ÖZETÇEBu makalede konumu bulunmak istenen vericinin anten tarama periyodu (T) bilgisi kullanılarak, hareket halindeki tek platform ile konumunun pasif olarak bulunması için bir yöntem önerilmiştir. Geliştirilen yöntemle tek kanal, tek sensör ve basit bir almaç yapısı ile konum bulunabileceği gösterilmiştir. Ayrıca diğer yöntemlere göre daha düşük zaman ölçüm çözünürlüğü ve senkronizasyon doğruluğu ile çalışabilmektedir. Yöntemin farklı hata kaynaklarına göre konum bulma performansı da incelenmiştir. Mevcut elektronik destek sistemlerine herhangi bir donanımsal değişiklik getirmeden, bu yöntem ile konum bulma özelliği kazandırılabilir.
ABSTRACTIn this paper, finding the location of a passive emitter by using its scan period (T), with a single moving platform is analyzed. With the developed method it is shown that location of an emitter can be found with single channel, single sensor and simple receiver structure. Also the method needs less time resolution and time synchronization. Performance is compared for different noise types. Emitter localization ability can be gained to existing electronic support systems (ESM) without any additional hardware change with the proposed method.
Özetçe -Elektronik Harp (EH) sistemleri için ortamda yayın yapan bir radarın tespiti ve ilgili radarın fonksiyonunun belirlenmesi, sistemin en önemli görevlerinden biridir. Bu çalışmada, EH sistemleri tarafından ölçülen radar parametreleri kullanılarak radarların Elektronik Karşı Tedbir (EKT) kullanım konseptine uygun olarak fonksiyonlarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Çok Görevli Ögrenme ve Tek Görevli Ögrenme sinir agları probleme uyarlanmıştır. Sınıflandırıcı öncesinde aşırı örnekleme, aralık degerleri için nicemleme ve sınıf degerleri için gruplama ön işlemleri yapılmıştır. Çok Görevli Ögrenme tekniginin performansının Tek Görevli Ögrenme teknigininkinden daha iyi oldugu gözlenmiştir. Sınıflandırıcı öncesinde uygulanan aşırı örnekleme algoritmasının, ön işlemler neticesinde elde edilen verisetinin ve gruplandırılmış sınıfların bir veya daha fazlasının kullanımıyla her iki metodun performanslarının arttıgı gözlenmiştir.Anahtar Kelimeler-Radar Fonksiyon Sınıflandırma, Çok Görevli Ögrenme, Makine Ögrenmesi, Elektronik Harp Abstract-The detection of a radar emittting signal and determining the associated radar function are among the most important duties of electronic warfare (EW) systems. In this study, the classification of radar function in accordance with Electronic Countermeasure (ECM) usage concept is aimed by using the radar parameters measured by EW systems. Multitask learning and single task learning neural networks are applied to this problem. Oversampling prior to classifier, quantization for interval values and grouping of class values are done in the pre-processing step. It is shown by the experimental results that, multitask learning technique outperforms single task learning technique. It is clearly observed that utilizing one or more of (1) oversampling algorithm, (2) preprocessed data set and (3) the grouped classes increases the performance of both methods.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.