Geri Dön

Missile evasion maneuver generation with model-free deep reinforcement learning

Modelden bağımsız derin pekiştirmeli öğrenme ile füzeden kaçınma manevraları

PDF İndir

  1. Tez No: 886884
  2. Yazar: MUHAMMED MURAT ÖZBEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Silahlı ̇Insansız Hava Araçları (SIHA), modern askeri taktik ve stratejileri temelden deg ̆is ̧tirmis ̧, insanlı hava araçları için daha önce mümkün olmayan veya yüksek risk tas ̧ıyan yetenekler sunmus ̧tur. Bu araçlar, barıs ̧ ve savas ̧ durumlarında durumsal farkındalık sag ̆lamak ve sürdürmek için gerekli olan istihbarat toplama, kes ̧if operasyonları, gözetleme, hedef tespit ve belirleme gibi çes ̧itli kritik görevleri yürütebilir. Ayrıca, SIHA'lar uçak mühimmatı, füzeler, bombalar ve Anti-Tank Güdümlü Füzeler (ATGM'ler) gibi ileri düzey silah sistemleriyle donatılmıs ̧ olup, onları genis ̧ bir yelpazedeki muharebe durumlarında çok yönlü ve etkili kılmaktadır. Füzeler, modern savas ̧ alanında kilit rol oynayan uzun menzilli silah sistemleridir. Özellikle yüksek hızlı ve hassas güdümlü füzeler, kara, deniz ve hava hedeflerine yönelik etkili saldırılar gerçekles ̧tirebilme kapasitesine sahiptir. Füzelerin teknolojik ilerlemeleri, savas ̧ların dog ̆asını deg ̆is ̧tirmis ̧ ve düs ̧man hedeflerinin stratejik bir s ̧ekildevurulmasınısag ̆lamıs ̧tır. Ancakbugüçlüsilahlar,aynızamandasavunma sistemlerinin gelis ̧tirilmesini zorunlu kılmıs ̧tır. Özellikle hava savunma sistemleri, düs ̧man füzelerini tespit etmek, izlemek ve imha etmek için tasarlanmıs ̧ karmas ̧ık teknolojiler içerir. Yapay zeka tabanlı kaçınma sistemleriyle donatılmıs ̧ insansız muharebe hava araçları (SIHA'lar), modern savas ̧ alanında hayatta kalma ve operasyonel etkinlik açısından önemli bir avantaj sag ̆lamaktadır. Bu sistemler, gelen füze tehditlerini algılayarak uçak kontrol yüzeylerini otomatik olarak optimize eder ve bu tehditlerden kaçınmak için en etkili manevraları gerçekles ̧tirebilir. AI teknolojisinin sag ̆ladıg ̆ı bu otonomi, SIHA'ların yüksek hızda seyreden füzelere kars ̧ı ani ve etkili tepkiler vermesini mümkün kılar. Böylece, yapay zeka destekli kaçınma manevraları, SIHA'ların savas ̧ alanında daha esnek, dayanıklı ve stratejik olarak deg ̆erli olmalarını sag ̆lar, aynı zamanda mürettebatsız operasyonlarda güvenlig ̆i artırır. SIHA'ların stratejik deg ̆eri sadece operasyonel yeteneklerinde deg ̆il, aynı zamanda geleneksel insanlı hava araçlarına kıyasla sundukları belirgin avantajlarda da yatmaktadır. Bu avantajlardan en önemlisi, insan pilotlara olan riskin azalmasıdır. ̇Insanlı bir mürettebatın bulunma gereklilig ̆ini ortadan kaldırarak, SIHA'lar kimyasal, biyolojik, radyolojik veya nükleer tehditlerin oldug ̆u alanlar veya yog ̆un düs ̧man ates ̧i altındaki bölgeler gibi yüksek riskli ortamlarda konus ̧landırılabilir. Bu kabiliyet, potansiyel insan kayıplarını büyük ölçüde azaltır ve daha güvenli operasyonel taktiklerin uygulanmasına olanak sag ̆lar. Bunun yanı sıra, SIHA'lar artırılmıs ̧ dayanıklılık ve operasyonel esneklik sunar. ̇Insanlı hava araçlarının dinlenme ihtiyacı ve yorgunluk gibi insan fizyolojik kısıtlamaları tarafından sınırlanmasına kars ̧ılık, SIHA'lar uzun süreli görevlerde çalıs ̧abilir, bu da onları uzun süreli gözetleme ve kes ̧if görevleri için ideal kılar. Bu dayanıklılık, sürekli gözetleme ve istihbarat toplamanın düs ̧manlara kars ̧ı taktiksel bir üstünlük sag ̆lamak için kritik oldug ̆u modern savas ̧larda özellikle deg ̆erlidir. Ancak, SIHA'ların askeri operasyonlarda artan kullanımı, bu insansız tehditleri etkisiz hale getirmek için özel olarak tasarlanmıs ̧ gelis ̧mis ̧ hava savunma sistemleri de dahil olmak üzere, sofistike kars ̧ı önlemlerin gelis ̧tirilmesine yol açmıs ̧tır. Bu kars ̧ı önlemler arasında, 8 Mach hıza kadar ulas ̧abilen yüksek hızlı füzeler, genellikle maksimum hızı yaklas ̧ık 2.5 Mach olan SIHA'lar için önemli bir tehdit olus ̧turmus ̧tur. Bu hız farkı, SIHA'ların hayatta kalmak için son derece etkili kaçıs ̧ manevraları uygulamasını gerektiren ortamlarda, yüksek hızlı tehditlerle kars ̧ı kars ̧ıya kalmalarına neden olur. Bu sorunu çözmek için, yapay zeka (AI) ve makine ög ̆renimi gibi ileri teknolojileri kullanarak yenilikçi çözümler gelis ̧tirilmektedir. Özellikle umut verici bir yaklas ̧ım olarak, SIHA'lar için füze kaçıs ̧ manevraları üretmek amacıyla derin pekis ̧tirmeli ög ̆renmenin (DRL) kullanılmasıdır. Makine ög ̆reniminin bir alt dalı olan DRL, sistemin çevresinden aldıg ̆ı geri bildirimlere dayanarak hareketlerini optimize etmeyi ög ̆rendig ̆i bir deneme yanılma süreci aracılıg ̆ıyla algoritmaların eg ̆itilmesini içerir. SIHA'lar bag ̆lamında, DRL algoritması uçag ̆ın yatıs ̧, dikilme ve kayıs ̧ kontrolünü dog ̆rudankontroledeceks ̧ekildetasarlanmıs ̧tır. Budüzenleme,sistemingenis ̧bir yelpazede potansiyel kaçıs ̧ manevralarını kes ̧fetmesine, bunları gerçek zamanlı olarak optimize etmesine olanak tanır ve yaklas ̧an füze tehditlerinden kaçınmayı sag ̆lar. Bu angajmanın gerçek zamanlı olması çok önemlidir, çünkü SIHA'lar, hipersonik hızlarda hareket edebilen tehditlere hızla tepki vermek zorundadır ve hata yapma veya gecikme için çok az bir hata payı vardır. Bu DRL tabanlı metodoloji kullanılarak gerçekles ̧tirilen kapsamlı simülasyonlar, 88%'lik bir bas ̧arı oranı göstererek umut verici sonuçlar vermis ̧tir. Bu yüksek bas ̧arı oranı, sistemin gerçek dünya muharebe senaryolarının gereksinimlerine dayanabilecek kaçıs ̧stratejilerinietkilibirs ̧ekildeög ̆renipuygulayabildig ̆inigöstermektedir. Bu manevraları otonom olarak gerçekles ̧tirme yeteneg ̆i, yalnızca SIHA'ların hayatta kalma kabiliyetini artırmakla kalmaz, aynı zamanda onların operasyonel faydasını da genis ̧letir, böylece füze saldırısı tehdidinin yüksek oldug ̆u ortamlarda daha güvenli bir s ̧ekilde çalıs ̧abilmelerini sag ̆lar. Böylesine gelis ̧mis ̧ yapay zeka tabanlı manevra sistemlerinin SIHA operasyonlarına entegrasyonunun sonuçları faydalı olacaktır. Bu teknoloji, yapay zeka ve havacılık mühendislig ̆i alanlarını birles ̧tirerek daha iyi ve uyarlanabilir hava platformları yaratmada otonom sistemlerin gelis ̧tirilmesinde önemli bir temel tas ̧ olacaktır. Bu ilerlemeler, yalnızca SIHA'ların savunma yeteneklerini gelis ̧tirmekle kalmaz, aynı zamanda askeri veya askeri olmayan uygulamalarda, acil dog ̆al afet müdahalesi, sınır güvenlig ̆i ve çevresel izleme gibi daha genis ̧ kullanım alanlarının kapısını açar. Ayrıca, SIHA'lar için gelis ̧tirilen teknoloji, hem hava hem de kara araçlarında kullanıma uyarlanabilir, böylece etkisi daha da genis ̧letilebilir. Örneg ̆in, otonom kara araçları, karmas ̧ık ortamlarda gezinmek veya tehditlerden kaçınmak için benzer DRL tabanlı sistemleri kullanabilir ve bu da askeri ve sivil bag ̆lamlarda onların faydasını artırır.Sonuç olarak, füzeden kaçıs ̧ için derin pekis ̧tirmeli ög ̆renme yaklas ̧ımlarının gelis ̧tirilmesi, SIHA'ların yeteneklerini artırmada önemli bir kilometre tas ̧ıdır. Hava savunma sistemleri gelis ̧tikçe, SIHA'ların tehditlerden otonom ve etkili bir s ̧ekilde kaçınma yeteneg ̆i, stratejik avantajlarını korumada kritik olacaktır. Bu sistemlerin etkinlig ̆ini gerçek dünya senaryolarında sag ̆lamak için sürekli aras ̧tırma, gelis ̧tirme ve test edilmesi gereklidir; bu da, giderek karmas ̧ıklas ̧an ve tartıs ̧malı savas ̧ alanlarında hava üstünlüg ̆ünü sürdürme hedefine katkıda bulunur. Otonom teknolojideki bu sürekli yenilik, yalnızca askeri yetenekleri gelis ̧tirmekle kalmaz, aynı zamanda havacılık ve kara operasyonlarının geleceg ̆ini s ̧ekillendirmede AI'nın dönüs ̧türücü potansiyelini gösterir.

Özet (Çeviri)

Unmanned Combat Aerial Vehicles (UCAVs) have fundamentally transformed modern military tactics and strategies, offering capabilities that were previously impossible or highly risky for manned aircraft. These vehicles can conduct a variety of critical missions, including intelligence gathering, reconnaissance operations, surveillance, reconnaissance, and target acquisition, which are essential for gaining and maintaining situational awareness in both peacetime and wartime scenarios. Additionally, UCAVs are equipped with sophisticated weaponry such as aircraft ordnance, missiles, bombs, and Anti-Tank Guided Missiles (ATGMs), making them versatile and effective in a wide range of combat situations. Missiles play a crucial role in modern warfare as long-range weapon systems. With their high speed and precision guidance capabilities, missiles can effectively strike land, sea, and air targets. The technological advancements in missile systems have transformed the nature of warfare, allowing for strategic targeting of enemy assets with great accuracy. However, the power of these weapons has also necessitated the development of advanced defense systems. Specifically, air defense systems have been designed with complex technologies to detect, track, and intercept enemy missiles, ensuring protection against these potent threats. Unmanned Combat Aerial Vehicles (UCAVs) equipped with artificial intelligence-based evasion systems offer significant advantages in terms of survivability and operational effectiveness on the modern battlefield. These systems can autonomously detect incoming missile threats and optimize the aircraft's control surfaces to perform evasive maneuvers effectively. The integration of AI technology allows UCAVs to respond quickly and efficiently to high-speed missile threats, executing precise avoidance actions. This AI-driven capability enhances the flexibility, resilience, and strategic value of UCAVs in combat situations, while also improving safety in unmanned operations. The strategic value of UCAVs lies not only in their operational capabilities but also in the distinct advantages they offer over traditional manned aircraft. One of the most significant benefits is the reduced risk to human pilots. By removing the need for an onboard human presence, UCAVs can be deployed in high-risk environments, including those contaminated by chemical, biological, radiological, or nuclear (CBRN) threats, or in areas under intense enemy fire. This capability greatly reduces the potential for human casualties and allows for more aggressive and daring operational tactics. Furthermore, UCAVs offer enhanced endurance and operational flexibility. Unlike manned aircraft, which are limited by human physiological constraints such as the need for rest and the impacts of fatigue, UCAVs can operate for extended periods, making them ideal for prolonged surveillance and reconnaissance missions. This endurance is particularly valuable in modern warfare, where persistent surveillance and intelligence gathering are critical for maintaining a tactical advantage over adversaries. However, the increasing deployment of UCAVs in military operations has led to the development of sophisticated countermeasures, including advanced air defense systems specifically designed to neutralize these unmanned threats. Among these countermeasures, high-speed missiles capable of reaching speeds up to 8 Mach have emerged as a significant threat to UCAVs, which typically have a maximum speed of around 2.5 Mach. This speed disparity presents a considerable challenge for UCAVs, as they must employ highly effective evasive maneuvers to survive in environments where they are targeted by such fast-moving threats. To address this challenge, researchers and engineers are developing innovative solutions that leverage advanced technologies such as artificial intelligence (AI) and machine learning. One particularly promising approach is the use of deep reinforcement learning (DRL) to generate online missile-evading maneuvers for combat aerial vehicles. DRL, a subset of machine learning, involves training algorithms through a process of trial and error, where the system learns to optimize its actions based on feedback from its environment. In the context of UCAVs, the DRL algorithm is designed to take direct control of the aircraft's aileron, rudder, and elevator, which are critical control surfaces for maneuvering. This setup allows the system to explore a wide range of potential escape maneuvers, optimizing them in real-time to evade incoming missile threats. The real-time nature of this engagement is crucial, as UCAVs must react swiftly to threats that can travel at hypersonic speeds, leaving little room for error or delay. Extensive simulations conducted using this DRL-based methodology have shown promising results, with a reported success rate of 88%. This high success rate indicates that the system is capable of effectively learning and applying evasive strategies that can withstand the demands of real-world combat scenarios. The ability to autonomously execute these maneuvers not only enhances the survivability of UCAVs but also extends their operational utility, allowing them to operate more safely in contested environments where the threat of missile attacks is high. The implications of integrating such advanced AI-driven maneuvering systems into UCAV operations are profound. This technology represents a significant leap forward in the development of autonomous systems, merging the fields of artificial intelligence and aeronautical engineering to create more resilient and adaptive aerial platforms. These advancements not only improve the defensive capabilities of UCAVs but also open up new possibilities for their use in a broader range of military and non-military applications, including disaster response, border security, and environmental monitoring. Moreover, the technology developed for UCAVs can potentially be adapted for use in other types of vehicles, both aerial and ground-based, further expanding its impact. For instance, autonomous ground vehicles could use similar DRL-based systems to navigate complex environments or evade threats, enhancing their utility in military and civilian contexts alike. In conclusion, the development of deep reinforcement learning approaches for missile evasion marks a significant milestone in enhancing the capabilities of UCAVs. As air defense systems continue to evolve, the ability of UCAVs to autonomously and effectively evade threats will be crucial in maintaining their strategic advantage. Continued research, development, and testing of these systems are essential to ensuring their effectiveness in real-world scenarios, ultimately contributing to the broader goal of maintaining air superiority in increasingly complex and contested battle spaces. This ongoing innovation in autonomous technology promises not only to enhance military capabilities but also to lead to broader applications in various fields, showcasing the transformative potential of AI in shaping the future of aerial and ground-based operations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    121609

    A Pursuit evasion game between a missile and an aircraft

    Uçak ile füze arasında kaçma kovalama oyunu

    KEZİBAN DİDEM ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Tez No

    198799

    Three plane approach for 3D proportional navigation

    Üç boyutlu orantısal seyir için üç düzlem yaklaşımı

    İNANÇ MORAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. TURGAY ALTILAR

  3. Tez No

    176883

    A rule based missile evasion method for fighter aircrafts

    Savaş uçakları için füzelerden kural tabanlı bir kaçma yöntemi

    MUHAMMET SERT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  4. Tez No

    216380

    Oransal seyir güdümünün hava savaşında güdümlü füzeden kaçış yöntemi olarak incelenmesi

    Proportional navigation guidance as a missile evasion method in air combat

    SERPİL VURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. YAKUP ÖZKAZANÇ

  5. Tez No

    76102

    Game theoretic pursuit-evasion strategies for a missile and its target

    Bir füzeyle hedefi için oyun kuramına göre kaçma kovalama stratejileri

    OSMAN MERTTOPÇUOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M.KEMAL ÖZGÖREN

Geri Dön