Geri Dön

Çok konuşlu sonar sistemlerinde sentetik veri üretimi ve doğrulanması

Synthetic data generation and validation for multistatic sonar systems

  1. Tez No: 851388
  2. Yazar: KAAN YAVUZARSLAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET ARI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Çok konuşlu sonar sistemlerinde tespit yöntemlerinin ve sensör konumlarının optimizasyonunun gerçekçi bir şekilde geliştirilebilmesi için çok fazla veri ile doğrulanması önem arz etmektedir. Platformların genellikle askeri alanlarda kullanılması sebebiyle zor ulaşılabilirliği ve sistemlerin geniş alanlarda çalışmalarından kaynaklı deniz trafiğini aksatabilmesi veri elde edilişini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, çok konuşlu sonar sistemlerini simüle ederek veri sağlayabilen yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem bir ve daha fazla aktif ve pasif sonarın birlikte çalışmasını temel almaktadır. Simülatör, simülasyon süresine göre kaç adet darbe atımı gerektiğini hesapladıktan sonra ortam parametrelerine göre ortam gürültüsü modeli oluşturmaktadır. Hacim, yüzey ve deniz tabanı yansımalarının dahil edilmesi istenirse bu yansımaları modellemekte ve simülasyon verisine eklemektedir. Simülasyonda kullanılan aktif sonarların seçilen dalga modeli ve parametreleri doğrultusunda yayınları, hedefe göre yansıma kayıpları ve gecikmelere göre uygun şekilde modellenerek sentetik veriye eklenmektedir. Aktif sonarın bazı sütunları körlenmiş ise bu sütunun verileri elektronik gürültü ile değiştirilmektedir. Oluşturulan sentetik veri akustik basınç cinsindendir ve sonar sistemlerinde olduğu gibi önce analog sinyallere dönüştürülmekte ardından ise sayısallaştırılarak kaydedilmektedir. Kaydedilen bu veri pasif sonar tespit verisini oluşturmaktadır. Veriler doğrulanmak amacıyla sonar sinyal işleme algoritmasına tabi tutulmaktadır. Bu işlemede uygun filtreleme işlemi sonrasında hüzme şekillendirme yapılmaktadır. Kullanılan darbe modeline göre kompleks eşlenik filtre ya da FFT tabanlı enerji detektörü kullanılmakta ve ardından yine darbe türüne göre sıralama ya da medyan tabanlı normalizasyon yapılmaktadır. Normalizasyon adımından sonra gürültüye oranlanmış sinyal belli bir eşik değeri ile karşılaştırılmakta ve eşik değerini geçen yerlerde tespit kararı verilmektedir. Tespit için seçilen eşik değeri sabit yanlış alarm olasılığına (CFAR) göre belirlenmektedir. Doğrulama adımının son evresinde ise ekran verisi hazırlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

In order to realistically develop detection methods and optimization of sensor positions in multistatic sonar systems, it is important to verify them with a lot of data. Since the platforms are generally used in military areas, their accessibility and the fact that the systems can disrupt maritime traffic due to their operation in large areas make it difficult to obtain data. In this study, a method that can provide data by simulating multistatic sonar systems has been developed. The developed method is based on the collaboration of one or more active and passive sonar. After calculating how many pulse pulses are required according to the simulation time, the simulator creates an ambient noise model according to the environmental parameters. If volume, surface and seabed reflections are desired to be included, these reflections are modeled and added to the simulation data. The transmissions of the active sonars used in the simulation, in line with the selected wave model and parameters, are modeled appropriately according to the reflection losses and delays relative to the target and added to the synthetic data. If some columns of the active sonar are blinded, the data of this column is replaced by electronic noise. The synthetic data created is in terms of acoustic pressure and, as in sonar systems, it is first converted into analog signals and then digitized and recorded. This recorded data constitutes passive sonar detection data. The data is subjected to sonar signal processing algorithm for verification. In this process, beam shaping is performed after appropriate filtering. Depending on the pulse model used, a matched filter or FFT-based energy detector is used, and then sorting or median-based normalization is performed according to the pulse type. After the normalization step, the signal ratio to noise is compared with a certain threshold value and a detection decision is made in places exceeding the threshold value. The threshold value selected for detection is determined according to the fixed probability of false alarm (CFAR). In the last phase of the verification step, screen data is prepared.

Benzer Tezler

  1. Pansharpening using generative adversarial networks with dual discriminators

    Çift ayrıştırıcılı çekişmeli üretken ağlar kullanarak pankeskinleştirme

    NAHİDE NESLİ CESUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  2. Delta-sigma örneklemeli altdizilim işlemeye dayalı bir demetleme yöntemi

    A Beamforming method based on subarray processing with delta-sigma oversampling

    HASAN ŞAKİR BİLGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURHAN ÇİFTÇİBAŞI

  3. An open-source, machine learning based intrusion detection system

    Makı̇na öğrenmesı̇ tabanlı açık kaynak kodlu saldırı tespı̇t sı̇stemı̇

    ZEMRE ARSLAN TÜVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. Computer-aided exergy and energy analysis of the vacuum distillation unit

    Vakum distilasyon ünitesinin bilgisayar destekli ekserji ve enerji analizi

    SENA KURBAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR YAMAN

  5. Space time adaptive processing (STAP) in multi input multi output (MIMO) radar

    Çok girişli çok çıkışlı (ÇGÇÇ) radar larda uzay zaman adaptif işleme

    MEYSAM BEHNAM KHAJEHPASHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARTAL