Geliştirilmiş bulanık ARTMAP ile radar darbelerinin uyarlanabilir sınıflandırılma

Radar kimliklendirme, elektronik istihbarat sistemlerinin esas parçalarından bir tanesidir. Bu zamana kadarki çalışmalarda eğitim sürecinde öğretildiği radar türlerini tanıyabilmesinin yanısıra test aşamasında öğrenmeye devam edip yeni bir radar türüyle karşılaştığında ise yeni bir sınıf açma kabiliyetine sahip olması sebebiyle bulanık ARTMAP tercih edilen yöntemlerden birisi olmuştur. Bu çalışmada radar Darbe Tanımlayıcı Kelimelerin (DTK) doğrudan radar vericilerini kimliklendirme amacı ile kullanılması probleminin Bulanık ARTMAP ile çözümüne yenilikler eklenmiştir. Bunlardan ilki, sistemin karmaşıklığını azaltmak adına geleneksel bulanık ARTMAP algoritmasındaki iki katmanlı benzerlik kontrolünün farklı bir benzerlik ölçütü ile tek seferde gerçekleştirilmesidir. İkinci olarak, yeterli benzerliğe karar vermek için kullanılan eşik (uyanıklık) değeri, eğitim sürecine eklenen bir geçerlilik testi ile ortama göre ayarlanmaktadır. Elde edilen sonuçlar bu iki yeniliğin geleneksel bulanık ARTMAP sınıflandırıcısını sınıflandırma doğruluğu ve karmaşıklık açısından geliştirdiğini onaylamaktadır.Radar emitter identification is an indispensable part of electronic intelligence (ELINT). Due to its ability to assign a new class label to unfamiliar classes and continue learning during testing while at the same time holding the information obtained during training, fuzzy ARTMAP is one of the methods that has been considered for this problem up to now. In this paper, fuzzy ARTMAP is improved in order to identify radar emitters directly from radar Pulse Description Words (PDWs). The first improvement is the use of a one-step similarity check mechanism instead of the two-layer similarity check mechanism of conventional fuzzy ARTMAP in order to decrease the complexity. The second one is that vigilance parameter is set according to the current environment during an extra vigilance-validation stage within training. The results prove that fuzzy ARTMAP is improved with the addition of these two improvements in terms of complexity and classification accuracy