13 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 13
Master Thesis Simülasyon ve Gerçek Ortamda X-Band'da Düşük Radar Kesitli İHA'nın Modellenmesi(2025) Ünalır, Dizdar; Doruk, Reşat Özgür; Aydın, ElifBu tezde, düşük RKA değerli bir İHA hem simülasyon hem de gerçek ortamda modellenmiş ve ölçülmüş, ayrıca sonuçlar incelenerek model en düşük RKA değerlerine sahip olacak şekilde iyileştirilmiştir. Hesaplamalı yöntemler arasında en yaygın kullanılan RKA tahmin programlarından biri olan CST, düşük RKA değerli İHA'yı modellemek ve simülasyon ortamında ölçmek için kullanılmıştır. Önerilen RKA Azaltma tekniği, modelleme aşamaları ve düşük RKA değerli İHA'nın parçalarında dikkat edilmesi gereken hususlar tanımlanmış ve simülasyon ortamında belirtilmiştir. Tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (1 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Düşük RKA değerli İHA simülasyon ortamında modellendikten ve düşük RKA değerleri kanıtlandıktan sonra, profesyonel bir 3 boyutlu yazıcı yardımıyla gerçek ortamda modellenmiştir. Gerçek ortamda, düşük RKA değerli İHA'nın saçılma alanı parametreleri Vektör Ağ Analizörü (VNA) ile ölçülmüş ve saçılma alanına dayalı bir formül kullanılarak RKA parametreleri hesaplanmıştır. Gerçek ortam testleri için, tüm ölçümler 360 derecelik görünüş açısında (10 derece hassasiyette) ve X-Band'da hem dikey hem de yatay polarizasyonda alınmıştır. Ölçülen ve hesaplanan gerçek ve simüle edilmiş ortam sonuçları karşılaştırılarak sonuçların birbirine benzer olduğu kanıtlanmıştır. Hem simülasyon hem de gerçek ortamdaki sonuçlar, önerilen RKA azaltma tekniğinin yardımıyla, İHA'daki RKA değerlerinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir. Son olarak, en düşük RKA değerleri, Düşük-RKA İHA incelenip yeniden geliştirilerek Geliştirilmiş İHA ile elde edilmiştir.Doctoral Thesis Sinaptik Olarak Kuple Edilmiş Hodgkin-huxley Nöronlarının Geri Beslemeli Denetimi(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat ÖzgürBir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.Master Thesis Ses Kaynak Ayrıştırmasında Bağımsız Bileşen Analizi Yönteminin İncelenmesi(2022) Güler, Elif Ezgi; Uslu, İbrahim BaranÇalışmada, 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.Master Thesis İnsansız Hava Sistemleri için Milimetre Dalga Altimetrisine Doğru(2024) Awan, Maaz Alı; Dalveren, Yaserİnsansız 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.Doctoral Thesis Makine Öğrenmesi Kullanılarak Geliştirilmiş Çok Yollu Yayılım Yöntemiyle Radarların Konumlandırılması(2024) Imran, Md Abdullah Al; Dalveren, Yaser; Kara, AliBu tezin amacı, Elektronik Destek Tedbirleri (ESM) sistemlerinde, özellikle engebeli arazilerde, tek bir alıcı kullanarak radar yayıcılarının pasif olarak konumlandırılması için önerilen bir yaklaşımın uygulanabilirliğini değerlendirmektir. Gerçekçi senaryolardan elde edilen gerçek verilere uygulandığında bu yöntemin doğruluğuna ilişkin ampirik kanıtların olmaması, pratik ortamlarda gerçek bir endişe yaratmaktadır. Bunu ele almak için, yöntemin pratikte uygulanmasını sağlamak üzere isabetli bir ışın izleme (RT) algoritması kullanılmaktadır. Daha sonra, yüksek çözünürlüklü sayısal arazi yükseklik verilerinin (DTED) toplanmasına ve radar yayıcılarıyla ilişkili gerçekçi lokalizasyon zorluklarının dikkate alınmasına yardımcı olan bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) haritası kullanılarak gerçekçi senaryolar oluşturulmuştur. Daha sonra, yerelleştirme yönteminin etkinliğini değerlendirmek için simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, yöntemin performansı Elektronik Harp (EH) bağlamında pratik uygulaması için doğrulanarak önemli bir dönüm noktasına ulaşılmıştır. Kullanılan yöntemin doğal özellikleri nedeniyle, önerilen yaklaşım hesaplama karmaşıklığından muzdariptir. Hesaplama verimliliğini artırmak amacıyla, önerilen yöntem için Makine Öğrenimi (ML) tabanlı bir yaklaşım getirilmiştir. Önerilen ML çerçevesi önceden bilinen operasyonel ortamdan elde edilen Yol Kaybı, sensör grubunun Geometrik Hassasiyet Seyreltmesi (GDOP), ve Ortalama Kare Hata (MSE) performans ölçütü gibi faydalı özellikler gerektirir. Bu tür veri odaklı bir yaklaşımın performansı veri kümesinin genişliğine bağlı olduğundan, Ege Denizi adalarından motive edilmiş sözde gerçekçi arazi görünümü modelleri oluşturmak için özgün bir teknik geliştirilmiştir. Üç makine öğrenimi modeli: Kademeli Doğrusal Regresyon, Karar Ağacı ve Sinir Ağları eğitilmiş ve bir lokalizasyon algoritmasında kullanılacak en uygun sensör gruplarını tahmin etmek için veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Sonuçlara göre, Karar Ağacı modelinin en yüksek tahmin doğruluğuna ulaşabildiği görülmüştür. Ayrıca, önerilen yaklaşımın performansı lokalizasyon doğruluğu ve hesaplama hızı açısından değerlendirilmiştir. Kestirim doğruluğunu değerlendirmek için MSE'nin yanı sıra Dairesel Hata Olasılığı (CEP) ve Küresel Hata Olasılığı (SEP) da kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen yaklaşımın hesaplama açısından verimli olduğu ve uygulama öncesinde operasyonel ortamın bilinmesi koşuluyla EH bağlamında uygulanabilir olduğu sonucuna varılmıştır.Master Thesis Frekans Alanında Görüntü Sınıflandırma için Konvolüsyonel Sinir Ağlarının Uygulanması(2024) Dağı, Göktuğ Erdem; Gökçay, Erhan; Tora, HakanBu 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.Master Thesis Radyo Frekansı (rf) Parmak İzi Kullanarak Cihaz Yetkilendirmesi(2024) İyiparlakoğlu, Raif; Dalveren, YaserNesnelerin 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.Master Thesis Türkçe ve İngilizce Arasında Nöral Makine Tercümesi(2021) Musa, Muhammad Amır; Uslu, İbrahim BaranMakine 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 yapılmıştırMaster Thesis Fpga Üzerinde Çapraz Korelasyon Kullanılarak İha Görüntülerinin Çakıştırılması(2021) Sadane, Zaıd Khalaf Mohammed; Özbek, Mehmet Efeİnsansız 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.Master Thesis 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 EngineeringGerçek 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