Siha'dan fırlatılan balistik bir füze için siha füze arası veri bağı kullanan müşterek bir seyrüsefer çözümü

Abstract

Bu tez çalışmasında, birlikte harekât icra eden ve füze atışı gerçekleştiren Silahlı İnsansız Hava Aracı (SİHA) grupları için, Küresel Konumlandırma Sistemi (KKS) erişiminin olmadığı veya kısmi olduğu ortamlarda kullanılmak üzere bir seyrüsefer çözümü ele alınmıştır. Bu kapsamda, haberleşme tabanlı göreli ölçümler kullanan çok unsurlu müşterek bir seyrüsefer mimarisi geliştirilmiştir. Haberleşme ortamının elektronik harp gibi etkilerle kolaylıkla bozulabilmesi nedeniyle, göreli ölçümlerin doğruluğunun kritik olduğu ortaya konmuş ve ölçüm bozulmaları altında önerilen yaklaşımın gürbüzlüğünü korumaya yönelik yöntemler geliştirilmiştir. Çalışmada, operasyon ortamında karşılaşılabilecek haberleşme kesintileri, çok yollu iletim hataları ve saat kaymaları gibi ölçüm bozulmaları zamana bağlı bir şekilde ele alınmış ve bu tür hataların klasik yöntemlerle tespit edilmesinin sınırlı kaldığı gösterilmiştir. Bu doğrultuda, ölçüm bileşenlerinin ayrı ayrı değerlendirilebildiği kısmi ölçüm güncelleme yaklaşımı altında daha esnek bir filtreleme yapısı geliştirilmiş ve bu yapının adaptif karar mekanizmaları ile yönetilmesinin katkıları ortaya konmuştur. Önerilen adaptif ölçüm güncelleme mimarisi kapsamında, geleneksel eşik tabanlı inovasyon filtresine (IF) ek olarak pekiştirmeli öğrenme (RL) tabanlı Derin Q-Ağ (DQN) ajanı, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve uzun-kısa süreli bellek ağı (LSTM) olmak üzere üç farklı öğrenme tabanlı karar yaklaşımı karşılaştırılmıştır. Monte Carlo benzetimleri sonucunda, MLP tabanlı yaklaşımın ölçüm kalitesini yüksek doğrulukla sınıflandırdığı ve IF’e kıyasla daha isabetli ölçüm güncelleme kararları vererek seyrüsefer performansını iyileştirdiği gözlemlenmiştir. RL ve LSTM tabanlı yöntemlerin ise problem yapısına bağlı sınırlamalar nedeniyle IF’ten daha düşük performans sağladığı belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, veri odaklı yöntemlerin uygun özellik temsili ile birlikte kullanıldığında, önerilen deterministik yapıyı güçlendiren tamamlayıcı bir karar katmanı olarak etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.