Methods for automatic target classification in radar

Radarkullanarak otomatik hedef tanıma, etkin bir araştırma alanıdır. Butezde, radar sistemler için otomatik hedef sınıflandırma yöntemlerigeliştirilmiştir. İki belirli problem üzerinde durulmuştur: (i) Hertürlü hava koşulunda görüntüleme sağlayan, Sentetik Diyafram Radar(SAR) hedef sınıflandırılması (ii) Pulse-Doppler (PDR) hedefsınıflandırılması.Tezin birinci bölümünde, SAR görüntülerinden yeni bir betimleyiciöznitelik çıkarma yöntemi önerilmektedir. Yoğun çarpımsal benekgürültü ve görüntüleme hatalarından dolayı, optik imgeler içingeliştirilen öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yöntemleri, SARgörüntüleri için genellikle uygun olmamaktadır. Bunun yanısıra, aynınesnenin farklı açılardan elde edilen SAR görüntülerinin büyükfarklılıklar göstermesi, tatmin edici sonuçlar elde edilmesinizorlaştırmaktadır. Sonuç olarak, iki boyutlu `cepstrum'u temel alanbir öznitelik çıkarma parametresi gerçekleştirilmiş ve nesnesınıflandırma performansı temel bileşen analizi ve bağımsız bileşenanalizi yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Çıkarılan özniteliklerDayanak Vektör Makinaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Deneyselsonuçlar sunulmuştur.Tezin ikinci bölümünde ise, insan operatörlerinin dezavantajlarınıgidermek ve sınıflandırma doğruluğunu artırmak için, kara gözetlemeamacıyla kullanılan Darbe Doppler radar yankı sinyali üzerindeotomatik sınıflandırma deneyleri gerçekleştirilmiştir. Ortakdeğişinti tabanlı sınıflandırma sunulmuştur. Bildiğimiz kadarıyla,ortak değişinti kullanarak sınıflandırma yapma yaklaşımı, radarotomatik hedef sınıflandırma problemlerinde incelenmemiştir. Bununyanısıra, SVM içeren farklı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Öznitelikparametreleri olarak, `cepstrum' ve `MFCC' katsayilarikullanilmiştir. Önerilen iki yöntemin performansları, Gauss KarışımModelleri (GMM) tabanlı sınıflandırma yöntemi ilekarşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar sunulmuştur.