Master Tezler / Master Thesis

Permanent URI for this collectionhttps://ada.atilim.edu.tr/handle/123456789/23

Browse

Now showing 1 - 9 of 9

Bluetooth Sinyanlerinin Radyo Frekansı Parmak İzi 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.
Fpga Üzerinde Çapraz Korelasyon Kullanılarak İha Görüntülerinin Çakıştırılması
(2021) Sadane, Zaıd Khalaf Mohammed; Özbek, Mehmet Efe; Department of Electrical & Electronics Engineering
İnsansız Hava Araçları (İHA) askeri ve sivil uygulamalarda büyük faydalar sağlarlar. Genellikle, İHA'lar navigasyon için Küresel Konumlandırma Sistemini (GPS) kullanırlar ve GPS sinyali olmadığında veya karıştırmaya maruz kaldığında, nispeten hatalı bir Atalet Ölçüm Birimi'ne güvenmek zorundadırlar. Bu tezin amacı, bir İHA'nın GPS sinyalinin yokluğunda, yerleşik bir kamera ile alınan görüntüleri FPGA üzerinde işleyerek hedefine gitmesine ve başlangıç noktasına geri dönmesine yardımcı olacak bir yöntem geliştirmektir. Kameradan ardarda alınan görüntüler, kameranın iki çekim arasındaki yer değiştirmesini bulmak için, 2 boyutlu çapraz korelasyon yöntemi kullanılarak karşılaştırılır. Yöntem, daha hızlı bir gerçek zamanlı hesaplamaya imkan vermek için, Verilog HDL kullanılarak bir FPGA üzerinde gerçeklenmiştir. Uçağın tek yönde doğrusal hareket ettiği varsayılarak, drone koordinatları makul bir sürede hesaplanmıştır. Ardışık görüntülerden birini diğerine göre kaydırarak ve maksimum korelasyonu veren kayma miktarını bularak bu iki fotoğrafın arasında uçağına hareket miktarı hesaplanır. Bu şekilde, bir navigasyon sisteminin bir parçası olarak kullanılabilecek hızlı bir hesaplama bileşeni geliştirilmiştir. (100*150) bir görüntü boyutu için, iki görüntü arasında alınan mesafenin hesaplanması, gerçek zamanlı navigasyon uygulamaları için makul bir zaman olan ms mertebesinde gerçekleştirilmişitir. Doğrudan görüntü korelasyon hesaplamalarını içeren bir navigasyon yönteminin hesaplama süresi açısından yapılabilir olduğu, bu çalışmadan gösterilmiştir.
Frekans Alanında Görüntü Sınıflandırma için Konvolüsyonel Sinir Ağlarının Uygulanması
(2024) Dağı, Göktuğ Erdem; Gökçay, Erhan; Tora, Hakan
Bu tezde, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) son yıllarda çeşitli görüntü işleme ve bilgisayarlı görme görevlerinde dikkate değer başarılar elde etmiştir. Geleneksel CNN'ler doğrudan uzaysal alan görüntüleri üzerinde çalışır. Bununla birlikte, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) yoluyla elde edilen görüntülerin frekans alanı gösterimi, piksel değerlerinin ilişkisizleştirilmesi ve hesaplama karmaşıklığında potansiyel azalma gibi benzersiz avantajlar sunar. Bu tez, görüntü sınıflandırmasını ve tanıma doğruluğunu artırmak için FFT ile dönüştürülmüş görüntülerin CNN algoritmalarına girdi olarak kullanılmasının etkilerini araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma, FFT'nin teorik temellerinin ve özelliklerinin kapsamlı bir incelemesiyle başlıyor. Daha sonra CNN'ler için ön işleme ardışık düzenlerinde FFT'nin entegrasyonunu araştırıyor. Giriş görüntülerini uzamsal alandan frekans alanına dönüştürerek, CNN'lerin en önemli frekans bileşenlerine odaklanarak daha verimli öğrenebileceğini, dolayısıyla yakınsama oranlarını ve genel performansı potansiyel olarak iyileştirebileceğini varsayıyoruz. Bunun etkinliğini değerlendirmek için CIFAR-10 (Kanada İleri Araştırma Enstitüsü), MNIST (Modifiye Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü)-Digits ve MNIST-Fashion dahil olmak üzere çeşitli kıyaslama veri setleri kullanılarak deneyler gerçekleştirildi. yaklaşmak. FFT ile dönüştürülmüş görüntüler çeşitli CNN mimarilerine beslendi ve sonuçlar, geleneksel uzaysal alan girdileri kullanılarak elde edilenlerle karşılaştırıldı. Sınıflandırma doğruluğu, eğitim süresi ve hesaplamalı kaynak kullanımı gibi ölçümler titizlikle analiz edildi. Sonuçlar, FFT tabanlı ön işlemenin, özellikle veri kümelerinin yüksek frekanslı gürültü veya gereksiz bilgi içerdiği senaryolarda, sınıflandırma doğruluğunda iyileştirmelere yol açabileceğini göstermektedir. Ancak faydaların farklı veri kümeleri ve ağ mimarileri arasında farklılık göstermesi, FFT ön işlemenin etkililiğinin bağlama bağlı olabileceğini düşündürmektedir. Sonuç olarak bu tez, FFT ön işlemesinin CNN iş akışlarına dahil edilmesinin görüntü işleme görevlerini geliştirme konusunda umut vaat ettiğini göstermektedir. Bulgular, hem uzaysal hem de frekans alanı bilgisinden yararlanan hibrit modellerin geliştirilmesi ve FFT tabanlı tekniklerin diğer sinir ağı türlerine ve makine öğrenimi algoritmalarına uygulanması da dahil olmak üzere gelecekteki araştırmalar için yollar önermektedir. Bu çalışma, bilgisayarlı görme alanını geliştirmek için frekans alanı analizinin derin öğrenme metodolojileriyle nasıl sinerjik olarak entegre edilebileceğinin daha geniş bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
İnsansız Hava Sistemleri için Milimetre Dalga Altimetrisine Doğru
(2024) Awan, Maaz Alı; Dalveren, Yaser
İnsansız hava sistemlerinin otonom inişi için doğru irtifa verileri kritik öneme sahiptir. Lazer sensörleri, barometrik altimetreler ve Küresel Konumlama Sistemi, yavaş güncelleme hızları ve sıcaklık hassasiyeti nedeniyle sınırlıdır. Ticari havacılıkta radar altimetreleri minimum operasyonel performans standartlarına göre tasarlanır; ancak, 5G ağlarının 4.2–4.4 GHz aralığındaki radar bandına müdahalesi yeni yaklaşımlara ihtiyaç doğurmaktadır. Milimetre dalga otomotiv radarları, üstün boyut, ağırlık ve güç ölçütleriyle insansız hava sistemleri için kullanılmamış bir potansiyel sunmaktadır. Bu çalışma, ticari havacılıktaki radar altimetre performans standartlarını insansız hava sistemleri için uyarlayarak bir otomotiv milimetre dalga frekans modülasyonlu sürekli dalga radarının dalga formu parametrelerini türetmeyi amaçlamaktadır. Tez, ara frekans filtre bant genişliği ve iletim gücü radar kısıtlamaları içinde performans ölçütlerini en üst düzeye çıkarmak için bir metodoloji önermektedir. İniş aşaması için dalga formu tasarımının ayrıntıları sunulmuştur. Çalışma, otonom iniş sırasında durumsal farkındalığı artırmak için gelişmiş varış açısı çözünürlüğü sağlama potansiyeline sahip Zaman Bölmeli Çoğullama ile Çoklu Giriş Çoklu Çıkış yöntemini incelemektedir. Son olarak, insansız hava sistemlerinin iniş aşamasındaki radyal hız belirsizliğini ele almayı ve olası çözüm yolları önermeyi hedeflemektedir.
Radyo Frekansı (rf) Parmak İzi Kullanarak Cihaz Yetkilendirmesi
(2024) İyiparlakoğlu, Raif; Dalveren, Yaser
Nesnelerin İnternetinin (Nİ) genişleyen kullanım alanları, kablosuz ağlardaki güvenliğin önemini daha da artırmıştır. Kısıtlı işlem kapasitesine sahip bu cihazlarda karmaşık şifreleme yöntemleri her zaman kullanışlı değildir. Bunun sonucunda Radyo Frekanslı (RF) Parmak İzi yöntemi tanıtıldı ve başarılı sonuçlar ortaya konuldu. IoT cihazların üretim aşamalarındaki donanımsal farklılıklar kullanılarak cihazlar için bir kimlik elde edilmiştir. Bu sayede cihaz sınıflandırması ve yetkilendirmesi yapmak mümkün hale gelerek fiziksel katman güvenliğine katkı sağlanmıştır. Bu uygulamalar derin öğrenme (DÖ) ile yapılarak çok başarılı sınıflandırma doğrulukları elde edilmiştir. Ancak bu modeller, uygulama açısından, hala gelişmeye ihtiyaç duymaktadır. Bu tezde, 1 boyutlu Evrişimli Sinir Ağı (ESA) modeli ile çıkarım aşamasındaki gecikmenin düşürülmesi sunulmaktadır. 55 LoRa cihazından oluşan açık kaynak bir veri seti kullanılmıştır. Ön işleme yöntemleri olan Short Time Fourier Transform (STFT) ve Fast Fourier Transform'un (FFT) sınıflandırma doğruluğu ve çıkarım süresi bağlamında karşılaştırmaları yapılmıştır. Ek olarak, sunulan model 2 boyutlu ESA modeliyle karşılaştırılmıştır. Bu hafif model, çıkarım süresi açısından önemli iyileştirme sağlarken doğruluk açısından yalnızca çok küçük ve kabul edilebilir kayıplar gözlemlenmiştir.
Ses Kaynak Ayrıştırmasında Bağımsız Bileşen Analizi Yönteminin İncelenmesi
(2022) Güler, Elif Ezgi; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering
Çalışmada, Ses kaynağı ayrıştırmada Bağımsız Bileşen Analizi metodu incelenmiştir. Bu yöntem, karışım sinyallerinde gözlenen kaynakların bilinmediği bir tür kör kaynak ayırma yöntemidir. Bilinmeyen bir karıştırma matrisi tarafından karıştırılan bağımsız sinyalleri çıkararak bir kokteyl partisi problemini çözmeye çalışıyoruz. ICA algoritmasının Gradient Ascent (ICA-GA), fastICA ve Kernel-ICA gibi bazı alt türleri vardır. Bu çalışmada ICA-GA algoritması üzerinde çalışıyoruz. Bu amaçla iki veya üç ses kaynağının birbirine karıştırıldığı farklı senaryolar incelenmiştir. Yapılan bazı testlerde ses ve gürültü sinyallerini net bir şekilde birbirinden ayırdık. Diğer testlerde ses sinyalleri ayrıldı. Deneylerde ղ (adım-boyutu) ve maksimum iterasyon sayısı parametreleri üzerinde duruldu, ayrıca parametrelerin ICA-GA algoritmasının performansı üzerindeki değeri de incelenmiştir. Kör kaynak ayırmada ICA yönteminin oldukça başarılı olduğunu elde ettik. Maksimum iterasyon parametresinin değerinin tek başına arttırılmasının performans için yeterli bir parametre olmadığı sonucuna varılmıştır. Çünkü maksimum iterasyon sayısı arttıkça algoritmanın çalışma süresi de arttığından geçen süre optimum değerde değildir. Tek başına adım büyüklüğü parametresinin değerini artırmanın algoritmanın performansı üzerinde maksimum yineleme parametresinin değerini tek başına artırmaya göre daha başarılı sonuçlar verdiğini söyleyebiliriz. Çalışma, her bir kaynak sinyalinin ve her bir çıkış sinyalinin korelasyon değerlerini kullanarak, ICA'nın çıkış sinyallerinin sırası hakkındaki belirsizliğine bir çözüm önermektedir.
A Study on Performance Analysis of Space Time Block Coding in Multiple Input Multiple Output Wireless Communication Systems
(2021) Ghanem, Kamal Daw; Kara, Ali; Kara, Ali; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering; Department of Electrical & Electronics Engineering
Gerçek dünyadaki solma ve gürültüyle verimli bir şekilde yüzleşmek için Çoklu Giriş Çoklu Çıkış (MIMO) kanalı oluşturmak, iyi çeşitlilik ve kodlama teknikleri gerektirir. MIMO sisteminin uzay zamanı blok kod teknikleri, çok yollu kablosuz bağlantılarda büyük performans kazanımları sağlayabilir. Kablosuz iletişimde en canlı araştırma alanı olarak gelişti. Son zamanlarda STBC, gerçek multimedya yeteneklerini sunmayı amaçlayan gelecek nesil mobil iletişim standardını dahil etmeye çalışıyor. Bu tez çalışmasının amacı, iletim antenlerinin hız ve sayısına bağlı olarak iki farklı STBC kodlama şeması sağlamak, bir Alamouti STBC kodlaması, ortogonal bir STBC kodlama ve doğrusal kod çözme tekniği sağlamak ve MIMO sisteminde tam çeşitlilik faydaları sunmaktır. . Tasarımımız, veri hızından ödün vermeden veya daha fazla bant genişliği gerektirmeden Bit Hata Oranı (BER) performansını iyileştirmeyi, alıcıda daha az karmaşıklıkla çeşitlilik sırasını artırmayı ve senkronize veri bağlantılarının hata performansını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Simülasyonlar MATLAB Simulink® 2020 ortamında yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, Rayleigh sönümleme kanalına kıyasla Rician fading kanalında daha iyi BER performansı sağlayan QPSK modülasyonu için MIMO fading kanalında karşılaştırılmıştır. Ancak, uygulanan MIMO-STBC'nin performansı, kod oranı ve çeşitlilik sırası seçimine bağlı olarak. Alamouti STBC'yi kullanarak, tam çeşitliliğe 2 x 8, ortogonal STBC ise 4 x 8 MIMO sistemine erişilebilir. Bu nedenle, alınan taraf maksimum sayıda anten kullanıyorsa daha iyi sonuçlar üretilir. Çeşitlilik açıkça alıcı antenlerin sayısına bağlıdır, bu nedenle çeşitlilik ve alıcı antenler doğru orantılıdır. Simülasyon sonuçları, çeşitli kod hızları ile Ortogonal STBC tasarımının BER'i verimli bir şekilde azaltabildiğini, aynı zamanda sinyal-gürültü oranını (SNR) azaltabildiğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Uzay-Zaman Kodlaması (STC), Alamouti şeması, MIMO Solma Kanalları, AWGN, BER
TDOA-AOA ölçümlerine dayalı basit ve etkin yer tespit yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirilmesi
(2021) Zeglam, Mohamed; Dalveren, Yaser; Department of Electrical & Electronics Engineering
Bu tez, devam eden bir projede kullanılmak üzere hem Varış Zaman Farkı (VZF) hem de Varış Açısı (VA) ölçümlerini kullanarak sabit bir emitörün (emisyon kaynağının) konumunu tahmin etmek için basit ama etkili bir konumlama yöntemi belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, ilk olarak, VZF ölçümleri yoluyla sabit bir emitörün konumunu tahmin etmek adına kullanılan yöntemler için literatür taraması yapılmıştır. Ardından, emitör konumlaması için hem VZF hem de VA ölçümlerini birlikte kullanan hibrit yöntemler gözden geçirilmiştir. Bu yöntemler arasından bilinen adlarıyla En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ve Ağırlıklı En Küçük Kareler (AEKK) yöntemi konumlamada kullanılabilecek basit fakat etkin yöntemler olarak belirlenmiştir. Daha sonra, farklı sensör sayıları ve VZF ölçüm hataları dikkate alınarak çeşitli senaryolar altında bu yöntemlerin doğruluğunu incelemek için benzetimler yapılmıştır. Benzetim sonuçları yardımıyla, tahmin doğruluğu açısından yöntemlerin performansı karşılaştırmalı olarak anazli edilmiştir. Sonuçlar ele alındığında, WLS yönteminin yüksek ölçüm hatası ve çok sayıda sensör altında daha iyi kestirim doğruluğu sağladığı sonucuna varılmıştır.
Türkçe ve İngilizce Arasında Nöral Makine Tercümesi
(2021) Musa, Muhammad Amır; Uslu, İbrahim Baran; Department of Electrical & Electronics Engineering
Makine Öğreniminin doğru anlaşılması, Yapay Zeka için temel bir temel ve çok bilinen bir başlıktır. . Tüm dünyadaki dil engellerini ortadan kaldırmak için çok iyi bilinen bir araçtır. Bu tezde, Türkçe ve İngilizce arasındaki çeviri için bir Nöral model kurulmuş ve MATLAB'de gerçekleştirilmiş ve kendiliğinden bir deney gerçekleştirilmiştir.Deneyen nesnel ve öznel değerlendirmesi yapılmış ve elde edilen sonuçlar, sonuçlarin ve elde elde etmek için yan yana tutulmuştur. MATLAB kullanılarak dizelerin Türkçeden İngilizceye çeviri süreler elde edilmiş ve tez çalışmasında alıntılanmıştır tutulmuştur. Üç tür Sinir ağı için Matematikse modelleme gerçekleştirilmiştir ve öteleme tahmini, stokastik süreçler ve olasılıksal yöntemler kullanılarak yapılmıştır

Browse

Browsing Master Tezler / Master Thesis by Department "Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı"