Gömülü ve/veya örtülü nesnelerin algılanmasında yeni yaklaşımlar
| dc.contributor.advisor | Sevgi, Levent | |
| dc.contributor.author | Karpat, Esin | |
| dc.contributor.department | Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı. | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2019-12-17T07:08:27Z | |
| dc.date.available | 2019-12-17T07:08:27Z | |
| dc.date.issued | 2009-06-15 | |
| dc.description.abstract | Yüzeyaltı görüntüleme ile algılama, sınıflandırma ve/veya belirleme oldukça ilgi çeken bir konudur. Uygulamalar araç-savar ve insan-savar yer mayınlarının algılanmasından biyolojik dokulardaki urların belirlenmesine kadar çeşitlilik gösterir. Yüzeyaltı görüntülemenin temeli, bir alanın yada nesnenin bir duyar eleman ile (veya bir duyar elemanlar grupları ile) aydınlatılmasına ve ileri ve geri saçılan işaretin işlenmesine dayanır. Görüntüleme bilgisi, ortamın elektromanyetik parametrelerinin (e.g. geçirgenlik) farklılığında saklıdır. Duyar elemanlar EM, akustik, sismik transduserler, kızılötesi kameralar vb. dir. Ancak, halen güvenilir bir tek duyar eleman yada karmaşık sistem bulunmamaktadır. Yüzeyaltı görüntülemenin ilgi çekici konuları, duyar eleman geliştirmek, dalga şekli tasarımı, tarama alternatifleri, anten dizi işleme, yazılım geliştirme (gürültü temizleme, eko azaltma, karmaşa filtreleme, düzgünleştirme, etc. ), görüntüleme ve performans değerlendirme sayılabilir.Yüzeyaltı görüntülemede en güven verici duyar elemanlardan biri yüzeyaltına nüfuz eden radarlardır (GPR). GPR Yer Biliminden arkeolojiye, ilaç sanayinden savunma sanayine, vb. kadar uygulama alanları vardır. GPR en olumsuz performansı iyi iletken ve heterojen ortamlardaki zayıf performansıdır. Diğer dezavantajları maliyet, yazılımı, işlem ve görüntü oluşturmak için belirli bir tecrübe gerektirmesidir.Zaman düzleminde sonlu farklar yöntemi (FDTD) yüzeyaltı görüntüleme ve GPR benzetimlerinde oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. FDTD yönteminin güzelliği zaman düzleminde iki-ve üç boyutlu (2D/3D) görsel canlandırmasının zaman düzleminde kolay bir şekilde gerçekleştirilebilmesinden kaynaklanmaktadır.Bu alanlardaki sayısal benzetimler, yalnızca fiziksel yapısının anlaşılmasında değil aynı zaman bu alanda araştırma yapılabilmesinde de büyük olanaklar sağlamaktadır.Bu çalışmada, yeni ve güçlü bir, iki boyutlu yüzeyaltı görüntüleme aracı GrGPR tasarlanmış ve bu programdan elde edilen yapay verileri kullanarak görüntü oluşturma amaçlı kullanılan görüntü oluşturma algoritması geliştirilmiştir. GrGPR kullanılarak çeşitli yüzeyaltı görüntüleme algoritmaları modellenebilmekte ve çözümlenebilmektedir. Farklı verici/alıcı anten dizilimlerini gerçekleştirilmek ve senaryo içine çeşitli boyut ve elektriksel özelliklere sahip yüzeyler ve gömülü nesneler yerleştirmek mümkün olmaktadır.Tez çalışması kapsamında farklı boyut ve elektriksel özelliklere sahip yüzeyler ve nesnelerden oluşan senaryolar, farklı anten konfigürasyonları ile test edilmiş ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir. Nesne boyutlarının, elektriksel özelliklerinin, anten dizilim ve sayısının etkileri araştırılmıştır. | tr_TR |
| dc.description.abstract | Detection, classification, and/or identification from subsurface imaging (SSI) process is extremely challenging. Applications range from anti-vehicle and anti-personnel land mine detection to early identification of tumors in biological tissues. SSI is based on illuminating an area / object with a sensor (or a group of sensors) and processing forward and/or backward scattered signal. The imaging information is hidden on the difference of electromagnetic (EM) parameters (e.g., permittivity) in the environment. The sensors cover EM, acoustic, seismic transducers, infrared and daytime cameras, etc. Yet, there is neither a single sensor nor a hybrid system fully reliable. SSI challenges are sensor development, waveform design, scan alternatives, array processing, software development (noise elimination, echo cancellation, clutter filtering, leveling, smoothing, etc.), imaging, and performance evaluation.One of the most promising sensors in SSI is the Ground Penetrating Radar (GPR). GPR has many applications ranging from Earth Science to archaeology, medicine to defense, etc. The most significant performance degradation of GPR is its poor performance in highly conductive and heterogeneous media. Other disadvantages include cost, software, operation, and the requirement of a considerable expertise for image interpretation.The Finite-Difference Time-Domain (FDTD) method has been widely used in SSI and GPR simulations. The beauty of the FDTD method resides on the fact that it is easy to implement and it allows two- and three-dimensional (2D / 3D) visualizations directly in the time domain.Numerical simulations in these areas offer great possibilities not only in understanding physical background of the problem at hand, but also in doing research in these challenging areas.In this study a novel and powerful two-dimensional subsurface imaging virtual tool-GrGPR- is designed and an imaging algorithm, which uses the synthetic data generated via GrGPR, is improved. Via GrGPR several subsurface scenarios can be modeled and solved. Different source/receiver array configurations and several surfaces and objects with various dimensions electrical properties can be involved within the scenarios.In this study, tests with different source/receiver array configurations are performed and results for surfaces and buried objects with various geometrical shapes and electrical properties are discussed. | en_US |
| dc.format.extent | XVII, 126 sayfa | tr_TR |
| dc.identifier.citation | Karpat, E. (2009). Gömülü ve/veya örtülü nesnelerin algılanmasında yeni yaklaşımlar. Yayınlanmamış doktora tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11452/3323 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Uludağ Üniversitesi | tr_TR |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | tr_TR |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Yüzeyaltı görüntüleme | tr_TR |
| dc.subject | Yapay açıklıklı radar | tr_TR |
| dc.subject | Yüzeyaltına nüfuz eden radar (GPR) | tr_TR |
| dc.subject | Dalga şekli tasarımı | tr_TR |
| dc.subject | Ur algılama | tr_TR |
| dc.subject | Mayın algılama | tr_TR |
| dc.subject | Mikrodalga görüntüleme | tr_TR |
| dc.subject | Görüntü oluşturma | tr_TR |
| dc.subject | Nesne tanımlama | tr_TR |
| dc.subject | FDTD | tr_TR |
| dc.subject | Subsurface imaging | en_US |
| dc.subject | Synthetic aperture radar | en_US |
| dc.subject | Ground penetrating radar (GPR) | en_US |
| dc.subject | Waveform design | en_US |
| dc.subject | Tumor detection | en_US |
| dc.subject | Mine detection | en_US |
| dc.subject | Microwave imaging | en_US |
| dc.subject | Image reconstruction | en_US |
| dc.subject | Object identification | en_US |
| dc.title | Gömülü ve/veya örtülü nesnelerin algılanmasında yeni yaklaşımlar | tr_TR |
| dc.title.alternative | New approaches to detect buried and/or covered objects | en_US |
| dc.type | doctoralThesis | tr_TR |