000			04198nam a22003617i 4500
999			_c200430053 _d47979
003			TR-AnTOB
005			20230908000938.0
008			171111b xxu||||e mmmm 00| 0 eng d
040			_aTR-AnTOB _cTR-AnTOB _beng _erda
041	0		_atur
099			_aTEZ TOBB FBE ELE YL’15 KAR
100	1		_aKarabacak, Cesur _9120523 _eauthor
245	1	0	_aGürültülü durumlar için radar mikro-doppler sınıflandırma başarımının iyileştirilmesi / _cCesur Karabacak ; advisor Sevgi Zübeyde Gürbüz.
264		1	_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2015.
300			_axiii, 66 pages : _bcharts and colored illustrations ; _c29 cm
336			_2rdacontent _atext _btxt
337			_2rdamedia _aunmediated _bn
338			_2rdacarrier _avolume _bnc
502			_aTez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2015
520			_aFarklı hedef tipleri veya aynı hedefin farklı hareketleri için radar mikro-Doppler sinyalleri birbirinden farklı olmaktadır. Bu durum, radar mikro-Doppler sinyallerinin hedef sınıflandırması için kaynak olarak kullanılması fikrini doğurmuştur. Son 10 yılda mikro-Doppler tabanlı birçok sınıflandırma çalışması yayınlanmıştır. Bu çalışmalar, deneysel radar verileri kullanılarak yapıldığında genellikle yakın mesafelerden ve parazit yansımanın önemsiz olduğu durumlar için gerçekleştirilmektedir. Benzetim çalışmalarında da gürültü ve parazit yansıma etkileri çoğu zaman ihmal edilmektedir. Sınıflandırma başarımının gürültü ve parazit yansıma etkilerinin ihmal edildiği ideal durumlar için ölçülmesi, yapılan çalışmanın sonuçlarını gerçeklikten uzaklaştırmaktadır. Bu çalışmada, benzetim verileri kullanılarak mikro-Doppler imzaları üzerinden bir sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Hedeflere ait radar benzetim verileri oluşturulurken gürültü ve parazit yansıma etkileri de modellenmiştir. Gürültü ve parazit yansımalı verilerle elde edilen sınıflandırma başarımı, gürültüsüz durumda elde edilen ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, gürültülü durumda görüntü işleme teknikleri kullanılarak başarımı artırmak için bir yöntem önerilmiştir. Sonuçlar iki farklı sınıflandırıcı ile denenmiş ve önerilen yöntemin sınıflandırma başarımında %5 ile %15 arasında bir artış sağladığı görülmüştür.
520			_aMicro-Doppler radar signals for different target types or different movements of a target are also different from each other. This leads to usage of micro-Doppler radar signals as a source of classifying targets. Many micro-Doppler based target classification studies have been published in the last ten years. The studies which are done using experimental radar data are usually carried out in situations where target is close to the radar and clutter effect is minimal. In simulation studies, noise and clutter effects are also ignored. Measurement of classification performance for idealistic conditions in which noise and clutter effects are not taken into account makes the outcomes of the study doubtful. In this thesis, a classification study of micro-Doppler based target signatures is carried out using simulation data. While generating radar simulation data of targets, noise and clutter effects are also modeled. Classification performance obtained from the data containing noise and clutter is compared to noise free data. In addition, a method is proposed to increase the performance in noisy situations using image processing techniques. The results are obtained with two different classifiers and the proposed method has made an increase from 5% to 15% in the classification performance.
650	0	0	_932546 _aTezler, Akademik
650	0	0	_aDissertations, Academic _932543
653			_aRadar
653			_aMikro-Doppler
653			_aRadar hedef sınıflandırma
653			_aMicro-Doppler
653			_aRadar target classification
700	1		_aGürbüz, Sevgi Zübeyde _eadvisor _9131075
710		2	_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078
942			_cTEZ _2z