Gürültülü çevrelerde hedef tipinin belirlenmesi askeri amaçlı uygulamalarda çok önemli bir problemdir. Uçak, gemi, kara araçları gibi radar hedefleri elektromanyetik bir dalga tarafından uyarıldıkları zaman, saçılan alan ilgili hedeflerin karakteristik özelliklerini gösterir. Bu çalışmada, kargo, savaş, bombardıman, ticari uçaklar gibi farklı tipteki radar hedeflerini ayırmak için yapay sinir ağlarına dayanan bir yöntem sunulmuştur. Hedef yörüngeleri gerçek uçak radarlarından elde edilmiştir. Çalışmada, ileri beslemeli yapıya sahip bir sinir ağının farklı radar hedeflerinin tipini başarı ile belirlediği gösterilmiştir.

I. GİRİŞ

Elektromanyetik dalgalar tarafından uyarılan bir hedefin zaman domeni cevabı, ilgilenilen hedefin karakteristik özelliklerini taşımaktadır. Bir hedefin toplam cevabı; uyarım amacıyla gönderilen sinyalin, hedeften ileriye geçtiği zaman ortaya çıkan önceki-zaman saçılma cevabı ve sinyalin hedeften yansıması sonucunda ortaya çıkan sonraki zaman saçılma cevabı olarak modellenir. Farklı hedef tiplerini belirlemek için bu karakteristik cevaplar kullanılmaktadır. Literatürde, bu amaçla geliştirilmiş olan yöntemler bulunmaktadır [1]. Bu yöntemlerde, sonraki-zaman cevabı frekans domeninde modellenmektedir. Bu frekans domeni modelinde, kutupların Laplace domenindeki konumları, incelenen hedeflerin şekil ve büyüklüklerinin bir fonksiyonudur. Böylece hedef belirleme problemi, hedefin ait olduğu kümeyi belirlemek için bir zaman serisinden tahmin edilmesi gereken kutup sayısının sabitlenmesi  işlemi olarak tanımlanabilir.

Son yıllarda gürültülü çevrelerde hedef belirleme ve türünü tespit etme problemlerinde kullanılmaya başlayan yapay sinir ağları (YSA), oldukça iyi sonuçlar vermektedir. İnsan beyninin çalışma prensibi üzerine oluşturulmuş olan YSA’lar [2,3], giriş ve çıkış veri kümelerini kullanarak sistem davranışını öğrenebilen yapay sistemlerdir. YSA’lar herhangi bir problem hakkında girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi (doğrusal olsun veya olmasın), elde bulunan mevcut örneklerden genelleme yaparak daha önce hiç görülmemiş olan veya uygulanmamış olan örneklere kabul edilebilir çözümler üretirler. Bu özellik YSA’lardaki zeki davranışın temelini oluşturur. Öğrenme yeteneği, kolayca farklı problemlere uyarlanabilirliği, genelleme yapabilmesi, daha az bilgi gerektirmesi, paralel yapılarından dolayı hızlı çalışabilme yeteneği ve kolay bir şekilde uygulanabilmesi gibi pek çok avantajından dolayı yapay sinir ağları mühendisliğin pek çok alanında farklı problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Daha önceki çalışmalarda  [4-6], dairesel, dikdörtgen ve üçgen mikroşerit antenlerin çeşitli parametreleri YSA ile başarılı bir şekilde hesaplanmıştır. Bu çalışmada ise altı farklı hedefin tipi YSA’lar kullanılarak belirlenmiştir. Belirlenen hedeflere ait yörünge verileri gerçek uçaklardan elde edilmiştir [7]. Aşağıdaki bölümlerde, ilk önce çok katlı perseptronlar ve geri yayılım algoritması kısaca açıklanacaktır. Daha sonra, YSA’nın  hedef tipi belirlenmesinde kullanımı ve çalışmanın sonuçları sunulacaktır.