practical applications. To overcome these challenges, various filtering methods based on mathematical and statistical analysis were developed and tested in this study. The proposed methods aim to improve radar detection accuracy by analyzing the scalar and vector displacement patterns of detected objects. Field tests were conducted under controlled conditions, simulating scenarios with both vegetation movements and actual moving objects such as humans and vehicles. During the tests, displacement data were collected and analyzed to distinguish between oscillatory movements caused by vegetation and linear movements associated with humans or vehicles. Scalar displacement, representing the total distance traveled, and vector displacement, indicating the shortest distance between the start and end positions, were calculated for each detected object. The ratio of vector to scalar displacement was used as a key parameter for classification. Test results revealed that vegetation movements typically exhibited a lower vector-to-scalar displacement ratio, often below 42%, while human or vehicle movements demonstrated significantly higher ratios, exceeding 74%. Based on these findings, a threshold range of 55–60% was proposed to classify objects as either vegetation or non-vegetation. The developed algorithms effectively filtered out false alarms caused by vegetation, achieving a notable reduction in false positive rates and enhancing radar performance. Furthermore, the algorithms were designed to operate efficiently on resource-constrained systems such as microcontrollers, making them suitable for real-time applications. Future research is recommended to integrate velocity and acceleration analyses and explore the use of artificial intelligence methods to further enhance detection accuracy. This study contributes to the development of reliable radar systems capable of distinguishing real targets from environmental noise, expanding the applicability of millimeter-wave radar technology in security, automotive, and environmental monitoring systems.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Tezler, Akademik
Source of heading or term etuturkob
9 (RLIN) 32546
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Milimetre dalga radar
Uncontrolled term Hareketli nesne tespiti
Uncontrolled term İstatistiksel analiz
Uncontrolled term Yanlış alarm azaltma
Uncontrolled term Bitki örtüsü filtreleme
Uncontrolled term Algılama doğruluğu
Uncontrolled term Millimeter-wave radar
Uncontrolled term Moving object detection
Uncontrolled term Statistical analysis
Uncontrolled term False alarm reduction
Uncontrolled term Vegetation filtering
Uncontrolled term Detection accuracy
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Özdür, İbrahim Tuna
Relator term advisor
9 (RLIN) 133210
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
Subordinate unit Fen Bilimleri Enstitüsü
9 (RLIN) 77078
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme Other/Generic Classification Scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Not for loan Collection code Home library Current library Shelving location Date acquired Source of acquisition Total Checkouts Full call number Barcode Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
    Other/Generic Classification Scheme Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 26/03/2025 Bağış / Donation   TEZ TOBB FBE ELE YL’24 GÜD TZ01778 26/03/2025 1 26/03/2025 Thesis
Devinim Yazılım Eğitim Danışmanlık tarafından Koha'nın orjinal sürümü uyarlanarak geliştirilip kurulmuştur.