2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Doctoral Thesis mmDalga Radar Kullanarak Drone Sürülerinin İSAR Görüntülenmesi(2025) Çoruk, Remziye Büşra; Aydın, Elif; Kara, AliTeknolojide drone ve drone sürülerinin kullanımının artmasıyla birlikte, anti-drone teknolojilerinin kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Ancak, sınırlı görüş alanına sahip senaryolarda drone ve drone sürülerinin tespiti literatürde kalıcı bir zorluk olmaya devam etmektedir. Bu tez, milimetre dalga (mmWave) frekans bantlarında yeniden oluşturulan drone sürülerinin Ters Sentetik Açıklıklı Radar (ISAR) görüntülerinin, oluşumlarına, boyutlarına ve yük yapılandırmalarına göre sınıflandırılmasına odaklanmaktadır. Drone sürülerinin ISAR görüntüleri, ANSYS Yüksek Frekanslı Yapısal Simülatör (HFSS) elektromanyetik simülasyon yazılımı kullanılarak üretilmiştir. Sürü yapıları, quadcopter dronlar kullanılarak modellenmiş ve oluşum tipleri, çizgi, çarpı, kare ve üçgen gibi temel geometrik şekillerle tasarlanmıştır. Sürülerdeki dronlar, orta, küçük ve mini olmak üzere üç boyutta kategorize edilmiştir. Ek olarak, yük dronları sürü yapılandırmalarına dahil edilmiştir. Yüksek çözünürlüklü ISAR görüntüleri elde etmek için radar ve simülasyon parametreleri optimize edilmiştir. Veri setini genişletmek için, ISAR görüntüleri çeşitli bakış açılarında (0° ila 350° arasında 10° artışlarla) oluşturulmuştur. ISAR görüntüleri kullanılarak sürü oluşumu tiplerinin belirlenmesi, görüntü tanıma aşamasında bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) aracılığıyla gerçekleştirildi. Bunu takiben, nesne algılama aşamasında Sadece Bir Kez Bak (YOLO) algoritması kullanılarak drone boyutu ve yük tespiti gerçekleştirildi. Bu tezde elde edilen sonuçlar oldukça ümit vericidir. Genişletilmiş bir veri seti ve tespit algoritması sunarak, bu çalışma literatüre önemli katkıda bulunmaktadır.Doctoral Thesis Ticari Radar Platformlarıyla Tahribatsız Muayene için Sar Görüntüleme(2024) Yalçınkaya, Bengisu; Aydın, Elif; Kara, AliTicari olarak temin edilebilen frekans modülasyonlu sürekli dalga (FMSD) milimetre dalga (mmDalga) radarları, mmDalga teknolojisindeki son gelişmelerle beraber radar görüntüleme uygulamalarında giderek daha popüler hale gelmiştir. mmDalga sensörlerinin derin penetrasyon ve yüksek çözünürlük yetenekleri sayesinde, mmDalga sensörlerini benimseyen sentetik açıklıklı radar (SAR) görüntüleme uygulamaları, tahribatsız muayenede (TM) kusur tespiti için büyük bir vaat taşımaktadır. Bununla birlikte, yüksek çözünürlüklü görüntüleme elde etmek için önerilen algoritmik, yapısal ve deneysel çözümler genellikle yüksek maliyet ve karmaşıklık sorunlarıyla sonuçlanmaktadır. Dahası, verimli işleme açısından optimize edilmiş sistem parametreleriyle düşük yansıtıcı malzemelerdeki asgari kusurları tespit etmek ve kusurlu nesnelerin otomatik tespiti yeterince ele alınmamaktadır. Bu tez, SAR görüntülerinden derin öğrenmeye dayalı otomatik kusur tespiti uygulamasını ve TM uygulamalarında kullanım için özel olarak optimize edilmiş sistem parametrelerine sahip yüksek çözünürlüklü ve uygun maliyetli iki boyutlu (2B) mmDalga SAR görüntüleme sistemini tanıtmaktadır. 77 ile 81 GHz arasında çalışan ticari olarak satılan (TOS) bir FMSD radar sensörüyle entegre edilmiş iki eksenli otonom bir tarayıcı inşa etmekteyiz. Deneysel ölçümler, radar sensörünün tek bir alıcı-verici çiftini kullanan bir laboratuvar ortamında gerçekleştirilmektedir. FMSD radar sinyal özellikleri, mekansal örnekleme aralıkları ve tarama açıklıkları dahil olmak üzere yeniden oluşturulan görüntü kalitesini etkileyen sistem parametreleri, yüksek çözünürlük ve düşük hesaplama karmaşıklığı elde etmek için optimize edilmiştir. Düşük yansıtıcı ve hasarlı olanlar dahil olmak üzere farklı tür ve boyutlardaki nesnelerin SAR görüntüleri elde edilmiş ve sistem parametrelerinin görüntü kalitesi üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Hedef malzemenin bileşiminin SAR görüntüleme üzerindeki etkisiyle birlikte, hedefte görsel olarak tespit edilemeyen kusurların SAR görüntüleme yoluyla tespit edilebilme potansiyeli irdelenmiştir. Ayrıca, derin öğrenme uygulamaları aracılığıyla arızalı nesnelerin otomatik tespiti için eşleştirilmiş filtre tabanlı bir SAR görüntü veri kümesi oluşturma yöntemi önerilmiştir. Bu sayede gerçek SAR ölçümlerinden elde edilen geniş ve çeşitli SAR görüntüleri içeren bir veri seti oluşturulmuş ve derin öğrenme şemalarının TM uygulamalarına uyarlanması sağlanmıştır. Bulgular, önerilen sistemin düşük maliyetli, yüksek çözünürlüklü 2B SAR görüntüleme için ve düşük radar yansıtıcılığına sahip minyatür malzemelerdeki minimal kusurların tespiti için önemini göstermektedir.
