Tez detayları

Sismik ivmeölçer kullanılarak izinsiz girişlerin tespiti ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması = Intrusion detection using seismic accelerometers and classification with support vector machines

Yazarlar:

Yurttadur, Ahmet Ayberk

Yayıncı:

Gazi Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2013

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000346483

Anahtar sözcükler:

Makina Mühendisliği

Özet

People moving in a region; generate consecutive impacts on the ground. Some irregularities occur on the ground due to those impact and they spread as seismic waves from the source. In this study, seismic signals, which are generated by footsteps of people, are examined. A test set-up is established for measuring seismic signals equipped with two different type seismic accelerometers and experiments are performed according to different measurement scenarios. Time, frequency and time frequency domain variables and crest factor and kurtosis values of discrete wavelet transform (DWT) analysis data are examined. Three different features matrices are generated with using raw data and DWT analysis crest factor and kurtosis value of data. Detection and no-detection case are divided into two groups and three support vector machine (SVM) classifiers are modeled using data. The results show that, detection distance increase with sensor sensitivity and improved feature matrix generated with DWT crest factor and kurtosis values of data, which also decreases the error rate of the classifier.

İnsanlar bir bölgede hareket ettikçe, hareketin gerçekleştiği zemin üzerinde periyodik darbeler oluşmaktadır. Bu darbeler zeminde düzensizliklerin oluşmasına sebep olur ve bu düzensizlikler, darbe kaynağından sismik dalgalar şeklinde yayılır. Bu çalışmada insan hedeflerin tespiti amacıyla, adım sonucu oluşan sismik sinyaller incelenmiştir. Sismik sinyallerin ölçülebilmesi için farklı iki sismik ivmeölçerin kullanıldığı bir deney altyapısı kurulmuş ve farklı ölçüm senaryolarında deneyler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen test sonuçlarının; zaman, frekans ve zaman/frekans tanım bölgesi verileri ve ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) analizi sonuçlarının crest faktörü ve kurtosis değerleri incelenmiştir. Elde edilen analiz sonuçlarına göre ham veri crest faktörü, ADD analiz sonuçları crest faktörü ve kurtosis değerleri kullanılarak üç farklı özellik matrisi oluşturulmuş, hedefin var olduğu ve olmadığı zamanlar iki gruba ayrılmıştır. Hedefin var olup olmadığının sınıflandırılması için üç destek vektör makinesi (DVM) modeli geliştirilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, sismik ivmeölçerin hassasiyetinin yükselmesiyle daha uzun mesafelerde hedef tespitinin yapılabildiğini ve ADD sonuçlarının crest faktörü ve kurtosis değerlerine bakılarak, literatürde yaygın olarak kullanılan ham verinin crest faktörü ve kurtosis değerlerinin incelenmesi yöntemine göre hedeflerin daha az hata oranı ile sınıflandırılabildiğini göstermiştir.

Tez detayları

Sismik ivmeölçer kullanılarak izinsiz girişlerin tespiti ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması = Intrusion detection using seismic accelerometers and classification with support vector machines

Yazarlar: Yurttadur, Ahmet Ayberk

Yayıncı: Gazi Üniversitesi

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2013

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000346483