Menzil profili kullanılarak havadan-yere otomatik hedef tanıma ve hedef yönelim açısı kestirme
| dc.authorid | 0000-0003-0779-9620 | |
| dc.contributor.author | Kökçü, Murat | |
| dc.contributor.author | Karabayır, Osman | |
| dc.contributor.author | Alagöz, Yusuf | |
| dc.contributor.author | Güntürk, Bahadır Kürşat | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-30T13:24:15Z | |
| dc.date.available | 2024-10-30T13:24:15Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | İstanbul Medipol Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü | |
| dc.description.abstract | Aktif elektronik tarama yapan radar sistemleri açısından yer yüzeyindeki hedeflerin otomatik olarak tanımlanması büyük önem arz etmektedir. Hedef tanıma aşamasında kestirilen bilgiler ve kestirim doğruluğu gerçekleştirilen operasyonun seyrine doğrudan etki etmektedir. Bu çalışmada, X frekans band bir radar sisteminin yerde konuşlu farklı hedeflerden toplayacağı yüksek çözünürlüklü menzil profilleri ile söz konusu hedeflerin sınıflarını ve yatay yönelim açılarını belirleme performansı incelenmiştir. Derin öğrenme ve şablon eşleme teknikleri kullanılarak yapılan çalışmada, yeryüzü hedeflerinin %85’ten fazlası doğru sınıflandırılabilmiştir. Hedeflerin simetrik yapısı, yönelimlerinin de simetrik dağılmasına neden olmuştur. | |
| dc.description.abstract | Automatic recognition of targets on the surface is of great importance, especially for active electronic scanning radar systems. The information estimated during the target recognition phase and the accuracy of the prediction directly affect the course of the operation. In this study, the performance of a radar system operating in the X frequency band in determining the classes and horizontal orientation angles of targets by using high resolution range profiles collected from different ground-based targets was examined. Examinations using the template matching technique together with deep learning-based sequential classifier structures show that the main target class can be recognized at levels above %85 depending on the signal-to-noise ratio. Depending on the symmetry in the structures of the targets, it has been observed that correct determination rate of horizontal orientation is generally divided into symmetrical orientation angle segments. | |
| dc.description.sponsorship | Berdan Civata B.C. ; et al. ; Figes ; Koluman ; Loodos ; Tarsus University | en_US |
| dc.identifier.citation | Kökçü, M., Karabayır, O., Alagöz, Y. ve Güntürk, B. K. (2024). Menzil profili kullanılarak havadan-yere otomatik hedef tanıma ve hedef yönelim açısı kestirme. 32nd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2024, Mersin, 15-18 Mayıs 2024. http://dx.doi.org/10.1109/SIU61531.2024.10600740 | |
| dc.identifier.doi | 10.1109/SIU61531.2024.10600740 | |
| dc.identifier.isbn | 9798350388961 | |
| dc.identifier.scopus | 2-s2.0-85200831636 | |
| dc.identifier.scopusquality | N/A | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.1109/SIU61531.2024.10600740 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12511/12843 | |
| dc.indekslendigikaynak | Scopus | |
| dc.institutionauthor | Kökçü, Murat | |
| dc.institutionauthor | Güntürk, Bahadır Kürşat | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | 32nd IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2024 | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Otomatik Hedef Tanıma | |
| dc.subject | Menzil Profili | |
| dc.subject | Derin Öğrenme | |
| dc.subject | Automatic Target Recognition | |
| dc.subject | Deep Learning | |
| dc.subject | Range Profile | |
| dc.title | Menzil profili kullanılarak havadan-yere otomatik hedef tanıma ve hedef yönelim açısı kestirme | |
| dc.title.alternative | Air-to-ground automatic target recognition and estimation of target orientation using range profiles | |
| dc.type | Conference Object |
