ZAYIF RADAR SİNYALLERİNİN GENETİK ALGORİTMALAR KULLANILARAK GÜRÜLTÜDEN ARINDIRILMASI

Abstract

Haberleşme sistemlerinin önemli uygulama alanlarından biri radardır. Radar sinyalleri elde edilirken çevresel yada insan kaynaklı nedenlerden dolayı asıl sinyale gürültü karışmış olabilir. Böylece asıl sinyalin tespiti imkansız olabilir.Bu tez çalışmasında, zayıf radar sinyallerini gürültüden arındırmak amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Dalgacık Dönüşümü ve Dalgacık Paket Dönüşümü kullanılmıştır. Bu dönüşümleri gerçekleştirirken uygun dalgacık ailesi türü, entropi türü ve seviye seçimi önemlidir. Ayrıca eşikleme işlemi için uygun bir eşik fonksiyonunun seçilmesi de önemlidir.Bu çalışmada, akıllı sistem olarak Genetik Algoritma yapısı önerilmiştir. Bu optimizasyon yapısı sayesinde, en iyi dalgacık ailesi türü, entropi türü ve seviye sayısı belirlenir. Ayrıca eşikleme fonksiyonu olarak Bulanık s-fonksiyonu kullanılmıştır. Bu yapıda Bulanık s-fonksiyonuna ait ?a? ve ?b? parametreleri en iyi başarım kriterine göre seçilmiştir.Zayıf radar sinyallerini gürültüden arındırabilmek için, önerilen algoritma incelenen diğer algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen ve karşılaştırılan yöntemlerin başarımını test edebilmek için istatiksel yöntemler olan Ortalama Karesel Hatanın Karekökü ve Korelasyon Katsayısı kriterleri kullanılmıştır.Bu başarım kriterlerinden elde edilen sonuçlara göre önerilen yöntemin başarımı diğer yöntemlere göre oldukça iyidir.Anahtar Kelimeler: Zayıf Radar Sinyali, Gürültüden Arındırma, Genetik Algoritma, Dalgacık Dönüşümü, Eşikleme, Ortalama Karesel Hatanın Karekökü, Korelasyon Katsayısı.Radar is one of the major application areas of communication systems. Radar signals can be corrupted with the noise due to environmental or human-induced causes. Thus, determination of the actual signal might be very hard.In this thesis, weak radar signal denoising is aimed. Therefore, Wavelet Transform and Wavelet Packet Transform is used. When performing Wavelet Transformations, choosing the wavelet family type, the entropy type and the decomposition level is important. Moreover, choosing the threshold function for thresholding procedure is important too.In this study, Genetic Algorithm is proposed as the intelligent. Because of this optimization structure, the best wavelet family type, entropy type and decomposition level is determined. Moreover, the Fuzzy s-function is used as thresholding function. The parameters of the Fuzzy s-function are chosen for the best performance criterion.The proposed weak signal denoising structure is compared with the other algorithms that have already been proposed in literature. The performance comparison is carried out with both statistical Root Mean Square Error and Correlation Coefficient.The results show the superiority of our proposal comparable with the other methods.Key-words: Weak Radar Signal, Denoising, Genetic Algorithms, Wavelet Transform, Thresholding, Root Mean Square Error, Correlation Coefficient.