Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Adnan Orduyılmaz
Danışman: MURAT EFE
Özet:Düşük güç ve yüksek bant genişliğine sahip modern düşük algılama olasılıklı radarların geleneksel elektronik harp cihazları tarafından algılanması ve parametrelerinin çıkarılması zorlaşmıştır. Bu kapsamda, yeni nesil sinyal işleme algoritmaları geliştirilerek özellikle düşük olasılıklı algılama radarlarının işaretlerinin etkin şekilde tanımlanması ve sınıflandırılması gereği doğmuştur. Bu tez çalışması kapsamında radar işaret ortam yoğunluğunun arttığı günümüz elektronik harp koşullarında, geliştirilen algoritmaların çoklu işaret ortamında çalışması sağlanarak gürbüz ve performası yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Öncelikle farklı modülasyonlar içeren radar işaretleri modellenmiştir. Ayrıca, sinyal işleme kartlarında üst üste ekle-topla yöntemini kullanan hızlı Fourier dönüşümü tabanlı özgün uyumlu filtre tasarımı gerçekleştirilmiştir. Modellenen radar işaretleri kısa zamanlı Fourier dönüşümü, Wigner-Ville dağılımı ve Choi-Williams dağılımı gibi dönüşümlerden geçirilerek zaman-frekans imgesi çıkarılmıştır. Dönüşümlerin gerçek zamanlı olarak ultra geniş bantta spektrum taramasına imkan tanıyan parametrik çok kanallı hızlı Fourier dönüşümü tasarımı gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan bu zaman-frekans imgeleri üzerinde koşturulan Hough dönüşümü ve frekans eşleştirmesi algoritmaları ile modülasyon tespiti sağlanmıştır. Tespit edilen işaretler ayrıştırılarak modülasyon kümeleri oluşturulmuştur. Her bir küme için farklı öznitelikler çıkarılarak denetimli sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Farklı modülasyon tipleri ve işaret gürültü oranları için benzetimler yapılarak analizler gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda 10 dB işaret gürültü oranında evrişimsel sinir ağları yöntemi kullanılarak \% 93.47 modülasyon sınıflandırma başarısı sağlanmıştır.