MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
06612nam a2200445 i 4500 |
| 001 - CONTROL NUMBER |
|---|
| control field |
200466333 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
TR-AnTOB |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20251124162525.0 |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
ta |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
171111s2025 xxu e mmmm 00| 0 eng d |
| 035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER |
|---|
| System control number |
(TR-AnTOB)200466333 |
| 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’25 ACE |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Acer, Uğur |
| Relator term |
author |
| 9 (RLIN) |
150887 |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Doğrusal olmayan hedeflerin harmonik radar spektrogram görüntüleri kullanılarak sınıflandırılması / |
| Statement of responsibility, etc. |
Uğur Acer; thesis advisor İmam Şamil Yetik. |
| 246 13 - VARYING FORM OF TITLE |
|---|
| Title proper/short title |
Classification of nonlinear targets using harmonic radar spectrogram images |
| 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 |
2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
xiii, 27 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 Ağustos 2025 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Harmonik radar, doğrusal olmayan hedefleri tespit etmek amacıyla geliştirilmiş özel bir radar türüdür. Diyotlar, mikserler ve yükselteçler gibi devre elemanları, yaygın olarak bilinen doğrusal olmayan cihazlara örnek teşkil eder. Bu tür hedefler, üzerine gelen elektromanyetik dalganın harmonik frekanslarını yayarak karakteristik bir tepki sergiler. Bu davranış, cihazların akım-gerilim ilişkilerinin doğrusal olmamasından kaynaklanır ve bu da uygulanan sinyalin harmonik bileşenlerinin oluşmasına neden olur. Bu cihazlara bir sinyal uygulandığında, giriş sinyalinin temel frekansının yanı sıra ikinci, üçüncü veya daha yüksek mertebeden harmonik frekans bileşenleri de üretilir. Harmonik radar sistemleri, yansıyan elektromanyetik dalgalarda yer alan bu harmonik bileşenleri işleyerek doğrusal olmayan hedeflerin tespitini gerçekleştirir. Elektronik devrelerin doğrusal olmayan yapısından faydalanmak, özellikle yüksek arka plan gürültüsüne sahip ortamlarda hedeflerin daha başarılı şekilde belirlenmesine olanak tanır. Ayrıca, bu teknoloji sayesinde gömülü elektronik aygıtlar, gizlenmiş silahlar ve doğrusal olmayan elektromanyetik yanıtlar veren diğer insan yapımı nesneler tespit ve sınıflandırma yoluyla tanımlanabilmektedir. Bu çalışma, doğrusal olmayan farklı devrelerin harmonik radar yanıtları kullanılarak sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Önceki yöntemlerden farklı olarak, bu çalışmada harmonik tepki verilerinden elde edilen spektrogram görüntüleri oluşturulmuş ve bu görüntüleri işlemek amacıyla Evrişimli Sinir Ağı (CNN) tabanlı bir model kullanılmıştır. Söz konusu harmonik yanıtlar, simülasyon ortamında elde edilmiştir. Simülasyonlarda giriş sinyali olarak Doğrusal Frekans Modülasyonlu (LFM) bir darbe tercih edilmiştir. LFM sinyali, zamanla frekans değişimi gösterdiği için harmonik tepkinin frekans içeriğindeki değişimi detaylı biçimde gözlemlemeye imkân tanır; böylece devre davranışına dair daha fazla bilgi edinilir. Farklı gürültü koşulları altında gerçekleştirilen simülasyonlarla ve doğrusal olmayan yanıtları etkileyen devre parametrelerinin değiştirilmesiyle geniş kapsamlı bir veri kümesi oluşturulmuştur. Spektrogramlar, zaman ekseninde frekans ve genlik değişimlerini gösteren iki boyutlu renkli görüntüler şeklinde oluşturulmuştur. Bu görüntüler, CNN modelinin eğitilmesi ve sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesi amacıyla kullanılmıştır. Modelin elde ettiği doğruluk oranı %80.6'nın üzerine çıkmıştır. Elde edilen sonuçlar, farklı doğrusal olmayan devrelerin harmonik yanıtlarından üretilen spektrogramların, CNN modelleri ile başarıyla sınıflandırılabileceğini göstermektedir. |
|
|---|
| Summary, etc. |
Harmonic radar is a specialized type of radar system developed for the detection of nonlinear targets. Circuit components such as diodes, mixers and amplifiers are some known nonlinear devices. These targets exhibit distinctive behavior by emitting harmonic frequencies of the incident wave. This property is primarily due to their nonlinear voltage-current characteristics, which cause them to generate harmonics of the input signal. When a signal is applied to these devices, they respond by producing harmonic frequencies. Harmonic radar systems operate by processing the harmonic components present in the reflected electromagnetic waves to identify the presence of nonlinear targets. This exploitation of the nonlinear behavior of electronic circuits provides harmonic radar with a significant advantage in detecting targets in environments with substantial background clutter. Additionally, this technology enables the detection and classification of concealed objects, such as buried devices, hidden weapons, or other man-made items that produce nonlinear electromagnetic responses. This study presents a new approach to classify different nonlinear circuits using harmonic radar response. Unlike prior approaches, a Convolutional Neural Network (CNN) model is used to process spectrogram images that are generated from the recorded harmonic response data. These harmonic responses are obtained in a simulated environment. A Linear Frequency Modulated (LFM) pulse is chosen as the input signal for the simulations. Because LFM signals vary in frequency over time, they allow detailed observation of how the harmonic content of the response evolves, thus offering deeper insights into circuit behavior. A large dataset is created by simulating different noise conditions and adjusting circuit parameters that affect the nonlinear response. Spectrograms are constructed as 2D color images capturing frequency and amplitude variations over time. These images are used to train a CNN model to perform classification, resulting in an accuracy rate exceeding 80.6%. The results demonstrate that CNNs are effective in classifying spectrograms derived from harmonic responses of nonlinear circuits. |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Harmonik radar |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Doğrusal olmayan hedef |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Sınıflandırma |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Evrişimsel sinir ağları |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Spektrogram |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Harmonic radar |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Nonlinear target |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Classification |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Convolutional neural network |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Spectrogram |
| 700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Yetik, İmam Şamil |
| 9 (RLIN) |
126288 |
| 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 |
