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: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- 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: 88
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
- Yarı dalgıç bir askeri platform tasarımı ve bu platformun hidrodinamik özelliklerinin incelenmesi
Design and hydrodynamic analysis of a semi-submersible naval platform
UTKU CEM KARABULUT
Doktora
Türkçe
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BARLAS
- Torpido benzeri geometri çevresindeki akış yapısının araştırılması
Investigation of flow structure around torpedo like geometries
SERCAN YAĞMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KÖSE
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Erken cumhuriyet döneminde deniz gücü oluşturma girişimleri: Gölcük Tersanesi (1923-1939)
Attempts for the establishment of a sea power in the early republican period: Gölcük Naval shipyard (1923-1939)
MURAT AÇMUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Türk İnkılap TarihiYıldız Teknik ÜniversitesiAtatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY ZORLU
- Response of a fixed offshore platform to seismic excitations and fatigue damage assessment
Sabit offshore platformunun sismik uyarılara karşı tepkisi ve yorgunluk hasar değerlendirmesi
MAHMOUD KABBANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDUL HAYIR