Evrişimli Sinir Ağı Kullanarak Dengesiz Doppler Radar Verisinde Hedef Tespiti

Abstract

Kritik öneme sahip askeri ve sivil yerleşkelerin korunması geçmişte olduğu gibi günümüzde önemini korumaktadır. Bu amaçla, çeşitli sensörler barındıran sistemler geliştirilmektedir. Sensörlerin sağladığı verilerden bilginin elde edilmesi donanımların en verimli şekilde kullanılması açısından önemlidir. Radar sistemleri keşif, gözetleme ve tespit amacıyla sıklıkla kullanılmaktadır. Radar ile tespit edilen nesnelerin sınıflandırılması amacıyla kural tabanlı ve makine öğrenmesi tabanlı yöntemler mevcuttur. Makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlarda uzman görüşüne gerek kalmadan zaman içerisinde hedef nesnenin karakteristik özellikleri model tarafından öğrenilir. Bu sebeple bu yöntemler kural tabanlı yöntemlere nazaran daha avantajlıdır. Gerçekleştirilen bu çalışmada, dengesiz Doppler Radarı verisi üzerinde İHA’ların diğer nesnelerden ayırt edilmesi amacıyla hedef sınıflandırması yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda en yüksek başarım SMOTE kullanılarak dengeli hale getirilen veri setinde elde edilmiş, önerilen CNN modeli ile %99,99 doğruluğa ulaşılmıştır.