DARBELİ RADAR SİSTEMLERİNDE BAYES KARAR KURALI İLE HEDEF SINIFLAMA UYGULAMASI
Öz
Bu çalışmada, radar hedef işaretlerini sınıflamak üzere bir örüntü tanıma sistemi geliştirilmiştir. Örüntü tanımanın önemli bir kısmı olan özellik çıkarma için periodogram güç spektrum yoğunluğu ve Bayes sınıflandırıcı temelli bir yöntem sunulmuştur. Radar işaretleri, farklı hedefler için darbeli radar sisteminden elde edilmiştir. Bayes sınıflandırıcısının başarımı, geliştirilen özellik çıkarma yöntemine göre radar işaretleri ile hedef tanımada değerlendirilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Ahern J., Delisle G. Y., etc. Radar, Lab-Volt Ltd., vol. 1, Canada, 1989.
- Beastall W. D.,” Recognition of radar signals by neural network”, First IEE International Conference on Artificial Neural Networks, (Conf.Publ. No. 313), pp.139-142, London, UK, 1989.
- Bishop C.M., “Neural Networks for Pattern Recognition, Clarendon Press”,Oxford, 1996.
- Duda R.O., Hart P.E., “Pattern Classification and Scene Analysis”, Stanford Research Institute, 1989.
- Guangyi C., “Applications of wavelet transforms in pattern recognition and de-noising”, Concordia University (Canada),1999.
- Liu, J., Gao, S., Luo, Z.-Q., Davidson, T.N., Lee,J.P.Y., “The minimum description length criterion applied to emitter number detection and pulse classification”, Statistical Signal and Array Processing, 1998. Proceedings., Ninth IEEE SP Workshop on , 1998 Page(s): 172 –175.
- Madrid J.J. M., Corredera J. R. C., Vela G. M., “A neural network approach to Doppler-based target classification”, Radar 92. International Conference, pp. 450–453, Brighton, England , 1992.
- Misiurewicz, J.; Kulpa, K.; Czekala, Z., “Microwaves and Radar, 1998. MIKON '98., 12th International Conference on , Volume: 3 , 1998, Page(s): 866 –870, vol.3.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
2 Nisan 2004
Gönderilme Tarihi
4 Ağustos 2003
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2004 Cilt: 2 Sayı: 2