Darbeli radarlarda hedef sınıflama için AR modelinin güç spektrumu ve yapay sinir ağı temelli özellik çıkarma yöntemi

Abstract

Bu çalışmada, örüntü tanımanın en önemli kısmı olan özellik çıkarma için geliştirilmiş etkili bir yöntem sunulmuştur. Darbeli radarlarda hedef sınıflama için AR modelinin güç spektrumu ve yapay sinir ağı temelli, yeni bir özellik çıkarma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemle ölçülen darbeli radar işaretlerinin AR modeli güç spektrumundan elde edilen 512 adet özellik kullanılarak sınıflama yapılmaktadır. Özelliklerin frekans bölgesinden elde edilmesi ve özellik sayısının fazla oluşu yöntemin güvenirliğini ve etkinliğini yükseltmektedir. Sınıflama yapısı ileri beslemeli ve geri yayınım öğrenme algoritmalı yapay sinir ağı üzerine kurulmuştur. Böylelikle akıllı ve otomatik bir sınıflama gerçekleşmesi sağlanmıştır.