Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

525-531

Authors: Burak TUYSUZ1*

Abstract Interest in passive radar systems is increasing because of its hidden operational capabilities, cost effectiveness and low maintenance requirements. The greatest advantage of these systems is that they can detect and follow targets using the illuminators in the environment without the need for a dedicated transmitter. In recent years, the increasing number of wireless transmitters have begun to be gathered at a single point, creating new opportunities for passive radar systems. In this study, target detection performance in passive radar systems by using multiple frequency FM radio broadcasts from a common transmitter point is investigated. Accordingly, a real-time applicable method proposed that combines the singular channels on a broad frequency band with software based radio technologies to improve target detection performance. It has been shown that the proposed method improves the target detection performance of FM signals without introducing additional load to the system and reduces the performance fluctuations and ghost targets that are generated in passive radar systems due to the modulation content. Öz Gizli operasyon kabiliyeti, uygun maliyet ve düşük bakım gereksinimi gibi özellikleri nedeniyle pasif radar sistemlerine olan ilgi giderek artmaktadır. Bu sistemlerin en büyük avantajı ise kendilerine ait bir vericiye ihtiyaç duymadan ortamda bulunan vericileri kullanarak hedef tespit ve takibi yapabilmeleridir. Son yıllarda sayıları artan kablosuz iletişim vericilerinin tek bir noktada toplanmaya başlanması ise pasif radar sistemleri için yeni fırsatlar yaratmaktadır. Bu çalışmada, ortak bir verici noktasından, birden çok frekansta yapılan FM radyo yayınların birlikte kullanılmasıyla pasif radar sistemlerinde hedef tespit performansının arttırılması araştırılmıştır. Önerilen yöntem sayısallaştırılan geniş bir frekans bandından ayrıştırılan tekil kanalların yazılım tabanlı radyo teknolojileri ile toplanarak hedef tespit performansının artırılmasını sağlamaktadır. Gerçek FM radyo verileri ile yapılan testlerde önerilen yöntemin sisteme ek yük getirmeden hedef tespit performansını artırdığı, modülasyon içeriği sebebiyle pasif radar sistemlerinde oluşan performans dalgalanmalarını ve oluşan hayalet hedefleri azalttığı görülmüştür. Anahtar kelimeler: Pasif radar, FM radyo, Çoklu verici, Hedef tespit, Yazılım tabanlı radyo

539-545

Authors: Gülden ELEYAN1* , Muhammed SALMAN2

Abstract In this paper, we propose a new two-dimensional (2D) zero-attracting least-mean-square (ZALMS) adaptive filter by imposing a sparsity aware l1-norm penalty term into the cost function of the 2D-LMS algorithm. Comparisons with 2D-LMS and BM3D algorithms were conducted both on sparse and non-sparse images. The carried-out simulations show that the proposed algorithm has good capabilities in updating the filter coefficients along both horizontal and vertical directions, and its performance is similar with the 2D-LMS algorithm with lower computation time. But 2D-ZALMS performs better than BM3D algorithm. Öz Bu yazıda, iki boyutlu en küçük kare algoritmasının (2D-LMS) maliyet fonksiyonuna seyrekliği farkeden l1-norm ceza terimi yükleyen yeni bir 2D sıfıra çeken en küçük ortalama kare (ZALMS) uyarlamalı filtreyi önermekteyiz. 2D-LMS ve BM3D algoritmaları ile karşılaştırmalar hem seyrek hem de seyrek olmayan görüntülerde yürütülmüştür. Simülasyon sonuçları, önerilen algoritmanın hem yatay hem de dikey doğrultuda filtre katsayılarının güncellenmesinde iyi yeteneklere sahip olduğunu göstermiştir ve performansı düşük hesaplama zamanına sahip 2D-LMS algoritması ile aynı/daha iyidir. Ancak 2D-ZALMS, BM3D algoritmasından daha iyi performans göstermektedir. Anahtar kelimeler: LMS, Görüntü iyileştirme, Seyrek sinyaller

553-559

Authors: Ahmet Güngör PAKFİLİZ1*

Öz Bu çalışmada yerden havaya takip görevlerinde kullanılan video sistemlerinin uçan nesneleri otomatik olarak tespit ve takip etmesi için yeni bir metot sunulmaktadır. Bu yaklaşımda uçan bir nesnenin varlığının tespiti için Standart Sapma bilgisinin kullanıldığı bir metot geliştirilmiştir. Tespit sonrası takip için ölçüm verisi takibe uygun hale getirilir, bu amaçla uçan nesnenin arka fona göre daha baskın hale gelmesi sağlanır. Hedefin takibi için gerçek zamanlı performans verebilen genlik bilgisi ilave edilmiş Etkileşimli Çoklu Model Olasılıksal Veri İlişkilendirme (EÇMOVİ-GB) algoritması kullanılmıştır. EÇMOVİ-GB algoritması temelde nokta verisi takibinde kullanılan bir algoritma olmakla birlikte bu çalışmada video takibinde kullanılabilirliği gösterilmiştir. Bu amaçla örneklenen video çerçevelerinin genlik bilgileri uygun olarak kodlanarak nokta verisi haline getirilir ve takip bu veri üzerinden gerçekleştirilir. Böylece hedefin otomatik olarak tespit edildiği, takibin başlatıldığı ve sürdürüldüğü bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma değişik manevra, hedef tipleri ve arka fon gürültü durumları için incelenerek, başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar kelimeler: Otomatik hedef tespiti, Video takip, Etkileşimli çoklu model, Olasılıksal veri ilişkilendirme Abstract In this study, a new method is presented to automatically detect and track flying objects through video systems that are used for surface to air tracking tasks. In this approach, a method has been developed in which Standard Deviation is used to determine the presence of a flying object. The measurement data is adapted to track, so that the flying object becomes more dominant than the background. In order to track the detected target in real time, Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association with Amplitude Information (IMMPDA-AI) algorithm is used. Although the IMMPDA-AI algorithm is mainly a point tracking algorithm, in this study, its applicability to video tracking is shown. For this purpose, the amplitude information of the sampled video frames is encoded as point data and the tracking is performed on this data. Thus, an algorithm has been developed in which the target is automatically detected, track initiated and continued. The algorithm is evaluated for different maneuvers, target types and clutter situations, and successful results are obtained.

571-576

Authors: Oktay ARIKAN1 , Evren İŞEN2* , Bedri KEKEZOĞLU3

Abstract Sizing of PV panel, wind turbine and storage batteries in hybrid energy systems is the most important research topic for a system design. There are many studies in the literature, using different approaches about sizing of hybrid renewable energy systems. In this study, experimental and simulation performance differences of the installed hybrid system are presented. The system that is installed in Yildiz Technical University, has 600 W wind turbine, 2x320 W photovoltaic (PV) panel group and 4x210 Ah batteries. A maximum power point tracking (MPPT) controller, a hybrid controller and an inverter are utilized to control the panels, wind turbine and power flow. A weather station is used to measure the weather conditions such as wind speed, temperature, radiation, and electrical quantities are recorded by a data logger. The system is modelled depending on the datasheets of the components, and the modelling results are compared with experimental results. Öz Hibrit enerji sistem tasarımında fotovoltaik panel, rüzgar türbini ve akülerin boyutlandırılması en önemli araştırma konusudur. Literatürde hybrid yenilenebilir enerji sistemlerinin boyutlandırılmasında farklı yaklaşımlar kullanan çok sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada, kurulan bir hibrit sistemin deneysel ve simülasyon sonuçları arasındaki farklılıklar ortaya konmuştur Yıldız Teknik Üniversite’sinde kurulan sistem 600 W rüzgar türbini, 2x320 W fotovoltaik panel ve 4x210 Ah akü içermektedir. Maksimum güç noktası takip kontrol cihazı, hibrit kontrolcü ve inverter sırasıyla panel, türbin ve çıkış gücü kontrolü için kullanılmıştır. Hava istasyonu rüzgar hızı, sıcaklık, ışınım gibi hava verilerini kaydetmek için ve veri kaydedici de elektriksel büyüklükleri kayıt altına almak için kullanılmıştır. Sistem kullanılan bileşenlerin katalog bilgilerine göre modellenmiştir ve modelleme sonuçları ile uygulama sonuçları karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Hibrit sistem, Yenilenebilir enerji, Rüzgar enerjisi

586-595

Authors: Mustafa Bilgehan İMAMOĞLU1* , Mustafa ULUTAŞ2

Öz Bilgi Teknolojilerindeki hızlı gelişim son zamanlarda İnternet üzerinden veri paylaşımını kolaylaştırmıştır. Dijital verilerin izinsiz olarak kopyalanması veya değiştirilmesi telif hakkı koruma sorununu beraberinde getirmiştir. Kriptografi hassas bilgileri güvenli bir şekilde paylaşmak için kullanılsa bile şifrelenmiş bilgiler orijinal veri ile ilişkilendirilemediğinden telif hakkı koruma sürecinde kullanılamazlar. Dijital haklar yönetiminde son zamanlarda sayısal damgalama yöntemleri kullanılmaktadır. Özel hazırlanmış gizli bilgileri veya damgayı sayısal ortama gizleme yöntemleri verilerin korunmasında ve sahiplik bilgilerinin belirlenmesinde ek güvenlik mekanizması sağlamaktadırlar. Çoklu ortam dosyalarındaki hak yönetimi için önerilen algoritmalar, veri tabanları üzerinde doğrudan uygulanamamaktadır. Veri tabanı damgalama için kullanılan yöntemlerden bazıları, ilişkide yer alan XML veri alanlarından faydalanmaktadır. Bu çalışmada XML alanlar üzerinde Homoglif Dönüşüm tabanlı yeni bir algoritma önerilmektedir. Birincil anahtar ve özüt fonksiyonu veri tabanında damgalanacak satırların seçiminde kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin literatürdeki diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında yüksek damgalama kapasitesinde çeşitli ataklara karşı iyileştirilmiş sağlamlık elde ettiğini göstermektedir. Anahtar kelimeler: Sayısal damgalama, Veri tabanı damgalama, Homoglif, XML Abstract Rapid developments in Information Technologies have eased data sharing through the Internet recently. Copying or modification of digital data without permission and sharing by unauthorized users have brought copyright protection problem. Even though cryptography can be used to share sensitive information securely, it cannot be used to protect copyright since encrypted information cannot be associated with the original. Digital watermarking methods are used lately in digital rights management. Methods to hide specially crafted secret information or watermark into digital media provide additional security mechanism in protecting the data and determining the ownership information. Algorithms recommended for right management in multimedia files cannot be applied directly on databases. Some methods used for watermarking databases take advantage of Extensible Markup Language (XML) data fields attached. A new method based on Homoglyph Transformation in XML fields is proposed in this manuscript. Primary key and hash algorithm are used together in the selection of lines to be watermarked in the database. Results indicate improved robustness against various attacks in high watermarking capacity by the proposed method compared to other methods reported in the literature. Digital watermarking, Database watermarking, Homoglyph, XML

603-614

Authors: Beste TAVUS1* , Kamil KARATAŞ2 , Mustafa TÜRKER3

Öz Günümüzde uzaktan algılama teknolojisi ve görüntü işleme tekniklerin gelişmesiyle birlikte, uydu görüntüleri tarımsal alanlarda ürün deseninin belirlenmesi çalışmalarında sıklıkla tercih edilir hâle gelmiştir. Bu çalışmada, yüksek konumsal çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden tarımsal alanlarda nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemi ile ürün desenin belirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışma alanı, Marmara Bölgesi’nde bulunan Bursa ili, Karacabey ilçesinin güneybatısında yer almakta ve yaklaşık 9×9 km2’lik bir alanı kapsamaktadır. Domates, mısır, biber, buğday, pirinç ve şeker pancarı bölgede yetiştirilen başlıca tarım ürünleridir. Çalışmada, IKONOS uydu görüntüsü çoklu-çözünürlük segmentasyon tekniği ile segmente edilmiştir. Segmentasyon işleminde gerekli parametrelerden en önemlisi olan ölçek parametresi için en uygun değer ESP-2 (Estimation of Scale Parameter) yazılımı ile belirlenmiştir. Diğer segmentasyon parametreleri olan şekil ve bütünlük parametreleri için en uygun değerler ise, yapılan deneme analizleri neticesinde tespit edilmiştir. Sınıflandırmanın doğruluğunu artırmak için, görüntünün orijinal bantlarına ek olarak, normalize edilmiş bitki indeksi (NDVI) bantı ile homojenlik, zıtlık, farklılık, ortalama, varyans ve entropi doku bantları kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi, toplam 29 bantlı veri seti kullanılarak eCognition yazılımında nesne-tabanlı en yakın komşuluk tekniği ile yapılmıştır. Elde edilen sınıflandırma sonucu, 2212 adet yer gerçeği verisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Doğruluk analizleri neticesinde, sınıflandırmanın genel doğruluğu %87.5 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, yüksek çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden tarımsal ürün deseni tespitinin nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemiyle yüksek doğrulukta belirlenebildiğini göstermektedir. Anahtar kelimeler: Segmentasyon, Nesne-tabanlı sınıflandırma, Doku analizi Abstract Nowadays, with the development of remote sensing technologies and image processing methods, satellite images have become frequently preferred in studies to determine the crop pattern in agricultural areas. In this study, it is aimed to detection the crop pattern in agricultural areas with high accuracy by using object-based classification technique from high spatial resolution IKONOS satellite images. The study area is located on the South-west of the Karacabey district of the Bursa province in the Marmara Region and covers an area of nearly 9×9 km2. Tomato, corn, pepper, wheat, rice and sugar beet are the main products grown in the region. In this study, the IKONOS satellite image is segmented using multi-resolution segmentation technique. The most appropriate value for the scale parameter, which is the most important parameter in the segmentation process, has been determined by ESP-2 (Estimation of Scale Parameter) software. Various combinations have been tried for shape and compactness parameters in order to find the optimal segmentation parameters. In order to increase classification accuracy, normalized difference vegetation index (NDVI) and GLCM texture measurement methods have been used, including homogeneity, contrast, dissimilarity, mean, variance, and entropy. Using the data set from consist 29 bands, the image classification process have been performed using the object-based nearest neighbor classification technique in the eCognition software. The obtained classification results have been tested on parcel basis using 2212 ground truth data. The overall accuracy of the classification has been calculated as 87.5%. The results show that the high spatial resolution IKONOS satellite image can be used to detection high accuracy with object-based classification of agricultural crop pattern.