Time difference of arrival based passive sensing and positioning system integrated into moving platforms
Geliş zamanı farkı yaklaşımlı hareketli platformlara entegre pasif yayın algılama ve konumlandırma sistemi
- Tez No: 887809
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bilgi kaynağının konumunu kestirmek insanlığın en ilkel dönemlerden beri en temel ihtiyaçlarından olmuştur. Öyle ki canlıların iki kulaklı olacak şekilde evriminin sebebi hikmeti dahi sesin, yani bilginin kaynağını konumlandırma ihtiyacındandır. Ses yayıldıkça, kulaklarımıza farklı mesafelerden ulaşır ve bu da aralarındaki zaman farkına (ITD) yol açar. Beyin sesin şiddetiyle birlikte bu bilgiden de faydalanarak ses kaynağının konumunu kestirmektedir. Bu tezde doğada milyonlarca yıldır var olan zaman varış farkı bilgisi ile konumlandırma prensibi, bir haberleşme mühendisi perspektifi ile, radyo frekansları yayan bir kaynağı konumlandırmak üzerine incelenecektir. Sinyal kaynağı konumlandırmak için bir çok farklı yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemler başlıca alıcıya ulaşan sinyalin gücünü, geliş zamanını, frekansını, fazını veya bu bilgilerin birkaçını kullanarak konumlandırma yapmaya çalışmaktadır. Gelen sinyalin gücü ortamdaki yer şekillerine, sinyalin frekansına, ve çıkış gücüne doğrudan bağlıdır. Bu değişkenler çoğu zaman tahmin edilemez olduklarından sinyal gücü incelenerek hedefin konumlandırılmaya çalışılması genellikle düşük doğruluklu sonuçlar verir. Sinyalin fazının ölçülebilmesi için birden fazla anten ve RF kata ihtiyaç duyulmaktadır ve bu şekilde hedefin konumu değil ancak açısı kestirilebilmektedir. Birden fazla alıcıya ulaşan sinyallerin zamanı kestirildiğinde bu zaman anlarının farkına bakılarak hedefin konumu kestirilebilmektedir. Yalnızca varış zaman farkı (TDOA) bilgisi kullanarak x, y, ve z konum bilinmeyenlerinin bulunduğu 3 boyutlu denklem uzayının çözülebilmesi için en az 3 denkleme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu denklemler, konum belirlemek için gereken minimum bilgi miktarını sağlar. Ancak, birbirleri ile lineer bağımsız 3 farklı TDOA denklemi elde etmek için en az 4 alıcıya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu alıcılar arasında bir referans alıcı belirlenir ve diğer 3 alıcı ile referans alıcı arasındaki zaman farkları kullanılarak birbirleri ile lineer bağımsız denklemler elde edilir. Bu şekilde elde edilen denklemler, hedef konumu belirlemek için kullanılır. Ancak, elde edilen denklemler genellikle lineer olmadığından, hızlı ve yüksek doğruluklu bir çözüm elde etmek her zaman kolay olmamaktadır. Ayrıca, sistemdeki donanım kusurları ve gürültü gibi faktörler nedeniyle denklem uzayının net bir çözümü olmayabilir. Bu gibi Farklı problemlere çözüm sunan sonuçları elde etmek için çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu yöntemler arasında LS (Least Squares) gibi cebirsel yöntemler ve PSO (Particle Swarm Optimization) gibi heuristik yöntemler bulunmaktadır. LS gibi cebirsel yöntemler, denklem sistemini doğrudan çözerek hedef konumu tahmin ederken PSO gibi heuristik yöntemler ise belirli bir hedef fonksiyonunu optimize ederek en uygun konumu bulmaya çalışırlar. Heuristik yöntemler, denklemlerin lineer olmaması veya gürültülü bir ortamda çalışılması durumunda bile etkili sonuçlar verebilirler. Biz bu çalışmada PSO algoritmasının bir çeşidi olan Ateş böceği (firefly) algoritmasını kullandık. Ateş böceği algoritması verilen maliyet fonksiyonu haritası üzerinde rastgele noktalara ateş böcekleri dağıtılması ile başlar. Ateş böcekleri maliyet haritası üzerindeki en küçük maliyetli ateş böceğinin olduğu çözüme doğru yaklaşırlar. Bu sırada daha düşük bir maliyetin olduğu çözüm görülürse takip edilen ateş böceği değişir ve tüm ateş böcekleri yeni en küçük maliyetli ateş böceğine yaklaşmaya başlar. Bu çalışmada ateş böceği algoritmasının kullanılma sebebi birden fazla ihtiyacımıza cevap veren avantajlı bir algoritma olmasıdır. Bu avantajlar başlıca diğer algoritmaların aksine yalnızca 3 TDOA denklemi yerine sonsuz sayıda TDOA ölçümünden faydalanarak hedef konumlandırabilmesi, maliyet haritası üzerinde yerel en küçüklere oldukça az takılması ve yüksek doğruluk hedef konumlandırabilmesidir. Ateş böceği algoritması cebirsel çözümlere kıyasla fazla işlem gücüne ihtiyaç duysa da günümüzde bilgisayarlar bu işlem gücünü karşılayabilecek düzeydedir. Varış zaman farkı bilgisi kullanarak 3 boyutlu ortamda konumlandırma yapmak, 4 alıcılı sistem modeli ile sıklıkla test edilmiş olsa da, farklı sistem modelleri ile de başarılı şekilde konumlandırma yapılabilir. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, iki alıcı hareket ettirilerek farklı zaman anlarında TDOA verisi toplanıp, veri toplama işlemi bittikten sonra toplanan veriler kullanılarak hedef konumlandırılabilir. Biz böyle bir sistem modeli düşünüldüğünde karşılaşılacak pratik problemleri düşündük. Sonrasında bu problemleri gerek simülasyon, gerek ölçüm kurulumunda inceledik. Karşılaştığımız ilk problem, alıcılara ulaşan sinyallerin geliş zaman farklarını yüksek doğrulukla nasıl kestirilebileceği konusunda oldu. Alıcılara ulaşan sinyallerin çapraz ilişki işlevinin sonucunda en yüksek değere karşılık gelen örnek kadar gecikme olduğu kabul edildi. Ancak düşük bant genişlikli sinyaller zamanda yavaş değişim gösterdiklerinden, geliş zamanı kestirimi gürültüden etkilenmektedir. Bir başka olası problem ise sistemimizin örnekleme frekansının sinyalin bant genişliğinden dar olmasıdır. Bu durumda, alıcılardan toplanan sinyallerin çapraz ilişkisi gecikme örneğinde tepe değer vermeyecek ve zaman farkı anlaşılamayacaktır. Çözüm olarak, konumunu öğrenmek istediğimiz hedef sinyalin bant genişliği bilinmediği durumlarda, sistemi mümkün olan en yüksek örnekleme ile çalıştırma kararı verdik. Sinyallerin sağlıklı bir şekilde alıcı tarafından örneklenebilmesi için, iki farklı alıcının da aynı frekansta çalışıyor ve aynı zamanı paylaşıyor olmaları gerekmektedir. Yerel salıngaçların aynı hızda salınım yapmaları için, GPS disiplinli salıngaç ile alıcının yerel salıngacı disipline edilmiştir. Öte yandan, zaman senkronizasyonu için de GPS'ten elde edilen 1 Pulse Per Second (PPS) kullanılmıştır. Bunlar dışında, alıcı istasyonların izledikleri rota sistem başarımında büyük önem taşımaktadır. Hedef alıcılardan uzaklaştıkça yüksek doğruluklu bir konumlandırma için alıcıların kat etmesi gereken mesafe de artmaktadır. Ayrıca sistem başarımına doğrudan teorik yönden bir etkisi olmasa da, sistemin gerçeklenmesi aşamasında büyük önem arz eden konulardan biri de alıcı istasyonlar ile yer birimi arasındaki haberleşme ağının yüksek güvenilirlik ve kapasitede olmasıdır. Bu haberleşme ağı sağlanmadığı durumlarda alıcılar ile yer istasyonu arasında iletişim kopukluğu olacağından TDOA verisi de hesaplanamaz, dolayısıyla konumlandırma algoritmaları da çalıştırılamaz. Son olarak, sinyal kaynağı ile aynı frekansta sinyal yayan ikinci bir kaynak olduğunda veya sinyal kaynağının sinyalleri çevresel etkenlere çarpıp yön değiştirerek tekrar alıcıya ulaştığında, alıcıların TDOA verisi çıkartmasında problemlere yol açacağı gözlemlenmiştir. Sistem kurulumu tam olarak yapılmadan kesinlikle yapılması gereken işlemlerden biri de gerçekçi bir benzetim ortamı oluşturmaktır. Dördüncü bölümde, ölçüm kurulumunu yapmadan önce karşılaşabileceğimiz durumları öngörebilmek adına MATLAB ortamında tasarladığımız benzetim ortamını tanıtıp bu ortamda incelenen durumları gösterdik. Benzetim ortamının gerçek ölçümlerle tutarlı olması için yer şekillerini de içeren WGS84 yerlem yöntemi kullanıldı. Sistem tasarlandığında test edileceği alanın TÜBİTAK-BİLGEM Gebze yerleşkesi olacağı tahmin edildiği için benzetim ortamındaki testler de bu alanda yapıldı. Benzetim ortamı oluşturulduktan sonra, ilk yapılan test farklı alıcı rotaları oluşturulduğunda ortaya çıkan hiperbollerin görüntüsünü incelemek olmuştur. Hedef, alıcı rotalarından uzakta olduğunda, gerçekten de hiperbollerin geniş bir alanda birbirlerini kestikleri gözlemlenmiştir. Öte yandan, bir alıcı hedefin etrafında döndüğü durumda, hiperbollerin her yönden ve küçük bir alanda birbirlerini kestikleri gözlemlenmiştir. hiperbollerin kesişim alanının küçük olması, ateş böceği algoritması gibi konumlandırma algoritmalarının daha başarılı bir şekilde çalışmasına olanak sağladığından oldukça önemlidir. İkinci olarak, hedef sinyalinin bant genişliği ve sistemin örnekleme frekansı azaltıldığında hiperbollerin nasıl oluştuğu gözlemlendi. Düşük örnekleme frekansı ile hiperboller çözünürlüğü çok düşük bir uzayda dağılmaktadır. Bant genişliği birkaç yüz MHz'nin altına düştüğünde, hiperbollerin genellikle hedefin yakınından dahi geçmediği görülmüştür. Örnekleme frekansı ve bant genişliği arttıkça hiperboller giderek hedefe yaklaşmış ve hedefin üstünde kesişmeye başlamıştır. Üçüncü benzetimde, ateş böceği algoritması için maliyet işlevi üretilmiş ve farklı alıcı rotaları için hedef konumu çözüm uzayında maliyetler incelenmiştir. Beklendiği üzere, hedef alıcılardan uzaklaştıkça maliyet fonksiyonunun da hedef etrafındaki eğiminin azaldığı ve daha geniş alanların çözüm olarak kestirilebileceği gözlemlenmiştir. Tüm bu benzetimler sonucunda, TÜBİTAK-BİLGEM Gebze yerleşkesinde alıcı rotaları için uygun iki farklı seçenek belirlendi. Son olarak, belirlenen iki rota için de farklı örnekleme frekansları ile örneklenmiş hedef sinyallerin ateş böceği algoritması sonucunda ortalama kaç metre hata ile konum oluşturduğu incelenmiştir. Beklendiği üzere, düşük örnekleme frekanslarında hatalar oldukça fazlayken, örnekleme frekansı arttıkça ortalama hatanın da azaldığı gözlemlenmiştir. Beşinci bölüm, tezin bu bölümüne kadar gösterilen benzetimlerden, çıkarımlardan ve deneyimlerden elde edilen bilgi birikimi ile oluşturulan ölçüm kurulumunu göstermektedir. Bu bölümde, öncelikle yer istasyonu donanım ve yazılımı, sonrasında alıcı birim donanım ve yazılımı anlatıldıktan sonra bu yapılar kullanılarak alınan farklı senaryoları içeren ölçümler anlatılmıştır. Yer istasyonu donanımsal anlamda oldukça basit bir yapıya sahiptir. Bir adet güçlü bilgisayar ve bilgisayarın alıcı birim ile haberleşmesini sağlayacak Wi-Fi 6 teknolojisini destekleyen bir modemden oluşmaktadır. Yer istasyonu bilgisayarında çalışan kullanıcı arayüzü yazılımı ile alıcı birim kontrol edilebilir hale getirilmiştir. Alıcı birimlerin frekans bant genişliği ve kazanç konfigürasyonları ayarlanabilir. Bazı durumlarda bir alıcı havadaki sinyali görürken diğeri görmeyebilmektedir. Bu durumu yer istasyonundan algılayıp gerekli kazançların ayarlanabilmesi için alıcıların aldıkları sinyallerin ayrı ayrı değerleri zaman ve frekans uzayında gösterilebilmektedir. Ayrıca, arayüz üzerinden ölçümler toplanıp, zaman farkı hesaplanıp, ateş böceği algoritması çalıştırılarak sonuç harita üzerinde gösterilebilmektedir. Alıcı birimin donanım tasarımı, tez içerisinde en fazla çoklu disiplinli çalışmaları gerektiren bölüm olmuştur. Öncelikle hatırlanmalıdır ki alıcı birimler İHA'lara konuşlandırılacağından küçük ve hafif olmak zorundadırlar. Öte yandan uçuş boyunca alıcı birimin ve İHA'nın güç ihtiyacının karşılanması gerekmektedir. Donanım tasarımında İHA alıcı birim, haberleşme birimi, bilgisayar ve GPS biriminin güç ihtiyaçları düşünülerek batarya seçimine gidilmiştir. GPS antenleri, Wi-Fi antenleri, İHA komuta antenleri ve algılayıcı antenler birbirlerinden uzak olacak şekilde İHA üzerine yerleştirilmiştir. Ayrıntılı çalışmalar sonucunda, İHA üzerine monte edilecek sistem muhafazasıyla birlikte 3 kilonun altına indirilmiştir. Alıcı birimde çalışan yazılımlar, yer istasyonunda çalışan yazılımlara kıyasla daha düşük seviyelidir. Bu yazılımlar ile GPS'lerden alınan konum, saat ve frekans bilgisi doğrudan SDR ve bilgisayar donanımına aktarılmıştır. Gerekli işlemlerden geçirildikten sonra da SSH arayüzü ile Wi-Fi 6 teknolojisi kullanılarak yer istasyonuna gönderimi sağlanmıştır. Sistem donanım ve yazılımları hazırlandıktan sonra TÜBİTAK-BİLGEM Gebze yerleşkesindeki test sahası ölçümler için kullanılmıştır. İki adet alıcı farklı test durumlarında drone ve kara araçlarına montelenmiştir. Testler boyunca farklı sinyal tipleri farklı alıcı rotaları ile Test edilmiştir. Öncelikle sistemi optimum şartlarda test etmek amacıyla sinyal jeneratöründen 20 MHz bant genişlikli ve yüksek öz ilintili M-sequence sinyali gönderilip İHA'lar ile konumlandırılmaya çalışılmıştır. İkinci olarak LTE sinyal jeneratörüyle üretilen 20 MHz bant genişlikli downlink sinyali incelenmiştir. 3'üncü ölçüm ile birlikte sinyal jeneratörü kullanımı durdurulmuş, spektrumda hali hazırda var olan gerçek sinyal kaynakları konumlandırılmaya çalışılmıştır. İki drone kullanılarak LTE bantlarında ölçümler alınmıştır. Dronelar yerden yüksekte olduklarından baz istasyonu sinyalleri sönümlemelerden daha az etkilenir. Bu sebeple iki alıcıda da aynı frekans bandında çalışan fakat farklı baz istasyonlarından yayınlanan sinyaller toplanmıştır. Bu durum öz ilişki işleviyle zaman farkı hesaplamayı zorlaştırmıştır. 4'üncü ölçümde sistemin sınırlarını zorlamaya başladık. Çift drone kullanmak yerine bir kara aracı bir de hareketsiz alıcı kullanılmıştır. Ayrıca hem görece dar bantlı hem de her zaman anında bulunmayan LTE uplink sinyali konumlandırıldı. Sistem beklenenin üstünde bir performans göstererek LTE uplink sinyal kaynağının konumunu 12 metre hata ile konumlandırdı. Son ölçümde ise sistemin askeri alanlardaki uygulanmasını test etmek amacıyla darbe tipi modülasyonlu radar konumlandırıldı. Sonuç olarak bu tezde TDOA prensibinden faydalanan iki RF alıcı biriminin İHA'lar üzerine entegre edildiği düşünülerek önce simülasyon ortamları oluşturulmuş ve sistem başarımı incelenmiş, sonrasında da sistem gerçeklenerek farklı sinyal kaynakları konumlandırılmıştır. Tüm bu çalışmalar göstermiştir ki yayılan radyo sinyallerinin tipine ve İHA'ların izledikleri yörüngelere göre konumlandırma başarımı değişmektedir. Bununla birlikte bu tez TDOA prensibi ile çalışan alıcıları hareketli birimlere yerleştirerek konumlandırma yapmanın uygulanabilirliği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
The ability to locate the source of information has been a fundamental need for humanity since its earliest days. This necessity even explains why living beings have evolved to have two ears: to determine the position of a sound source, which is a form of information. As sound propagates, it reaches our ears at different distances, creating an interaural time difference (ITD). The brain uses this time difference, along with the intensity of the sound, to estimate the location of the sound source. This thesis explores the principle of localization using ITD, which has existed in nature for millions of years, from the perspective of a communications engineer. Specifically, it examines the application of this principle to locate a source emitting radio frequencies. There are various methods for locating a signal source. These methods primarily rely on the signal's strength, arrival time, frequency, phase, or a combination of these factors to determine the position. The strength of the incoming signal depends directly on the terrain, the signal's frequency, and its output power. Since these variables are often unpredictable, using signal strength for positioning usually yields low accuracy results. Measuring the signal's phase requires multiple antennas and RF stages, which can only estimate the target's angle, not its precise location. However, by determining the arrival times of signals received by multiple receivers and analyzing the time differences, the position of the target can be estimated. To solve for the unknown x, y, and z coordinates in a 3D space using only time difference of arrival (TDOA) information, at least three equations are necessary. These equations provide the minimum amount of information required for position determination. However, obtaining three linearly independent TDOA equations necessitates a minimum of four receivers. Among these receivers, one is designated as the reference, and the time differences between this reference and the other three receivers are used to create linearly independent equations. These equations are then utilized to determine the target's position. However, because the equations are typically nonlinear, achieving a quick and highly accurate solution is not always straightforward. Additionally, factors such as hardware imperfections and noise can prevent a clear solution to the equation system. Various methods can be employed to address these challenges and improve the accuracy of the results. This study compares algebraic methods such as Least Squares (LS) and heuristic methods like Particle Swarm Optimization (PSO) for signal source localization. LS methods solve the system of equations directly to estimate the target position, while PSO methods optimize a target function to find the best location. Heuristic methods, including PSO, can yield effective results even with nonlinear equations or in noisy environments. In this research, we utilized a variant of the PSO algorithm known as the Firefly Algorithm. The Firefly Algorithm begins by distributing fireflies randomly across a cost function map. The fireflies move towards the solution with the lowest cost, switching to the new best fireflies as lower-cost solutions are found. This approach is advantageous for several reasons: it uses an infinite number of TDOA measurements rather than just three equations, minimizes the likelihood of getting stuck in local minima on the cost map, and achieves high-accuracy localization. Although the Firefly Algorithm requires more computational power compared to algebraic solutions, modern computers can handle this demand effectively. While signal source localization in a 3D environment using time difference of arrival (TDOA) information has often been tested with a 4-receiver system model, successful localization can also be achieved with different system models. Unlike traditional methods, where TDOA data is collected simultaneously from fixed receivers, we propose a system where two receivers are moved to collect TDOA data at different time instances, followed by localization using the collected data. Practical issues encountered with such a system model were investigated through simulation and measurement setups. One challenge was accurately estimating the time differences of arrival of signals received by the receivers. Due to the slow variation of signals in time, time estimation is affected by noise. Another potential problem arises when the sampling frequency of the system is narrower than the signal's bandwidth, causing the cross-correlation of received signals to not yield peak values at the delay samples, making time differences difficult to discern. To address this, we decided to operate the system with the highest possible sampling rate when the bandwidth of the target signal is unknown. Ensuring reliable signal sampling, both receivers are synchronized to the same frequency and time using a GPS-disciplined oscillator. Furthermore, 1 Pulse Per Second (PPS) from GPS is used for time synchronization. Apart from these technical considerations, the trajectory of the receiver stations plays a crucial role in system performance. As the distance between the target receivers increases, so does the distance they need to cover for accurate localization. Additionally, ensuring a high-reliability and high-capacity communication network between receiver stations and the base unit is crucial during system implementation. Without this network, communication disruptions between the receivers and the base station would prevent TDOA data collection and, consequently, localization algorithms from functioning. Lastly, challenges were observed when there are multiple sources emitting signals at the same frequency or when environmental factors cause signal reflections and changes in direction, affecting TDOA measurements by the receivers. Before finalizing the system setup, creating a realistic simulation environment is crucial. In the fourth section, we introduced a simulation environment designed in MATLAB to anticipate potential scenarios before the measurement setup. The simulation environment was designed to be consistent with real measurements, including terrain features using the WGS84 geolocation method. Since the system was anticipated to be tested in the TÜBİTAK-BİLGEM Gebze campus area, tests in the simulation environment were conducted accordingly. After creating the simulation environment, the first test was to examine the hyperbolas formed when different receiver paths were created. It was observed that when the target was far from the receiver paths, the hyperbolas intersected each other over a wide area. Conversely, when a receiver rotated around the target, the hyperbolas intersected each other from all directions within a small area. A small intersection area of hyperbolas is crucial for the successful operation of localization algorithms like the firefly algorithm. Secondly, the formation of hyperbolas was observed when the bandwidth of the target signal and the system's sampling frequency were reduced. With low sampling frequency, the resolution of hyperbolas was significantly reduced, spreading over a very small space. When the bandwidth dropped below a few hundred MHz, the hyperbolas generally did not pass near the target. As the sampling frequency and bandwidth increased, the hyperbolas gradually approached the target and began to intersect over it. In the third simulation, a cost function was generated for the firefly algorithm, and costs in the solution space for different receiver paths were examined. As expected, as the target moved away from the receivers, the slope of the cost function around the target decreased, allowing for wider areas to be estimated as solutions. Based on these simulations, two suitable options for receiver paths were identified for the TÜBİTAK-BİLGEM Gebze campus. Finally, the average error in position determination was investigated for different sampling frequencies of sampled target signals for the identified two paths using the firefly algorithm. As expected, errors were significantly higher at low sampling frequencies, decreasing as the sampling frequency increased. The fifth chapter illustrates the measurement setup devised from the insights gleaned from simulations, deductions, and experiences presented thus far in the thesis. It starts by delineating the hardware and software of the ground station, followed by those of the receiver units, and then narrates the measurements encompassing various scenarios. The ground station hardware comprises a simple setup, consisting of a powerful computer and a modem supporting Wi-Fi 6 for communication with the receiver unit. The user interface software enables control of the receiver units from the ground station, allowing adjustments to frequency bandwidth and gain configurations. Additionally, signals received by each unit can be individually represented in time and frequency space for adjusting gains to account for signal visibility variations. Moreover, the interface facilitates data collection, time difference calculation, and execution of the firefly algorithm, with results visualized on a map. The hardware design of the receiver unit has been the most multidisciplinary aspect, given its need for lightweight deployment on UAVs while meeting power requirements throughout the flight. The design considerations for the receiver unit include power needs for communication, computation, and GPS, with antennas strategically positioned on the UAV. Extensive efforts resulted in reducing the system weight to below 3 kilograms when integrated with the protective casing. The software running on the receiver unit operates at a lower level compared to that on the ground station, directly transferring GPS-derived position, time, and frequency information to the SDR and computer hardware, then transmitting it to the ground station via Wi-Fi 6 using the SSH interface. At the TÜBİTAK-BİLGEM Gebze campus test site, various measurements were conducted to evaluate the performance of the system hardware and software. Two receivers were mounted on drone and ground vehicle setups for different test scenarios. Different signal types and receiver paths were tested. Initially, to assess system performance under optimal conditions, a 20 MHz bandwidth high-autocorrelation M-sequence signal was transmitted from a vector signal generator, attempting to locate it with drones. Subsequently, a 20 MHz bandwidth LTE downlink signal was examined. In the third measurement, the focus shifted to existing real LTE signal sources after discontinuing the use of the signal generator. The fourth measurement pushed system boundaries by utilizing a ground vehicle and stationary receiver to locate a narrowband and intermittently available LTE uplink signal. The system performed better than expected, locating the LTE uplink signal source with a 12-meter margin of error. In the final measurement, a pulse-type modulation radar was positioned to test the system's applicability in military settings. In conclusion, this thesis demonstrated the integration of two RF receivers utilizing the TDOA principle onto drones. Simulation environments were initially created to examine system performance, followed by the implementation of the system and localization of various signal sources. These efforts illustrated that the localization accuracy varies based on the type of radio signals emitted and the trajectories followed by the drones. Moreover, the feasibility of performing localization by placing TDOA-based receivers on moving units was established.
Benzer Tezler
- Sezgisel optimizasyon yöntemleri ile varış zamanları farkı tabanlı hedef konumlandırma
Time difference of arrival based target positioning with intuitive optimization methods
BARIŞ METİN TÜZÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZHAN ÇAKIR
- Methods for source localization from time difference of arrival measurements and their performance improvement in ill-conditioned cases
Varış zaman farkı ölçümleri ile kaynak konumlandırma yöntemleri ve kötü koşullanmış durumlarda performans iyileştirmesi
NUSRET ÇELENK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞATAY CANDAN
- Comparison and evaluation of three dimensional passive source localization techniques
Üç boyutlu pasif konum belirleme tekniklerinin karşılaştırılması ve değerlendirilmesi
EMRAH BATUMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Recursive passive localization methods using time difference of arrival
Varış zamanı farkı kullanarak özyinelemeli pasif konum belirleme
SEDAT ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YALÇIN TANIK
- Use of multipaths in passive localization of emitters
Emitörlerin pasif konumlandırılmasında çok yollu saçılmaların kullanımı
YASER DALVEREN
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARA