Su üstü deniz platformlarına yönelik füze tehditleri için makine öğrenmesi ve açıklanabilir yapay zekâ teknikleriyle karşı tedbir geliştirilmesi
Developing countermeasuring against missile threats for surface naval platforms by using machine learning and explainable artificial intelligence techniques
- Tez No: 938797
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ KARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Defense and Defense Technologies, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, deniz platformlarına tehdit oluşturan füzeler, özellikle kızılötesi (KÖ) veya Radyo Frekansı (RF) güdümlü füze arayıcı teknolojilerindeki gelişmeler göz önüne alındığında önemli derecede tehlike oluşturmaktadır. Potansiyel füze tehditleri, gemilerin en gelişmiş savunma sistemleriyle donatılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu tehditler, platformları düşman kuvvetleri için açık hedefler haline getirmektedir. Bu durum, çeşitli tehditlere karşı koyabilen gelişmiş teknolojilere sahip yeni sistemlerin geliştirilmesine yol açmıştır. Mevcut karşı tedbirlerin etkin bir şekilde dağıtılması ve en optimal platform manevralarının belirlenmesi de kritik bir hale gelmiştir. Elektronik Harp (EH) çerçevesinde soft-kill karşı tedbir yöntemlerinden pasif mühimmat olan chaff ve flare mühimmatları, bu tehditlere karşı deniz platformlarından fırlatılabilir. Bu tez çalışmasında, makine öğrenimi ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak radar ve kızılötesi güdümlü arayıcıları yanıltmak amaçlı karşı tedbir önlemlerin dağıtılması ve platform manevralarının gerçekleştirilmesi için etkili stratejilerin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Karşı tedbir algoritmalarını içeren ticari bir simülatör kullanarak, büyük ölçekli senaryoları temsil eden veri setleri oluşturulmuş ve toplanan veriler önerilen Çok Katmanlı Algılayıcı modeline göre eğitilmiştir. Bu model, hedef parametrelerini tahmin etmek için kullanılmıştır. Simülatör; gemi füze ve chaff/flare decoy modellerini içermektedir. Gemi modeli ayrıca atıcı parametrelerini de içermektedir. Modelin başarısı, önceden belirlenmiş performans metrikleri aracılığıyla değerlendirilmiş ve sonuçlar açıklanabilir yapay zekâ kullanılarak şeffaf bir şekilde görselleştirilmiştir. Yazarlar, önerilen modelin daha da geliştirilebileceğini ve mevcut karşı önlem teknikleriyle entegre edilebileceğini düşünmektedir.
Özet (Çeviri)
In modern times, missiles posing threats to naval platforms present a significant danger, particularly in light of advancements in infrared (IR) and radio frequency (RF)-guided missile seeker technologies. Potential missile threats necessitate the equipping of ships with the most advanced defense systems. These threats make platforms vulnerable, turning them into easy targets for enemy forces. As a result, the development of new systems with advanced technologies capable of countering various threats has become essential. The effective deployment of existing countermeasures and the identification of the most optimal platform maneuvers have also become critical. Within the framework of Electronic Warfare (EW), soft-kill countermeasure methods, such as passive munitions like chaffs and flares, can be launched from naval platforms to address these threats. This thesis aims to develop effective strategies for deploying countermeasures and executing platform maneuvers to deceive radar and infrared-guided seekers, using machine learning and artificial intelligence techniques. Using a commercial simulator that includes countermeasure algorithms, datasets representing large-scale scenarios have been created, and the collected data has been trained using the proposed Multilayer Perceptron (MLP) model. This model has been employed to predict target parameters. The simulator includes models for the ship, missile, and chaff/flare decoys. Additionally, the ship model also incorporates launcher parameters. The success of the model has been evaluated using predefined performance metrics, and the results have been visualized transparently using explainable artificial intelligence. The authors believe that the proposed model can be further improved and integrated with existing countermeasure techniques.
Benzer Tezler
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Ağızlık açma mekanizmalarının tasarımı
Başlık çevirisi yok
RECEP EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL R. ALPAY
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ