Yere nüfuz eden radar kullanarak gömülü nesne tespiti ve tanımlanması için algoritma geliştirme
Algorithm development for buried object detection and identification using ground penetrating radar
Yazar: ÖZKAN AKBULUT
Danışman: DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Ekranlama = Shielding ; Gauss modeli = Gaussian model ; K-Means algoritma = K-Means algorithm ; Kümeleme = Clustering ; Nesne tespiti = Object detection ; Radar = Radar

Özet:
Askeri ve sivil bölgelerde tuzaklanmış olan el yapımı patlayıcıların uzaktan patlatılması
sonucu her yıl onlarca askeri personel ve sivil hayatını kaybetmektedir. EYP'ler artan
kullanım nedeniyle son zamanlarda hükümetlerin ulusal güvenliği için önemli bir tehdit
oluşturmaktadır. Bu yüzden EYP tespiti günümüzde kritik bir öneme sahiptir. EYP'ler belirli
bir şekilde veya kalıpta görülmedikleri için EYP tespiti ve tanımlanması oldukça karmaşık
bir hal almaktadır. EYP yapımındaki bu şekil düzensizliğinden dolayı son zamanlarda
yapılan çalışmalar tetikleyici mekanizması olarak kullanılan komut teline odaklanmıştır.
Tez çalışması kapsamında komut telinin tespiti ve tanımlanması üzerine algoritma
geliştirme çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Benzetim verileri açık kaynak kodlu zamanda
sonlu farklar yöntemini kullanan gprMax benzetim ortamı kullanarak oluşturulmuştur.
Farklı tel ve parazit yankı (clutter) oryantasyonları benzetilerek 2 boyutlu Yere Nüfuz Eden
Radar (YNR) veri seti oluşturulmuştur.
Bu tezde, 3 farklı ön ekranlama algoritması Sinyal-Gürültü Oranı ve hesaplama
zamanlarına göre karşılaştırılmıştır. Ön işleme aşamasında Go-Ayrışma yöntemi tercih
edilmiştir. Parazit yankıdan teli ayırma işleminde K-Means kümeleme metodu
kullanılmıştır. Önerilen algoritma ile benzetim çalışmaları sonrasında elde edilen 2 boyuta
indirgenmiş 3 boyutlu C-Tarama YNR verileri üzerinde %96 üzerinde doğruluk elde
edilmiştir.

Abstract:
Improvised explosive devices (IEDs) have recently become a considerable concern for
governments' national security due to increased usage. Therefore, detecting IEDs is a
significant problem now. Since IEDs do not have a particular shape, detecting and
classifying IEDs becomes a complex problem. Due to the irregularity of wire shape, recent
research focuses on detecting command wire, which is the triggering mechanism of IEDs.
The study in this paper proposes a detection and clustering algorithm for the wire
detection problem. The synthetic data were generated using the gprMax software, an opensource FDTD simulation environment. Different wire and clutter orientations were
simulated while creating a 2-D GPR database.
Three different prescreening algorithms were compared concerning computational
time and Signal to Noise ratio. The Go-Decomposition method was used at the preprocessing
stage. The discrimination wire from clutter has been conducted using the K-Means clustering
method. The proposed algorithm results show promising outcomes over simulated GPR 2-
D C-scans.