eISSN: 2618-6446
DOI: doi.org/10.36287/setsci
Latest Issue Archive Future Issues About Us JOURNALS

SETSCI - Volume 4(5) (2019)
HORA2019 - International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications, Ürgüp, Turkey, Jul 05, 2019

Yazılım Tabanlı Bilişsel Radar ile Mikro Doppler İmzasından Helikopter Tespiti ve Sınıflandırılması (HORA2019_37)
Baran Akbıyık1, Eralp Göğen2, Alparslan Çağrı Yapıcı3*
1Başkent Üniversitesi, Ankara, Turkey
2Başkent Üniversitesi, Ankara, Turkey
3Başkent Üniversitesi, Ankara, Turkey
* Corresponding author: cyapici@baskent.edu.tr
Published Date: 2019-10-12   |   Page (s): 188-191   |    37     6
https://doi.org/10.36287/setsci.4.5.037

ABSTRACT Bu çalışmada helikopterlere ait mikro doppler karakteristikleri kullanılarak 4 farklı helikopter için benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Benzetim çıktıları sonucunda Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı kullanılarak helikopter sınıflandırılması için öznitelik çıkartımı sonucunda elde edilen pervane sayısı, pervane hızı, pervane boyu, ana gövde hızı ve radar kesit alanı kullanılarak eğitilmiştir. Eğitilen öğrenme algoritması C bant frekans ile modüle edilmiş sürekli dalga radarı kullanılarak gerçekleştirilip, sistemin başarısı test edilmiştir.
KEYWORDS Yazılım Tabanlı Radar; Mikro Doppler; Bilişsel Radar; Helikopter Sınıflandırma; FMCW Radar; Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı.
REFERENCES [1] Victor C. Chen., Micro Doppler Effect in Radar, Artech House, Boston, 2011.

[2] B. D. Bullard and P. C. Dowdy, “Pulse Doppler signature of a rotarywing aircraft,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 6, pp. 28-30, May 1991.

[3] C. E. Rotander and H. von Sydow, “Classification of Helicopters by the L/N-quotient,” in Proc. IEE Radar 97 (Conf. Publ. No. 449), Oct. 1997, pp. 629-633.

[4] N. K. Shi and H. F. Williams, “Radar detection and classification of helicopters,” US Patent 5 689 268 A, 1997.

[5] Chen, V.C.: ‘Analysis of radar micro-Doppler signature with time frequency transform’. Proc. Tenth IEEE Workshop on Statistical Signal and Array Processing, 2000, pp. 463–466

[6] Kim Y., Ling H., “Human Activity Classification Based on MicroDoppler Signatures Using a SVM,” IEEE, pp. 1328-1337, 2009.

[7] Tahmoush D., Silvious J., “Modeled Gait Variations in Human MicroDoppler,” IRS, pp. 1-4, 2010.

[8] Thayaparan T., Abrol S., Riseborough E., Stankovic L., Lamothe D. And Duff G., “Analysis of Radar Micro-Doppler Signatures from Experimental Heliocpter and Human Data”, IET Radar Sonar Navig., 2007, 1 (4), pp. 289-299.

[9] Alemdaroğlu Ö. T., Candan Ç., Koç S., “ The Radar Application of Micro Doppler Features from Human Motions”, in IEEE Radar Conference (RADARCON) 2015, pp. 374 – 379.

[10] J. J. M de Wit, R. I. A. Harmanny, and G. Premel-Cabic, “Micro-Doppler Analysis of Small UAVs,” in Radar Conference (EuRAD), 2012 European, oct. 2012, pp. 210 –213.

[11] Akhtar S., Elshafei-Ahmet M., Ahmed S. M., “Detection Helicopters Using Neural Nets”, IEEE Trans. Instrumentation and Measurement, Vol. 50, No. 3, June 2001.

[12] Alemdaroğlu Ö. T., Ç. C. and Koç, S., ``The Extraction of MicroDoppler Feactures from Human Motions'', 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2014, pp. 726 - 729.

[13] I. V. Komarov, S. M. Smolskiy, “Fundamentals of Short Range FM Radar”, Artech House Publishers, 2003

SET Technology - Turkey

eISSN  : 2618-6446    
DOI : doi.org/10.36287/setsci

E-mail : info@set-science.com
+90 533 2245325

Tokat Technology Development Zone Gaziosmanpaşa University Taşlıçiftlik Campus, 60240 TOKAT-TURKEY
©2018 SET Technology