Primjena neuronskih mreža s kompleksnim vrijednostima u klasifikaciji radarskih signala

završni rad

• Naslov (engleski): Application of complex valued neural networks in the classification of radar signals
• Autor: Petar Zlomislić
• Mentor: Marko Bosiljevac (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Bosiljevac (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivana Žeger (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dubravko Tomić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Cilj ovog rada je razvoj klasifikacijskog modela za analizu radarskih podataka koji koristi neuronske mreže s kompleksnim vrijednostima. U uvodnom dijelu rada opisan je rad radara sa sintetičkom aperturom te načina na koji on generira podatke. Takve podatke smo koristili u daljnjoj analizi te su primjeri podataka prikazani u radu. Također, u uvodnom dijelu je objašnjen rad neuronskih mreža koje su se koristile za analizu radarskih podataka, te su predstavljeni problemi koji nastaju kod razvoja neuronskih mreža s kompleksnim vrijednostima. Prikazani su pristupi rješavanju spomenutih problema te implementacija klasifikacije radarskih podataka primjenom četiri različita pristupa. Primjenom razvijenih algoritama pokazano je da je moguće ostvariti veću točnost klasifikacije primjenom neuronskih mreža s kompleksnim vrijednostima čime je potvrđena opravdanost ovakvog pristupa u analizi kompleksnih radarskih signala i slika.

Sažetak (engleski)

The goal of this work was to develop a classification model for radar data analysis that uses complex valued neural networks. The introductory part of the paper describes the operation of the synthetic aperture radar and the way it generates data. We used such data in further analysis, and examples of considered radar data are presented in the paper. Also, in the introductory part, the principles of neural networks that were used for radar data analysis is explained, and the problems that arise in the development of complex valued neural networks are presented. Approaches to solving the mentioned problems and the implementation of classification of radar data using four different approaches are presented. By applying the developed algorithms, it was shown that it is possible to achieve higher classification accuracy by applying complex valued neural networks, which confirms the justification of this approach in the analysis of complex radar signals and images.

• Ključne riječi: GBSAR; radar sa sintetičkom aperturom; neuronske mreže; neuronske mreže s kompleksnim vrijednostima
• Ključne riječi (engleski): GBSAR; synthetic aperture radar; neural networks; complex valued neural networks
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:839155
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 22:33:00