Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
201696		A novel neural network based approach for direction of arrival estimation / Yapay sinir ağı tabanlı yeni bir geliş açısı tahmin yaklaşımı Yazar:SELÇUK ÇAYLAR Danışman: PROF. DR. GÜLBİN DURAL ; PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Anten dizileri = Antenna arrays ; Hedef izleme = Target tracking	Onaylandı Doktora İngilizce 2007 127 s.
Bu çalışmada, daha once geliştirilen bir algoritmaya dayanan, gerçek zamanlı çokluhedef takibi problemi için yapay sinir ağı kullanan yeni bir algoritma önerilmiştir.Önerilen, geliştirilmiş yapay sinir ağına dayalı çoklu hedef izleme(GY-ÇHİ)algoritması üç bölümden, kestirim, konumsal süzgeçleme ve yön bulma katlarındanoluşmaktadır. Önerilen sistemin ana katkısı bir birinden ilintisiz hedefler olmasıdurumunda yapay sinir ağlarının giriş ölçeklerinin düşürülmesi ile birden çoksektörde hedef bulunması durumunda her bir sektörü diğer sektörlerden yalıymakamacıyla ilave edilen küresel süzgeçleme katıdır.GY-ÇHİ algoritması, hedefler birden çok açısal bölgede olsa bile bulabilmektedir.Ayrıca hedef sayısı anten dizini elamanı sayısını geçmesi durumunda bile algoritmahedefleri doğru olarak bulabilmektedir. Anten dizininde meydana gelecek girişimlerGY-ÇHİ algoritmasının performansını etkilememektedir.GY-ÇHİ algoritması, yönlü anten yayılım karaktiristiği kullanılarak silindirikmicrostrip patch anten dizini için daha fazla iyileştirilmiştir. Yeni algoritma silindrikmicrostrip patch dizini ile GY-ÇHİ(SGY-ÇHİ) algoritması olarak isimlendirilmiştir.SGY-ÇHİ, GY-ÇHİ gibi üç bölümden oluşur. Kestrim bölümü GY-ÇHİ ileivtamamem aynıdır. Konumsal süzgeçleme ve yön bulma katları ise yönlü anteninavantajlarını kullanarak sade bir yapıda önerilmiştir.Algoritmanın performansı, bilgisayar benzetimleri ile düzgün doğrusal anten dizini,altı elemanlı düzgün bir dairesel dipole anten dizini ve on iki elemanlı düzgün birsilindirik microstrip patch anten dizini için ayrı ayrı incelenmiştir. Benzetimsonuçları daha önce geliştirilen algoritmalar ve literatürde yer alan gelenekselyöntemler ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın daha önce geliştirilenalgoritmaları iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Anten dizininde oluşacak girişimler,algoritmanın kestirim doğruluğunu düşürmemektedir. On iki elemanlı düzgünsilindirik bir patch anten dizinine SGY-ÇHİ algoritmasına başarıyla uygulanmıştır.Uygulama yanlızca tüm yatay açıyı kestirmekle kalmayıp, aynı zamanda kestirimdoğruluğunu ve hızı iyileştirirken yapay sinir ağ boyutunu küçültmektedir. SGY-ÇHİalgoritmasının gerçek zamanlı hedef izleme problemine doğru ve etkin çözümsağladığı gözlemlenmiştir.Direction Finding, Target Tracking, Beam Forming, Direction of Arrival Estimation,Neural Network, Spatial Filtering.Anahtar Kelimeler: Yön Bulma, Hedef İzleme, Huzme Şekillendirme, Geliş YönüTahmini, Yapay Sinir Ağı, Konumsal Filtreleme.
In this study, a neural network(NN) based algorithm is proposed for real timemultiple source tracking problem based on a previously reported work. The proposedalgorithm namely modified neural network based multiple source tracking algorithm(MN-MUST) performs direction of arrival(DoA) estimation in three stages which arethe detection, filtering and DoA estimation stages. The main contributions of thisproposed system are: reducing the input size for the uncorrelated source case(reducing the training time) of NN system without degradation of accuracy andinsertion of a nonlinear spatial filter to isolate each one of the sectors where sourcesare present, from the others.MN-MUST algorithm finds the targets correctly no matter whether the targets arelocated within the same angular sector or not. In addition as the number of targetsexceeds the number of antenna elements the algorithm can still perform sufficientlywell. Mutual coupling in array does not influence MN-MUST algorithmperformance.ivMN-MUST algorithm is further improved for a cylindrical microstrip patch antennaarray by using the advantages of directive antenna pattern properties. The newalgorithm is called cylindrical patch array MN-MUST(CMN-MUST). CMN-MUSTalgorithm consists of three stages as MN-MUST does. Detection stage is exactly thesame as in MN-MUST. However spatial filtering and DoA estimation stage arereduced order by using the advantages of directive antenna pattern of cylindiricalmicrostrip patch array.The performance of the algorithm is investigated via computer simulations, foruniform linear arrays, a six element uniform dipole array and a twelve elementuniform cylindrical microstrip patch array. The simulation results are compared tothe previously reported works and the literature. It is observed that the proposedalgorithm improves the previously reported works. The algorithm accuracy does notdegrade in the presence of the mutual coupling. A uniform cylindrical patch array issuccessfully implemented to the MN-MUST algorithm. The implementation does notonly cover full azimuth, but also improv the accuracy and speed. It is observed thatthe MN-MUST algorithm provides an accurate and efficient solution to the targettrackingproblem in real time.Keywords: Direction Finding, Target Tracking, Beam Forming, Direction of ArrivalEstimation, Neural Network, Spatial Filtering.