Multi-sensor data fusion for path prediction of escaping from engagement in combat aircraft
Savaş uçaklarında angajmandan kaçış yolu kestirimi için çok sensörlü veri füzyonu
- Tez No: 724294
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UFUK SAKARYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan programlama, Kalman filtre, İnsansız hava aracı, Nonlinear programming, Kalman filter, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Aviyonik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Savaşta başarı elde etmenin en önemli koşullarından birisi, hava üstünlüğünü sağlamaktır. Saldırgan muharebe ortamında bulunan bir savaş uçağının, gereken hayatta kalma özelliklerine sahip olması gerekmektedir. İHA'lar artık orduda hava operasyonlarının vazgeçilmez bir unsuru haline geldi. Uçağın içinde bir insan pilotun olmaması sayesinde, ülkeler İHA'ları kullanarak daha az riskle askeri operasyonlar gerçekleştirebilir. İHA'ların hareket kontrolü iki şekilde yapılabilmektedir; İHA'lar, uzaktan kumanda istasyonlarından pilotlar tarafından kontrol edilir veya otonom olarak uçabilir. İnsansız hava araçlarında (İHA), kontrol istasyonuyla olan bağlantının kesilmesi durumunda, İHA'nın hareket ve seyrüsefer kabiliyetlerini koruması zorlaşır. Bu çalışmada, insansız hava araçlarının angajmandan kaçışını sağlamak için çok sensörlü veri füzyonu yöntemiyle geliştirilen bir kaçış yolu kestirimi algoritması sunulmaktadır. Çeşitli sensörlerden gelen verileri gürültünün etkisi altında işleyerek toplamaya ve mümkün olan en iyi kaçış yolu tahmin algoritması bulmaya çalışılır. Gelen radar verileri, tahmin yapmak üzere Genişletilmiş Kalman Filtresine sokularak değerlendirilir. Yapılan tahminler, doğrusal olmayan programlama yönteminde kullanılır ve anlık optimal kaçış yolu belirlenir. Sahip olunan kısıtlamalar ve amaç fonksiyonu lineer olmadığı için kısıtlı optimizasyon yöntemi olarak doğrusal olmayan programlama kullanılır. Simülasyon sonuçlarına göre, önerilen yöntem seçilen senaryoda angajmandan kaçış için umut verici sonuçlar sunmuştur. Ayrıca Genişletilmiş Kalman Filtresinin çeşitli gürültü seviyelerini simüle ederek bu yaklaşımın işleyişini çeşitli gürültü seviyelerinde nasıl etkilediğini görmek amaçlanmaktadır. Bu gözlem, önerilen yöntemin İHA'nın kaynak kullanımı üzerindeki etkisini belirlemede kritik öneme sahiptir.
Özet (Çeviri)
Achieving air superiority is one of the key steps to success in warfare. It is necessary for a combat aircraft to have the survivability it needs in an aggressive combat environment. UAVs have now become an essential component of military air operations. When the aircraft is not piloted by a person, nations can use UAVs to conduct military missions with less danger. UAVs can be operated in two ways: by pilots from remote control stations or by flying autonomously. Unmanned aerial vehicles (UAVs) suffer from maintaining the maneuverability and navigational ability in the event of a disconnection from the control station. In this work, an escape path prediction algorithm developed by fusing multi-sensor data is presented to facilitate the escape of engagement of UAVs. It is attempted to aggregate data from various sensors by processing them under the impact of noise and come up with the best escape path prediction estimation algorithm possible. Data from radars are evaluated in the Extended Kalman Filter and used to make estimations. The estimations made are used in constraint optimization to generate an instantaneous optimal escape route. Since the constraints and objective function are not linear, nonlinear programming is used as a method of constraint optimization. According to the simulation results, the proposed method shows a promising result for escaping from engagement in the selected scenario. It is also aimed to see how the Extended Kalman Filter influences the functioning of this approach at various noise levels by simulations. This observation is critical in determining the influence of the suggested method on the UAV's resource use.
Benzer Tezler
- Bulut tabanlı otonom sürüş sıstemlerınde görüntü işleme ıçın tam homomorfık şıfreleme yaklaşımı
A fully homomorphic encryption approach to image processing in cloud based autonomous driving systems
KAMRAN SAEED
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
- Mobil robotlarda çoklu-sensör veri füzyonu teknikleri ile lokalizasyon ve harita oluşturma
Localization and map building for mobile robots using Multi-sensör data fusion techniques
LEVENT YENİLMEZ
Doktora
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Iletim hattı denetiminin dronlar için optimize edilmiş 5g iletişim algoritmalarına dayalı akıllı küme kontrolü
Intelligent cluster control of transmission line inspection based on optimized 5g communication algorithms for drones
HADEER ALHAYAZEI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Yalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS ÖZEN
- Multisensor aided INS/GPS integration for an UGV
İnsansız kara aracı için çoklu algılayıcı yardımlı ANS/GKS entegrasyonu
ZİYA ERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Akıllı şehir uygulamalarında çoklu sensör veri füzyonu için yeni yaklaşımlar
New approaches for multi-sensor data fusion in smart city applications
BERNA ÇENGİZ
Doktora
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL DAŞ