In this thesis new methods are introduced for radar emitter identification. Radar emitter identification is the process of identifying surrounding threat emitters in electronic warfare environments.A method is developed for deinterleaving of radar pulse sequences. For this purpose, first clustering performances of two self-organizing neural networks, namely SOM and Fuzzy ART are evaluated. Then, a pulse amplitude tracking algorithm is proposed for dynamically varying signal environments wherein radar parameters can change abruptly. Simulation results show that the proposed algorithm can successfully deinterleave radar emitters that have agile pulse parameters.Another method is developed for the recognition of pulse repetition interval modulation patterns. The method is based upon new features extracted from multiresolution wavelet decompositions of different types of pulse repetition interval modulation sequences. Simulation results show that recognition performance of the proposed features outperform conventional histogram based methods in both accuracy and computation time.

Bu tezde radar vericilerinin kimliklendirilmesine yönelik yeni metotlar geliştirilmiştir. Radar verici kimliklendirme elektronik harp ortamlarında etrafta tehdit oluşturan vericilerin kimliklendirilmesi sürecidir.Geliştirilen metotlardan bir tanesi radar darbe dizilerinin ayrıştırılmasına yönelik geliştirilmiştir. Bu amaç için, öncelikle SOM ve Bulanık ART kendini örgütleyen sinir ağlarının kümeleme performansları değerlendirilmiştir. Daha sonra radar parametrelerinin ani olarak değişebildikleri dinamik değişken sinyal ortamları için bir darbe genliği izleme algoritması geliştirilmiştir. Benzetim sonuçları önerilen algoritmanın çevik darbe parametrelerine sahip radar vericilerini başarılı bir şekilde ayrıştırabildiğini göstermektedir.Bir diğer metot darbe tekrarlama aralığı modülasyon örüntülerinin tanınması üzerinedir. Metot farklı tip darbe tekrarlama aralığı modülasyon dizilerinin çoklu çözünürlüklü dalgacık ayrıştırmasıyla çıkarılan yeni özniteliklere dayanmaktadır. Metot çok geniş bir aralıktaki darbe tekrarlama aralığı modülasyon parametreleriyle test edilmiştir. Benzetim sonuçları önerilen özniteliklerin oldukça gürbüz olduklarını ve geleneksel histogram tabanlı metotları hem doğruluk hem de hesaplama süreleri yönünden geçtiklerini göstermektedir.