Yalıtkan küreler ve iletken uçaklar için öz-örgütlenmeli harita tipi elektromanyetik hedef sınıflandırıcıların tasarımı ve gürültü performanslarının incelenmesi.

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2009

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Tufan Taylan Katılmış

Danışman: ALİ ÖZGÜR YILMAZ

Özet:

The Self-Organizing Map (SOM) is a type of neural network that forms a regular grid of neurons where clusters of neurons represent different classes of targets. The aim of this thesis is to design electromagnetic target classifiers by using the Self-Organizing Map (SOM) type artificial neural networks for dielectric and conducting objects with simple or complex geometries. Design simulations will be realized for perfect dielectric spheres and also for small-scaled aircraft targets modeled by thin conducting wires. The SOM classifiers will be designed by target features extracted from the scattered signals of targets at various aspects by using the Wigner distribution. Noise performance of classifiers will be improved by using slightly noisy input data in SOM training.