Browsing by Author "Dalveren, Yaser"

Now showing 1 - 20 of 59

77 GHz radar sistemleri için mikroşerit anten tasarımı ve analizi
(2023) Yılmaz, Selen; Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Bu tez, 77 GHz otomobil radarı için seri beslemeli mikroşerit yama dizi antenin tasarımı ve operasyonel davranışına yönelik kapsamlı araştırmasını takdim etmektedir. Öncelikli olarak, mikroşerit anten, yama dizi anten, frekans taramalı dizi anten ve Chebyshev dizi anten teorisi hakkında teorik altyapı bilgisi temin edilmiştir. Antenleri tasarlamak ve boyutlarını hassas bir şekilde ayarlamak için sonlu eleman metoduna dayalı tam dalga simülasyon aracı kullanılmıştır. İlk aşamada, 76.5 GHz rezonans frekansında çalışan seri beslemeli doğrusal Chebyshev dizi anten bir verici kanalını temsil etmesi üzerine tasarlanmıştır. Kazancı geliştirmek için toprak-sinyal-toprak geçiş yapısında kullanılmak üzere kısa devre pinlerinden yararlanılmıştır. Pinsiz ve pinli tasarımların bant genişliği ve kazanç bakımından karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Son aşamada, 76.5 GHz doğrusal dizi yama anten 79 GHz doğrusal dizi yama antene GSG geçiş yapısı boyutları optimize edilerek ve her bitişik iki yama elemanı arasındaki aralıklandırma ve yama elemanı uzunlukları ölçeklenerek dönüştürülmüştür. Ölçeklendirme yönteminin etkisini değerlendirebilmek adına bu aşamada iki tasarım sunulmuştur. Bu iki dizi yama anten tasarımının operasyonel özelliklerinin ana kulak yönlendirilme açısı, empedans bant genişliği, total kazanç ve yan kulak baskılanması bakımından karşılaştırmalı analizi yapılmıştır.
Citation Count: 1
An approach for identifying the likelihood of an irregular terrain profile being a multipath scattering center in emitter localization
(Association for Computing Machinery, 2017) Dalveren,Y.; Kara,A.; Department of Electrical & Electronics Engineering
In a single-receiver source localization scenario, pulses radiated from an emitting source (emitter) are reradiated from distributed points over the irregular terrain due to the diffuse scattering. Obviously, diffuse scattering may be occurred at anywhere over irregular terrains in dense scattering environments. Hence, a particular region from which the multipath pulses are scattered over the irregular terrain can be taken as a scattering center. In fact, a multipath scattering center may be approximated as multiple reflection points visible to the receiver. For this reason, an uncertainty in location of multipath scattering centers is expected. However, as proposed in this study, the likelihood of a particular region from which the multipath pulses are scattered may be identified if digital data of the irregular terrain, positions of the receiver and the transmitter, and Angle of Arrival (AOA) of the multipath are provided. In this context, this study attempts to provide an approach for identifying the likelihood of a particular region being a scattering center over the irregular terrain. To this end, Geometric Optics (GO)-based wave propagation principles are exploited to estimate path loss that would a basis for estimating likelihoods. Simulations are performed to illustrate the effectiveness of the proposed approach. This study aims to make significant contribution to an ongoing research on passive localization of radar emitters by exploiting multipath in dense scattering environments. © 2017 Association for Computing Machinery.
Bilişsel radyo uygulamaları için yüksek düzey kümülant tabanlı sınıflandırma
(2023) Al-sudanı, Haıder Jalıl Sahıb; Dalveren, Yaser; Thabit, Ahmed A.; Department of Electrical & Electronics Engineering
Modern iletişim sistemleri, kablosuz teknoloji uygulamalarındaki büyük gelişme nedeniyle çok hızlı değişikliklere tanık olmuştur. Bu gelişmeler spektrumun kıtlığına ve verimsizliğine neden olmuştur. Bilişsel Radyo (BR), yüksek spektral verimliliği korumak ve spektrum kıtlığını tedavi etmek için en iyi çözümlerden biri olarak önerilmektedir. BR, kanal yetkili kullanıcısının spektrum kanalını ihtiyaçlarının dışında kaldığında yetkisiz kullanıcıya kullanabilmesi için tahsis eder. Fakat spektrum paylaşımı sinyal paraziti olmadan tamamlanmalıdır. Bu nedenle, BR, frekans spektrumunun düzgün yönetimi ve parazitten kaçınma için birçok algılama tekniğine sahiptir. Başlıca algılama teknikleri; Enerji Algılama (EA), Eşleştirilmiş Filtre Algılama (EFA) ve Özellik Tabanlı Algılama (ÖTA) olarak sınıflandırılabilir. Genel olarak algılama tekniklerinin özellikleri irdelendiğinde uygulama alnına göre her birinin avantajları ve sınırlamaları olduğu söylenebilir. Bu tezde, bir ÖTA için makine öğrenmenin kullanıldığı yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliğinin değerlendirilebilmesi için bir MATLAB ortamında benzetimler gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, öncelikle çeşitli gürültülü kanallarla farklı modülasyon şemaları oluşturulmuştur. Daha sonra, gürültülü kanallarındaki bozuk sinyallerden yüksek dereceli momentlerin ve kümülantların çıkarılması sağlanmıştır. Bu özellikler, sinyal ve gürültüyü ayırt etmedeki güçlerine göre seçilmiştir. Tespit sonuçları, destek vektör makine (DVM) sınıflandırıcısında kullanılarak dedektörden elde edilen tespit olasılıkları (Pd) hesaplanmıştır. En yüksek Pd değerinin, istatistiksel tespitte 3 yüksek dereceli kümülant ile elde edilebileceği gösterilmiştir. Aynı Pd değeri, işlenen veri miktarını azaltan ve detektör karmaşıklığını basitleştiren 1 yüksek dereceli kümülant ile DVM sınıflandırıcısı kullanılarak elde edilebilmektedir.
Bluetooth sinyanlerinin radyo frekansı parmak izi kontrolünde dalgacık ayrıştırma kullanımı
(2021) Al-mashaqbeh, Hemam; Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Bu tez, Bluetooth (BT) sinyallerine dayalı olarak cep telefonları gibi belirli cihazları tanımlamak için Radyo Frekansı Parmak izi (RFF) kontrolünü çıkarmak ve kullanmak için yeni bir Açık Sistem Bağlantısı (OSI) Fiziksel (PHY) katman şemasını ele almaktadır. İlk olarak, cep telefonlarından deneysel olarak toplanan BT geçici sinyallerinden parmak izi öznitelikleri çıkarılmıştır. Geçici Bluetooth sinyallerini analiz ettikten sonra, Bluetooth sinyallerini ayrıştırmak için Çift-Ağaç Karmaşık Dalgacık Dönüşümü (DT-CWT) kullanılmıştır. Hem zaman alanı (TD) hem de dalgacık alanı (WD) sinyallerinden öznitelik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sınıflandırma için destekçi vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Daha sonra, zaman alanı (TD) ve dalgacık alanı (WD) BT sinyalleri için elde edilen sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Deneyler, düşük SNR (0 < SNR< 5 dB), orta SNR (5 < SNR < 15 dB), yüksek SNR (15 < SNR < 25 dB) ve çok yüksek gibi farklı SNR seviyeleri ile farklı geçici süreler altında gerçekleştirilmiştir. SNR (25 < SNR < 35 dB). Elde edilen sonuçlar, düşük SNR seviyelerinde kısa geçici sürelerle bile WD'de (en az %88) makul bir doğruluk elde etmenin mümkün olduğunu göstermektedir. TD BT sinyalleri için elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında, WD BT sinyalleri için daha iyi algılama doğruluğu elde edildiği açıkça görülmektedir. Bu nedenle, DT-CWT kullanımının BT sinyallerinin RF parmak izini çıkarmada açıkça kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Citation Count: 1
A case study on the assessment of RF switch and splitter options for coupling of transceiver modules to bidirectional antennas employed in linear wireless sensor networks
(Wiley, 2021) Dalveren, Yaser; Durukan, Ahmet Mert; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Recently, a concept of linear wireless sensor networks (LWSNs) has attracted much attention. For such networks, one of the key challenges in sensor node design is to couple transceiver modules with bidirectional antennas placed back-to-back for opposite radiation. As is known, simply, this can be achieved by using well-known coupling options like radio frequency (RF) switch or splitter. However, it is important to decide between two seemingly equally good options according to the system requirements such as RF performance, power consumption, and cost. Therefore, this study aims to comparatively assess these options from the system level point of view to find out what advantages or disadvantages either provides as per the other from widespread use of them in a LWSN-based cathodic protection monitoring of oil and natural gas pipelines in extreme environments. Preliminary field tests are also conducted to validate the efficiency of coupling options for LWSN links. Results show that RF splitter offers low power consumption and cost whereas RF switch has advantages of low loss. Thus, it is believed that this study may provide useful insights to design bidirectional sensor links for LWSNs.
Citation Count: 3
Cognitive Radio and Its Applications in the New Trend of Communication System: A Review
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Al-Sudani,H.; Thabit,A.A.; Dalveren,Y.; Department of Electrical & Electronics Engineering
Spectrum efficiency decay due to high demand for high data rate and growing technologies, tens of billions of connected devices need to provide by the services wirelessly causing a sharp drop in spectral efficiency and high-power consumption. The software-defined technologies represent one of the most important enabling keys to 5G and beyond networks, which designed to host all emerging technologies in heterogeneous networks. Cognitive radio (CR) is a software-defined radio (SDR) and a magical tool to relieve spectrum scarcity and reduce the consumed power for communication. This paper surveys the detection techniques integrated with artificial neural networks (ANN) in heterogeneous networks to address a future work to accelerate the establishment of reconfigurable software-defined technologies and to succor the spectrum. It is found that wireless sensor network (WSN) and the internet of things (IoT) are expected to be the most influencers of the spectrum's solidity which have led the authors to conclude interesting future work. © 2022 IEEE.
Citation Count: 4
Comparative analysis of TDOA-based localization methods in the presence of sensor position errors
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Dalveren,Y.; Kara,A.; Department of Electrical & Electronics Engineering
It is widely known that localization of emitters can be efficiently achieved by time difference of arrival (TDOA) techniques in a multiple sensor system. Several studies have been proposed in the literature to improve the localization accuracy of TDOA techniques. Among these, very few of them have considered the error in the sensor positions although the accuracy of localization is very sensitive to sensor position errors. In this study, existing TDOA-based localization methods in the presence of sensor position errors are briefly discussed, and then they are comparatively analyzed for specific scenarios. To this end, simulations are performed to compare the localization accuracy of the methods, specifically, with high level of sensor positional errors. It is intended to decide an efficient and robust estimator to be used for an ongoing research on passive localization of radar emitters in dense scattering environments. © 2017 IEEE.
Citation Count: 3
Comparative Analysis of TDOA-based Localization Methods in the Presence of Sensor Position Errors
(Ieee, 2017) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
It is widely known that localization of emitters can be efficiently achieved by time difference of arrival (TDOA) techniques in a multiple sensor system. Several studies have been proposed in the literature to improve the localization accuracy of TDOA techniques. Among these, very few of them have considered the error in the sensor positions although the accuracy of localization is very sensitive to sensor position errors. In this study, existing TDOA-based localization methods in the presence of sensor position errors are briefly discussed, and then they are comparatively analyzed for specific scenarios. To this end, simulations are performed to compare the localization accuracy of the methods, specifically, with high level of sensor positional errors. It is intended to decide an efficient and robust estimator to be used for an ongoing research on passive localization of radar emitters in dense scattering environments.
Citation Count: 1
Convolutional Neural Network-Based Vehicle Classification in Low-Quality Imaging Conditions for Internet of Things Devices
(Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2023) Maiga,B.; Dalveren,Y.; Kara,A.; Derawi,M.; Department of Electrical & Electronics Engineering
Vehicle classification has an important role in the efficient implementation of Internet of Things (IoT)-based intelligent transportation system (ITS) applications. Nowadays, because of their higher performance, convolutional neural networks (CNNs) are mostly used for vehicle classification. However, the computational complexity of CNNs and high-resolution data provided by high-quality monitoring cameras can pose significant challenges due to limited IoT device resources. In order to address this issue, this study aims to propose a simple CNN-based model for vehicle classification in low-quality images collected by a standard security camera positioned far from a traffic scene under low lighting and different weather conditions. For this purpose, firstly, a new dataset that contains 4800 low-quality vehicle images with 100 × 100 pixels and a 96 dpi resolution was created. Then, the proposed model and several well-known CNN-based models were tested on the created dataset. The results demonstrate that the proposed model achieved 95.8% accuracy, outperforming Inception v3, Inception-ResNet v2, Xception, and VGG19. While DenseNet121 and ResNet50 achieved better accuracy, their complexity in terms of higher trainable parameters, layers, and training times might be a significant concern in practice. In this context, the results suggest that the proposed model could be a feasible option for IoT devices used in ITS applications due to its simple architecture. © 2023 by the authors.
Citation Count: 26
A Database for the Radio Frequency Fingerprinting of Bluetooth Devices
(Mdpi, 2020) Uzundurukan, Emre; Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
Radio frequency fingerprinting (RFF) is a promising physical layer protection technique which can be used to defend wireless networks from malicious attacks. It is based on the use of the distinctive features of the physical waveforms (signals) transmitted from wireless devices in order to classify authorized users. The most important requirement to develop an RFF method is the existence of a precise, robust, and extensive database of the emitted signals. In this context, this paper introduces a database consisting of Bluetooth (BT) signals collected at different sampling rates from 27 different smartphones (six manufacturers with several models for each). Firstly, the data acquisition system to create the database is described in detail. Then, the two well-known methods based on transient BT signals are experimentally tested by using the provided data to check their solidity. The results show that the created database may be useful for many researchers working on the development of the RFF of BT devices.
Citation Count: 6
Deep Learning-Based Vehicle Classification for Low Quality Images
(Mdpi, 2022) Tas, Sumeyra; Sari, Ozgen; Dalveren, Yaser; Pazar, Senol; Kara, Ali; Derawi, Mohammad; Department of Electrical & Electronics Engineering
This study proposes a simple convolutional neural network (CNN)-based model for vehicle classification in low resolution surveillance images collected by a standard security camera installed distant from a traffic scene. In order to evaluate its effectiveness, the proposed model is tested on a new dataset containing tiny (100 x 100 pixels) and low resolution (96 dpi) vehicle images. The proposed model is then compared with well-known VGG16-based CNN models in terms of accuracy and complexity. Results indicate that although the well-known models provide higher accuracy, the proposed method offers an acceptable accuracy (92.9%) as well as a simple and lightweight solution for vehicle classification in low quality images. Thus, it is believed that this study might provide useful perception and understanding for further research on the use of standard low-cost cameras to enhance the ability of the intelligent systems such as intelligent transportation system applications.
Deniz yüzeyi çevresindeki emitörlerin lokasyon tespiti
(2011) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Bu tez, pasif yansıtıcılar ve Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) kullanarak deniz üzerinde veya çevresinde bulunan emitörlerin yerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Düşünülen çoklu yayılım modeli, görüş hattı ve iki yansımış yayılım hattı içeren üç ışımalı modeldir. Bu koşullarda, emitörün yerini belirlemek için, yayılım hatları arasındaki varış zaman farkı (VZF) ölçümleri kullanarak, sonlucu ifade çözümüne dayalı doğrusal olmayan denklemlerin çözüm algoritmasının direk ve kısa bir ispatı önerilmiştir. Çalışmada ayrıca, deniz üzerindeki ve çevresindeki yansıtıcıların, elektromanyetik modelleme ve sınıflandırılması da tartışmaktadır. Bu bağlamda, bilinen bazı yansıtıcıların bistatik yansıtma özellikleri analiz edilmekte ve yansıtma katsayıları literatür taraması ile bir araya getirilmektedir. Bir araya getirilen yansıtma katsayılarına göre, saçıcıları sınıflandırmak için veri tablosu sağlanmaktadır. Ayrıca, yer belirleme için verilen yaklaşımın benzetimi yapılmakta ve ölçüm hatasına yönelik basit analizler sunulmaktadır.
Citation Count: 0
Deployment and Implementation Aspects of Radio Frequency Fingerprinting in Cybersecurity of Smart Grids
(Mdpi, 2023) Awan, Maaz Ali; Dalveren, Yaser; Catak, Ferhat Ozgur; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Smart grids incorporate diverse power equipment used for energy optimization in intelligent cities. This equipment may use Internet of Things (IoT) devices and services in the future. To ensure stable operation of smart grids, cybersecurity of IoT is paramount. To this end, use of cryptographic security methods is prevalent in existing IoT. Non-cryptographic methods such as radio frequency fingerprinting (RFF) have been on the horizon for a few decades but are limited to academic research or military interest. RFF is a physical layer security feature that leverages hardware impairments in radios of IoT devices for classification and rogue device detection. The article discusses the potential of RFF in wireless communication of IoT devices to augment the cybersecurity of smart grids. The characteristics of a deep learning (DL)-aided RFF system are presented. Subsequently, a deployment framework of RFF for smart grids is presented with implementation and regulatory aspects. The article culminates with a discussion of existing challenges and potential research directions for maturation of RFF.
Citation Count: 2
Design and Optimization of Piezoelectric-Powered Portable UV-LED Water Disinfection System
(Mdpi, 2021) Sala, Derda E.; Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Derawi, Mohammad; Department of Electrical & Electronics Engineering
Due to the environmental pollution threatening human life, clean water accessibility is one of the major global issues. In this context, in literature, there are many portable water disinfection systems utilizing ultraviolet (UV) radiation. UV water disinfection systems employ piezoelectric-based electric power along with UV light-emitting diode (LED) sources. This paper elaborates on the detailed design and parametric optimization of a portable UV disinfection system. The proposed system aims to generate piezoelectric harvesting-based electrical power simply by shaking, and the generated power is then used to supply UV-LEDs for water disinfection. To this end, overall system parameters along with a physical-mathematical model of mechanical, electrical and biochemical aspects of the system are fully developed. Moreover, the main design parameters of the developed model are derived for optimal operation of the system by employing Genetic Algorithm (GA). Finally, optimal design parameters were identified for three different cost scenarios. The model can further be improved for practical implementation and mass production of the system.
Citation Count: 1
Development of a digital communications course enriched by virtual and remote laboratory tools
(2011) Kara,A.; Cagiltay,N.; Dalveren,Y.; Department of Electrical & Electronics Engineering; Software Engineering
Digital communications is a basic concept for rapidly growing fields of Electrical, Computer and Electronics Engineering like wireless and mobile communication systems, radar and electronic warfare, telemetry and many signal processing techniques. A re-designed digital communications course with ICT (Information and Communication Technologies) based diverse tools including matlab assignments, remote experiments and interactive simulators is described in this study. First, the objectives of the course, learning outcomes and evaluation methods are described. The re-designed course is offered in the last semester at Atilim University, and performance increase in students is compared with the previous year's offering, and by evaluating the course on a topic-based approach. © 2011 IEEE.
Citation Count: 1
Distributed denial-of-service attack mitigation in network functions virtualization-based 5G networks using management and orchestration
(Wiley, 2021) Koksal, Sarp; Dalveren, Yaser; Maiga, Bamoye; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
The fifth generation (5G) technology is expected to allow connectivity to billions of devices, known as Internet of Things (IoT). However, IoT devices will inevitably be the main target of various cyberattack types. The most common one is known as distributed denial-of-service (DDoS) attack. In order to mitigate such attacks, network functions virtualization (NFV) has a great potential to provide the benefit of elasticity and low-cost solutions for protecting 5G networks. In this context, this study proposes a new mechanism developed to mitigate DDoS attacks in 5G NFV networks. The proposed mechanism utilizes intrusion prevention system's (IPS) virtual machines (VMs) to intercept the queries. Based on the volume of DDoS traffic, IPS's VMs are dynamically deployed by means of management and orchestration (MANO) in order to balance the load. To evaluate the effectiveness of the mechanism, experiments are conducted in a real 5G NFV environment built by using 5G NFV environment tools. To our best knowledge, this is the first time that NFV-based mechanism is experimentally tested in a real 5G NFV environment for mitigating DDoS attacks in 5G networks. The experimental results verify that the proposed mechanism can mitigate DDoS attacks effectively.
Düşük kaliteli görüntüleme koşullarında derin öğrenmeye dayalı araç sınıflandırması
(2022) Sarı, Özgen; Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Günümüzde trafik sıkışıklığının, kazaların ve güvenlik sorunlarının önlenmesi için akıllı ulaşım sistemlerinin (ITS) ve trafik gözetleme sistemlerinin kullanılması çok önemli bir yere sahiptir. Bu tür sistemlerde karayolu taşıtlarının sınıflandırılması önemli kilit zorluklardan biridir. Bu nedenle literatürde araç sınıflandırmasını kolaylaştırmak için şimdiye kadar birçok yöntem önerilmiştir. Çoğunlukla bu yöntemler, yüksek kaliteli kameralardan toplanan yüksek çözünürlüklü görüntüleri kullanır. Ancak, düşük çözünürlüklü görüntüler kullanıldığında araç sınıflandırması kolay bir iş değildir. Buna ek olarak, farklı hava koşulları (yağmurlu, karlı ve puslu) gibi çeşitli çevresel faktörler araç sınıflandırma performansını etkiler. Bu tez, farklı hava koşullarında bir trafik sahnesinden uzağa yerleştirilmiş standart bir güvenlik kamerası tarafından toplanan düşük çözünürlüklü gözetim görüntülerinde araç sınıflandırması için basit bir evrişimsel sinir ağı (CNN) tabanlı bir yöntem önermektedir. Performansını değerlendirmek için önerilen model, çeşitli olup olmadığı koşullarında toplanan küçük ve düşük çözünürlüklü araç görüntülerini (100 × 100 piksel ve 96 dpi) içeren bir veri seti üzerinde test edilmiştir. Bu tezde önerilen model aynı zamanda iyi bilinen VGG19 tabanlı CNN modelleri ile doğruluk ve kayıp açısından karşılaştırılmıştır. Önerilen modelin doğruluk ve kayıp değerleri karşılaştırıldığında iyi bilinen modellerle benzerlik gösterse de karmaşıklık ve enerji kaybı göz önüne alındığında daha iyi performans göstermektedir.
Düşük kaliteli görüntüler için derin öğrenmeye dayalı araç sınıflandırması
(2022) Taş, Sümeyra; Dalveren, Yaser; Pazar, Şenol; Department of Electrical & Electronics Engineering
Nüfusun artması ile birlikte ulaşımda kullanılan araç sayısı da artış göstermektedir. Araç sınıflandırması, otomatik ücret toplama sistemleri, trafik kontrol sistemleri, akıllı ulaşım sistemleri, otonom araçlar (ve daha fazlası) gibi değişik alanlarda bir ihtiyaçtır. Konvolüsyonel Sinir Ağı, derin öğrenmenin bir parçasıdır ve kısaca CNN olarak adlandırılır, görsel verilerle araç sınıflandırması için iyi bilinen, kullanılan bir modeldir. Ancak, düşük kaliteli görüntülere değinen çok fazla uygulama yoktur. Bu çalışma, CNN modellerinin 2 MP standart bir güvenlik kamerası kullanılarak bir araç sınıflandırma projesi için düşük kaliteli görüntülerle çalıştırılabileceğini ve kullanılabileceğini göstermektedir. Buna ek olarak, bu çalışma sıfırdan inşa edilmiş, özellik çıkarma için önceden eğitilmiş VGG16 ağı ve ince ayar için önceden eğitilmiş VGG16 ağı kullanan kendine ait az veri seti ile çalışarak üç CNN modeli sunmaktadır. Deneylerden elde edilen umut verici sonuçlar, düşük kaliteli görüntüler içeren bir veri seti kullanılsa bile araç sınıflandırmanın mümkün olabileceğini göstermektedir.
Emitörlerin pasif konumlandırılmasında çok yollu saçılmaların kullanımı
(2016) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
Bu tez, ada ve kıyı bölgelerindeki radar emitörlerinin çok yollu saçılımdan yararlanarak pasif konumlandırılmasına hitap etmektedir. Çalışmadaki fikir, Coğrafik Bilgi Sistemi (CBS) ile çok yollu saçılan sinyallerin yapay sensör olarak kullanılmasına dayalıdır. Böylece, tek sensör, tipik olarak Elektronik Destek (ED alıcı, ile pasif konumlandırma elde edilebilmektedir. Önerilen yöntem, düzensiz araziler üzerindeki muhtemel çok yollu saçılma merkezlerinin kestirimi ile başlamaktadır. Bunu yapmak için, çok yollu saçılmış darbeler ve direk yol ile ED alıcıları tarafından alınmış darbelerin geliş açısı (GA) ve varış zaman (VZ) bilgilerine ihtiyaç vardır. O halde, ele alınan problem klasik varış zaman farkları (VZF) temelli tekniklerin kolayca uygulanabileceği çoklu sensör konumlandırma problemine dönmektedir. Fakat, çok yollu saçılım düzensiz araziler üzerindeki dağınık bileşenleri kapsadığı için, yapay sensör olarak kullanılacak saçılma merkezlerinin konumunda yüksek derecede bir belirsizlik olacaktır. Açıkçası bu durum yüksek konumlandırma hatasına yol açmaktadır. Bu hatayı azaltmak için belirsizlik bölgelerinin bölütlendirilmesi önerilmektedir ve sonrasında radyo dalga yayılımı ilkeleri muhtemel saçılma merkezlerinin konumunu kestirebilmek için uygulanmaktadır. Muhtemel saçılma merkezlerinin konumu belirlendiğinde, ağırlıklandırılmış ortalama yöntemi radar emitörünün konumunu kestirmek için kullanılmaktadır. Basitleştirilmiş bir iki boyuttaki bir model ile ilgili simülasyon sonuçları sunulmaktadır.
Citation Count: 6
An enhanced course in digital communications
(Tempus Publications, 2014) Kara,A.; Cagiltay,N.E.; Dalveren,Y.; Department of Electrical & Electronics Engineering
Today technological improvements provide several alternatives and opportunities for improving traditional educational systems. However, integrating these technologies in an appropriate and successful way into the curriculum of traditional systems is a challenge. This work presents the enhancements added to an undergraduate course on Digital Communications which is an introductory course offered to senior undergraduates or first year graduate students. The Digital Communications course covers some essential stages in a typical digital communication system, namely, signal formatting such as analog to digital conversion, baseband modulation and bandpass modulation by concentrating on demodulation and detection at the receiver end. The enhancements include computer simulations, web-based simulation tools and remote laboratory experiments along with several out of class activities. The enhancements have improved the course significantly by supporting constructivist and blended learning methods. The improvement to the course was demonstrated over two years, from the student progress assessed from the collated results of the student evaluation forms and a questionnaire on the course learning outcomes, and a comparison of their performance in the written exams. The results show that there is a significant improvement both in the progress and satisfaction of the students on the enhanced course curriculum. This study shows how different technologies have been successfully integrated to the curriculum of Digital Communications course in a higher education organization and concludes its success factors. © 2014 TEMPUS Publications.