Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
177612		A novel music algorithm based electromagnetic target recognition method in resonance region for the classification of single and multiple targets / Tek ve çoklu hedeflerin sınıflandırılması için rezonans bölgede music algoritmasına dayalı yeni bir elektromanyetik hedef tanıma yöntemi Yazar:MUSTAFA SEÇMEN Danışman: PROF. DR. ALTUNKAN HIZAL ; PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Elektromanyetik saçılma = Electromagnetic scattering ; Hedef tanıma = Target recognition ; Çoklu sinyal sınıflandırma = Multiple signal classificaton	Onaylandı Doktora İngilizce 2008 269 s.
Bu tez, doğal rezonansa bağlı hedef özniteliklerini çıkartmak için MUSIC algoritmasının kullanılmasına dayanan rezonans bölgesindeki görüş açısı ve polarizasyon bağımsız yeni bir elektromanyetik hedef tanıma tekniğini sunmaktadır.Önerilen yöntemde, her bir hedef için ?MUSIC Tayf Matrisleri (MTMler)? adı verilen öznitelik matrisleri, farklı geç-zaman aralıklarındaki saçınım verileri kullanılarak önceden seçilmiş her bir referans açısı için hesaplanır. Bu MTMlerin herbiri, hedefin doğal rezonanslara ilişkin güç dağılım haritalarına karşılık gelmektedir. Bütün bu öznitelik matrisleri ilk olarak öznitelik çıkarımı için en uygun geç-zaman aralığının elde edilmesinde kullanılır. Sonra, hedefin ?Kaynaştırılmış MUSIC TayfMatrisi (KMTM)? bu en uygun geç zaman aralığı üzerinde o hedefe ait bütün MTMlerin bindirilmesi ile üretilir. Bu KMTMler hedeflerin rezonansları açısından daha fazla bilgi içermektedir ve görüş açısı/polarizasyon değişimlerine daha azduyarlıdırlar. Çoklu hedef tanınması durumunda ise, hedeflerin birbirlerine göre konumları ve hedefler arası ayrım mesafesi de önemli faktörlerdir. Bu yüzden, en uygun geç-zaman aralığının kestirimi için, MTM öznitelikleri her çoklu hedefgrubunun her ?referans görüş açısı/referans topoloji? kombinasyonunda hesaplanır. Çoklu hedef grubunun KMTM özniteliği, bütün bu görüş açısı ve topoloji şartlarına bağımlı MTM'lerin bindirilmesi ile elde edilir. Hem tek hem de çoklu hedef tanımadurumlarında, KMTM güç örüntüleri, tasarlanan sınıflandırıcının gerçek zamanlı karar evresinde kullanılan ana hedef öznitelikleridir. Karar evresinde, bilinmeyen test hedefine ait sinyalden hesaplanan MTM ile aday hedeflerin KMTMleri arasındakiilinti katsayılarını karşılaştırılır. Bilinmeyen hedef ya aday hedeflerden biri ya da bunların dışında yabancı bir hedef olarak sınıflandırılır.
This thesis presents a novel aspect and polarization invariant electromagnetic target recognition technique in resonance region based on use of MUSIC algorithm for the extraction of natural-resonance related target features. In the suggested method, thefeature patterns called ?MUSIC Spectrum Matrices (MSMs)? are constructed for each candidate target at each reference aspect angle using targets? scattered data at different late-time intervals. These individual MSMs correspond to maps of targets?natural-resonance related power distributions. All these patterns are first used to obtain optimal late-time interval for classifier design and a ?Fused MUSIC Spectrum Matrix (FMSM)? is generated over this interval for each target by superposingMSMs. The resulting FMSMs include more complete information for target resonances and are almost insensitive to aspect and polarization. In case of multiple target recognition, the relative locations of a multi-target group and separationdistance between targets are also important factors. Therefore, MSM features are computed for each multi-target group at each ?reference aspect/topology? combination to determine the optimum late-time interval. The FMSM feature of agiven multi-target group is obtained by the superposition of all these aspect and topology dependent MSMs. In both single and multiple target recognition cases, the resulting FMSM power patterns are main target features of the designed classifier tobe used during real-time decisions. At decision phase, the unknown test target is classified either as one of the candidate targets or as an alien target by comparing correlation coefficients computed between MSM of test signal and FMSM of eachcandidate target.