Çoklu silindirik hedeflerin sınıflandırılması /
Yazar: MUSTAFA MELİH TAŞANER
Danışman: DOÇ. DR. AHMET KIZILAY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: İletişim Bilimleri = Communication Sciences

Özet:
Saçılan sinyallerden radar hedeflerini tanıma elektromagnetiğin önemli konularından biridir. Cisim tarafından saçılan elektromagnetik dalgalar, o cismin karakteristik bilgisini içermektedir ve saçılan dalgadan cismin tanınması oldukça zor bir problemdir. Bu bakımdan öğrenme ve genelleme yeteneklerinden dolayı yapay sinir ağları, birçok mühendislik uygulamalarında kullanıldığı gibi bu tür problemlerde de kullanılmaktadır. Turhan, küresel dielektrik bir malzemeden saçılan elektromagnetik dalganın elektrik alan ifadesinden yararlanarak bir veri kümesi oluşturmuş ve Wigner dağılımını ile özellik çıkarımı yaparak bir hedef sınıflayıcı tasarlamıştır [2].Benim çalışmamda ise, en basit modellerden biri olan sonsuz uzun, düz yüzey üzerindeki 2 silindirik hedeften saçılma problemi ele alınmıştır. Deniz yüzeyi ve silindirik hedef hesaplamada kolaylık sağlaması açısından mükemmel iletken (PEC-Perfectly Electrical Conducting) kullanılmıştır. Hedef tanıma ve sınıflama uygulamalarında kullanılan hedef olarak 2 silindirik cisim seçilmiştir. Bu hedeflerden saçılan toplam elektrik alan hesaplanmış, saçılan sinyallere STFT (Short Time Fourier Transform ? Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü - KZFD) ve WAVELET (Dalgacık dönüşümü) analizi uygulanmış ve sonuçta elde edilen katsayıların giriş verileri olarak kullanıldığı 4 farklı yapay sinir ağı (YSA) modeli MATLAB programı ile simüle edilmiştir. Çıkış verileri olarak 1. silindirin yarıçapı, 2. silindirin yarıçapı ve aralarındaki mesafe alınmıştır. YSA olarak Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı (Generalized Regression Neural Networks - GRNN) kullanılmıştır. Genelleştirilmiş Regresyon Ağları, radyal temelli ağların genellikle fonksiyon yaklaştırma problemleri için kullanılmakta olan özel bir halidir. Bu ağlar önemli ölçüde iyi başarı ile sürekli fonksiyonlara yaklaşımı sağlarlar. Giriş ve çıkış arasında, eğitim kümesinden elde ettiği bulgularla herhangi sıradan bir fonksiyona yaklaşabilir. Eğitim kümesinin boyutları büyüdükçe yaklaşımdaki hata oranı sıfıra yakınsar. Bu 4 farklı GRNN modelinin biri Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü kullanılarak oluşturulan giriş değerleri ile modellenmiş, diğeri Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü uygulanan şekle Dalgacık araçkutusu ile oluşturulan özelliklerin giriş olarak kullanılması ile modellenmiş, diğer ikisi ise Dalgacık Dönüşümü kullanılarak farklı iki giriş veri seti oluşturularak modellenmiş YSA' dır. YSA' ların başarılarının karşılaştırılması sonucunda dalgacık katsayılarının kullanıldığı modellerin Kısa Zamanlı Fourier Dönüşümü' nden elde edilen katsayıların kullanıldığı modelden çok daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.Ayrıca geleneksel işaret işlemede kullanılan Fourier Dönüşümü' nün yetersizliklerinden bahsedilmiştir. Sinyal analizinin sadece frekans düzlemi veya zaman düzleminde yapılması, sinyal içerisindeki bir bilginin düşünülmemesi anlamına geldiğinden özellikle durağan olmayan sinyallerin analizinde, işaretin frekans ve zaman bilgilerini aynı anda elde etmek için geliştirilen Dalgacık Dönüşümü tekniğinin mükemmel sonuçlarına varılmıştır.

Abstract:
Radar targets recognition from scattering signals is one of the important subjects of electromagnetic. The electromagnetic waves that scatter from object contains its characteristic knowledge and recognition of the object from the scatter wave is so difficult problem. In this regard, because of their ability to learn and generalize artificial neural networks are attractive for numerous engineering applications.Turhan has created a data cluster by the electric field expression of the electromagnetic wave that scatter from global dielectric material and he has designed Wigner distribution of a target by making the feature extraction sorter [2].In my thesis, one of the simplest model, the scattering problem from infinite long, on the flat surface 2 cylindrical target was explained. PEC-Perfectly Electrical Conducting has been used to provide convenience to calculate sea surface and the cylindrical target. 2 cylindrical objects have been selected as the destination that is used target recognition and classification applications. The scattering aggregate electric field from these targets has been calculated, STFT (short time Fourier transform) and WAVELET analysis have been applicated to the scattering signals, the resulting data used as input coefficients are 4 different artificial neural networks model has been simulated by MATLAB program. First cylinder radius and second cylinder radius and the distance between them have been used as output data. Generalized Regression Neural Networks ? GRNN has been used as artificial neural network. Generalized regression neural networks, radial based networks function approach generally used for the problem is a special case. These networks provide approach the continuous function with certain number of neurons in the hidden layer and significantly better success. Between input and output, it can come close to an ordinary functions with the findings derived from training. Training set sizes grow, the error rate will approach closer to zero. One of this 4 different GRNN models has been created by the input values using Short-Time Fourier Transform, one of this 4 different GRNN models has been created by the input values using Short-Time Fourier Transform with Matlab Wavelet Toolbox, the other two by using the Wavelet Transform by creating two different input data sets are modeled with artificial neural networks. As a result of comparison of the success of artificial neural networks, it has been observed that the Wavelet coefficients used models are more successful than coefficients obtained from Short-Time Fourier Transform used models.Moreover, Fourier transform of the shortcomings that is used in traditional signal processing have been mentioned. Because of the signal analysis to be done only in the plane or the time-frequency plane means is considered information in signal, especially in non-stationary signal analysis, the excellent results of Wavelet transform technique has been reached to obtained sign frequency and time information at the same time.