Rüzgar türbini yoğunluğunun yüksek olduğu ve rüzgar türbinleri ile uçak arasındaki Radar Kesit Alanı (RKA) farkının büyük olduğu ortamlarda, rüzgar türbini parazitleri içerisinde tespit edilemeyen hedefler için, radar menzil hücrelerindeki güç seviyelerine göre “sadece rüzgar türbini” ve “rüzgar türbini ile uçak” olmak üzere iki farklı hedef sınıfını ayırt etmeyi sağlayan bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. RF, GB ve MLP sınıflandırıcılarıyla üç senaryoda yapılan değerlendirmelerde, hedefin türbinden farklı hücreye düştüğü durumlarda yüksek (~100%), aynı hücreye düştüğü durumlarda ise düşük (~50%) doğruluk elde edilmiştir. En iyi performans RF ve GB algoritmalarıyla sağlanmış olup bu yaklaşımın hava trafik kontrol personeline kaza kırım önleyici destek sağlaması amaçlanmaktadır.
In environments with high wind turbine density and significant differences in Radar Cross Section (RCS) between wind turbines and aircraft, a classification approach is proposed to distinguish between two target classes—“only wind turbine” and “wind turbine with aircraft”—based on power levels in radar range cells, particularly for targets that cannot be detected within wind turbine clutter. In evaluations conducted under three different scenarios using RF, GB, and MLP classifiers, high accuracy (~100%) was achieved when the aircraft and turbine appeared in different range cells, while accuracy dropped significantly (~50%) when both appeared in the same range cell. The best performance was observed with the RF and GB classifiers, and the proposed approach is intended to provide preventive support to air traffic control personnel to avoid potential aircraft incidents.
