Sonsuz uzun mükemmel iletken düz yüzeyler üzerindeki silindirik hedeflerin yapay sinir ağları kullanılarak tanımlanması ve sınıflandırılması
Identification and classification of cylindrical targets above infinite perfectly conducting flat surfaces by artificial neural networks
Yazar: SENEM MAKAL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AHMET KIZILAY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektromanyetik saçılma = Electromagnetic scattering ; Moment yöntemi = Moment method ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Radar hedefi tarafından saçılan elektromagnetik dalgalar, o hedefin karakteristik bilgisiniiçermektedir ve saçılan dalgadan hedefin tanınması oldukça zor bir problemdir. Yapay sinirağları (YSA), öğrenme ve genelleme yeteneklerinden dolayı, birçok mühendislikuygulamalarında kullanıldığı gibi bu tür problemlerde de kullanılmaktadır ve bu çalısmadahedef tanıma ile ilgili birçok yapay sinir ağı çalısması bulunmaktadır.Tezin birinci bölümünde konuya giris yapılmıstır. ?kinci bölümünde ise, mükemmel iletkendüz yüzey üzerine yerlestirilen silindirik hedeften saçılan toplam elektrik alanı hesaplamakiçin Görüntü metodu ve Moment metodu kullanılmıs, böylece elektrik alanı belirli frekansaralıkları ile hesaplayıp toplayarak saçılan toplam elektrik alana ait veri noktaları eldeedilmistir. Yüzey sonsuz uzun olarak kabul edilmistir. Saçılan toplam elektrik alanınhesaplanmasıyla, yapay sinir ağı için giris vektörleri olusturularak, bir veri seti meydanagetirilmistir. Bu veri setinin bir kısmı eğitme için kullanılırken, geri kalan kısmı ise ağın hedeftanıma ve sınıflama performansını ölçmek için test amaçlı kullanılmıstır. Tezin üçüncübölümünde, çok katmanlı algılayıcılar (MLP), radyal temelli fonksiyonlu ağlar (RBF),olasılıksal sinir ağları (PNN) ve genellestirilmis regresyonlu ağlar (GRNN) kullanılarak hedeftanıma ve sınıflandırma ile ilgili çalısmalar yapılmıstır. Hedef tanıma açısından hedefinyarıçapını ve yerden yüksekliğini bulma, hedef sınıflama açısından sinyalin hangi hedeftensaçıldığını bulma problemi ele alınmıstır.Tezin dördüncü bölümünde, yüzey üzerinde çoklu cisimler bulunduğu takdirde yapay sinirağının hedef tanıma performansını ölçmek için, mükemmel iletken sonsuz düz yüzey üzerineiki tane silindirik hedef yerlestirilmis ve görüntü metodu ile Moment metodu kullanılarakhedeflerden saçılan toplam elektrik alan hesaplanmıstır. Bu uygulama için besinci bölümdeGRNN tasarlanmıs ve aynı yükseklikteki test gruplarına uygulanmıstır. Bu bölümdeki amaç,hedeflerin yarıçapını ve birbirlerine olan uzaklıklarını bulmaktır. Son bölümde ise buçalısmanın hedef tanıma açısından faydaları yer almaktadır.Anahtar kelimeler: Elektromagnetik hedef tanıma, elektromagnetik hedef sınıflama, görüntümetodu, moment metodu, saçılan elektrik alan, yapay sinir ağları.

Abstract:
Recognition of radar targets from their scattered signals has been an interesting area inelectromagnetics. The electromagnetic field scattered by an object contains the characteristicinformation about the object. Recognition of an object from its scattered field is a complicatedtask. Because of their ability to learn and generalize, artificial neural networks are attractivefor numerous engineering applications and in this research, there are many applications ofneural networks for target recognition.In the first chapter of the thesis, there is an introduction in to the topic. In the second chapter,the Method of Images and the Moment Method are used to calculate the total scattered E-fieldfrom a cylindrical target located above a perfectly conducting flat surface and the surface ischosen to be infinitely long. Frequency data points belonging to the sum of the electric fieldsare obtained by calculating electric fields in particular frequency steps.Thus, a set of featuresutilized by the artificial neural network is obtained by the calculation of the scattered electricfield. The database contains a finite number of scattered field values. A portion of thedatabase is used to train the network and the rest is used to test the performance of the neuralnetwork for target identification and classification. In the third chapter, Multilayer Perceptron(MLP), Radial Basis Functions (RBF), Probabilistic Neural Networks (PNN) and GeneralizedRegression Neural Network (GRNN) are used for target identification and classification. Thispart aims to find the heights measured from the surface and radiuses of the targets foridentification of targets and determine the right target for classification of targets from thescattered field values.In chapter four , the Method of Images and the Moment Method are used to calculate the totalscattered E-field from two cylindrical target located above a perfectly conducting flat surfacefor measuring the performance of the neural networks about the identification of multiplecylindrical targets. In chapter five, GRNN is designed and applied to the group of test targetswhich are at the same height from the infinite flat surface. This part aims to find the radiusesof the targets and the distance between the targets located above perfectly conducting flatsurface from the scattered field values in both the frequency domain and the time domain. Inthe last chapter, there is a result part pointing out the uses of this research for targetrecognition.Keywords: Electromagnetic target identification, electromagnetic target classification,Method of Images, Moment Method, scattered field, artificial neural networks.