Radar ikaz alıcı sistemleri ve radar sinyallerinin sınıflandırılması
Radar warning receivers and recognition of radar signals
Yazar: ENGİN KISALAR
Danışman: PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon  - Sinyal İşleme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Çoklu sinyal sınıflandırma = Multiple signal classificaton ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Çok sayıda radarın aynı anda yayın yaptığı günümüz EH (Elektronik Harp) sinyal
ortamında, EH sistemlerinin kullandığı klasik darbe ayrıştırma yöntemleri radar sistemlerini
tanımlamada yeterli olmamaktadır. Bu yetersizliğin çözümü için radar darbelerinin sahip
olduğu istemli veya istemsiz modülasyonlar ayırt edici özellik olarak kullanılabilmektedir.
Bu çalışmada, radar elektronik harp sensör çeşitleri ve radar sinyalleri incelenmiş, radar
sinyallerini temsil etmede hangi özniteliklerin etkili olduğu ve bu özniteliklerin hangi
sınıflandırıcılarda başarılı olduğu görülmüştür. Darbe içi, istemli olarak oluşturulan, sekiz
farklı tip modülasyona sahip radar sinyali (P1, P2, P3, P4, Frank, Barker, LFM ve Costas)
simüle edilerek 4 farklı veri seti üretilmiş, 12 farklı yöntem ile toplamda 95 adet öznitelik
türetilmiş, 3 farklı yöntem (CFS, PCA ve Wrapper) ile öznitelik seçimi yapılmış ve dört
farklı sınıflandırma yöntemi (Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri (DVM), Rastgele
Orman ve Ortak Vektör Yaklaşımı (OVY)) ile deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir.
Öznitelik sayısı 6-8 adede kadar düşürülmüş veri setleri ile Rastgele Orman ve Naive Bayes
sınıflandırma yöntemleri kullanılarak 6 dB SNR seviyesi ve üzerindeki radar sinyalleri için
%98 ve üzerinde başarı oranı elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Elektronik Harp, Darbe Ayrıştırma Yöntemleri, Darbe içi
modülasyon, P1, P2, P3, P4, Frank, Barker, LFM, Costas, Radar Sinyalleri, Naive Bayes,
DVM, Rastgele Orman, Ortak Vektör Yaklaşımı (OVY), CFS, PCA, Wrapper.

Abstract:
The conventional radar pulse de-interleaving methods isn't sufficient for the modern
EW (Electronic Warfare) environment where numerous radars broadcast simultaneously. The
intentional and unintentional modulations on radar pulses (IMOP and UMOP) can be used
as a distinguishing feature to solve this deficiency. In this study, radar EW sensors and radar
signal types have examined, which attributes effective in representing radar signals and which
classification methods successful with these attributes have studied. For experimental studies,
four different data sets have been produced by simulating eight different types of IMOP radar
signals (P1, P2, P3, P4, Frank Barker, LFM and Costas). 95 attributes have been derived from
12 different methods, 3 types of attribute selection methods (CFS, PCA and Wrapper) have
been used and four different types of classification methods (Random Forest, Naive Bayes,
Support Vector Machines (SVM), Common Vector Approach (CVA)) have been utilized.
With data sets having 6-8 attributes, by using Random Forest and Naive Bayes classification
methods, approximately %98 success rate has obtained for radar signals over 6dB SNR level.

Keywords: Electronic Warfare (EW), Pulse De-interleaving Methods, Modulation
On Pulse, P1, P2, P3, P4, Frank, Barker, LFM, Costas, Radar Signals, Naive Bayes, SVM,
Random Forest, Common Vector Approach (CVA), CFS, PCA, Wrapper.