Dalveren, Yaser

Dalveren, Yaser

Name Variants

Dalveren, Y.
Y., Dalveren
Dalveren,Y.
Y.,Dalveren
D.,Yaser
Dalveren, Yaser
Yaser, Dalveren
D., Yaser

Job Title

Doçent Doktor

Email Address

yaser.dalveren@atilim.edu.tr

Full item page

Scholarly Output

54

Articles

29

Citation Count

255

Supervised Theses

11 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 53

Düşük kaliteli görüntüler için derin öğrenmeye dayalı araç sınıflandırması
(2022) Dalveren, Yaser; 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.
Deniz yüzeyi çevresindeki emitörlerin lokasyon tespiti
(2011) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; 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) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; 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: 5
Optimal operation mode selection for energy-efficient light-weight multi-hop time synchronization in linear wireless sensor networks
(Springer, 2020) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Tavli, Bulent; Kara, Ali; Department of Electrical & Electronics Engineering
We explored the joint effect of synchronization window and offset/drift mode selection on the time synchronization of linear wireless sensor networks (LWSNs). Recent advances in the field along with the availability of capable hardware led to adoption of LWSNs in diverse areas like monitoring of roads, pipelines, and tunnels. The linear topology applications are susceptible to single point of failure; therefore, energy efficient operation of LWSNs is even more important than the traditional WSNs. To address the challenge, we investigate the time synchronization mode selection for the optimum operation of a multi-hop and low-overhead LWSN. We investigate two modes of synchronization: synchronization by using only offset and synchronization by using offset in addition to the clock drift. Furthermore, we investigate the effects of synchronization window size. Our experimental results reveal that computation of offset alone for smaller window sizes and resynchronization periods is sufficient in achieving acceptable degree of synchronization.
Citation Count: 6
Spectrum analysis of parabolic range gate pull-off (RGPO) signals;
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Kara,A.; Department of Electrical & Electronics Engineering
Digital Radio Frequency Memory (DRFM) is a method that is used to capture radar threat signals, and retransmit them by changing their parameters in order to deceive or manipulate radar threats. Range gate pull-off (RGPO) technique is widely used in DRFM methods. RGPO can be either linear or parabolic RGPO according to the applied pull-off function. In this study, firstly, analytical derivations for temporal and spectral analysis of discrete form of linear and parabolic RGPO signals are presented. Then, various scenarios dependent on the parameters of pull-off function are created. Finally, simulation results regarding the scenarios are presented. © 2015 IEEE.
Citation Count: 0
A Radio Frequency Fingerprinting-Based Aircraft Identification Method Using ADS-B Transmissions
(Mdpi, 2024) Dalveren, Yaser; Kara, Ali; Kara, Ali; Derawi, Mohammad; Department of Electrical & Electronics Engineering
The automatic dependent surveillance broadcast (ADS-B) system is one of the key components of the next generation air transportation system (NextGen). ADS-B messages are transmitted in unencrypted plain text. This, however, causes significant security vulnerabilities, leaving the system open to various types of wireless attacks. In particular, the attacks can be intensified by simple hardware, like a software-defined radio (SDR). In order to provide high security against such attacks, radio frequency fingerprinting (RFF) approaches offer reasonable solutions. In this study, an RFF method is proposed for aircraft identification based on ADS-B transmissions. Initially, 3480 ADS-B samples were collected by an SDR from eight aircrafts. The power spectral density (PSD) features were then extracted from the filtered and normalized samples. Furthermore, the support vector machine (SVM) with three kernels (linear, polynomial, and radial basis function) was used to identify the aircraft. Moreover, the classification accuracy was demonstrated via varying channel signal-to-noise ratio (SNR) levels (10-30 dB). With a minimum accuracy of 92% achieved at lower SNR levels (10 dB), the proposed method based on SVM with a polynomial kernel offers an acceptable performance. The promising performance achieved with even a small dataset also suggests that the proposed method is implementable in real-world applications.
Bilişsel radyo uygulamaları için yüksek düzey kümülant tabanlı sınıflandırma
(2023) Dalveren, Yaser; 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.
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, 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. © 2017 IEEE.
Citation Count: 2
An Experimental Study towards Examining Human Body Movements in Indoor Wave Propagation at 18-22 GHz
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Kara, Ali; Dalveren, Yaser; Dalveren,Y.; Department of Electrical & Electronics Engineering
As 5G communication may use Millimeter waves (mmWave) bands, it is necessary to evaluate short-range indoor links from the link blockage point of view. This paper presents some initial studies for characterizing effects of human body movements on short range indoor links at 18-22 GHz. Firstly, measurement system is described, and then, calibration measurements along with initial results of the impact of human body movement on the channel are presented for some scenarios. To the best of our knowledge, this study is the first to experimentally examine the effects of human body movements at this band. Yet, as this study constitutes a part of an ongoing research, further results will be anticipated to present the effects of objects over and around the link on the directional propagation at mmWave bands (28-30 GHz). © 2018 IEEE.
TDOA-AOA ölçümlerine dayalı basit ve etkin yer tespit yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirilmesi
(2021) Dalveren, Yaser; 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.