Sualtı akustik sinyal/veri işleme algoritmaları

Meteksan Savunma tarafından 3 ayda bir yayımlanan "Meteksan Gazetesi"nin 36. sayısının Mühendislik Yazı Dizisi’nde, Akustik ve Optik Sistem Mühendisliği Müdürü Dr. Faruk Kural’ın kaleme aldığı yazıya veriliyor.

"Meteksan Gazetesi"nin 36. sayısına, mobil uygulamamızın dergi bölümünden ücretsiz olarak ulaşabilirsiniz.

Gazetede yer alan “Sualtı Akustik Sinyal/Veri İşleme Algoritmaları” başlıklı yazıyı, takipçilerimize sunuyoruz:

SUALTI AKUSTİK SİNYAL/VERİ İŞLEME ALGORİTMALARI

Meteksan Savunma, tamamlamış olduğu ve devam eden sualtı akustik projeleri kapsamında, sahada doğrulanmış ve doğrulanmaya devam eden; sayısal sinyal ve veri işleme algoritmaları geliştiriyor. Bu kapsamda, öncelikle platform geometrisine uygun şekilde, Meteksan Savunma bünyesinde tasarlanmış, geliştirilmiş, üretilmiş ve doğrulanmış olan sualtı akustik verici/alıcı temel elemanları (transducer) kullanılarak dizin tasarımı yapılır. Tasarlanan dizinin hüzme başarımı, Meteksan Savunma tarafından geliştirilmiş olan benzetim programları vasıtasıyla ortaya konur. Tasarlanan dizin ile hüzmenin geometrisi, yönlülüğü (directivity), ses basınç seviyesi (Sound Pressure Level / SPL), yarım güç hüzme genişliği değeri, yan kulakçık genişliği ve genliği gibi değerler elde edilir. Bu değerler, Meteksan Savunma tarafından tasarlanmış olan ve birçok saha testiyle doğrulanmış Sentetik Veri Üreteci (SVÜ) programları içerisinde kullanılır ve bu üreteçlerin çıktısı olarak, transducer çıkışını modelleyen ham veri elde edilir. Akabinde, bu ham veriler, sayısal sinyal ve veri işleme algoritmalarının başarımlarını test etmek amacıyla kullanılır. Bu doğrultuda, dalga şekli oluşturma ve sayısal sinyal işleme algoritmalarının geliştirilmesine yönelik yapılan faaliyetler, aşağıda gibi özetlenebilir:

- İhtiyaç duyulan menzil ve Doppler çözünürlüğü değerlerine uygun FM/CW/COMBO/PM vb. dalga şekilleri tasarımı
- Aktif modda TVG, pasif modda ise AVG modaliteleri
- Uzamsal filtreleme ile göreli olarak, belirli bir kerterizdeki sinyal seviyesini, gürültü karşısında artırmayı ve bunun sonucu olarak, yüksek doğrulukta ve gürbüz (robust) bir kerteriz kestirimini hedefleyen konvansiyonel hüzme şekillendirme algoritmaları (zaman bölgesinde geciktir-topla / delay-sum ve FFT kullanılarak bunun frekans bölgesinde gerçekleştirilen muadili, Subband Phase Shift) tasarımı
- Sistemin ihtiyacına göre uyarlanır (adaptive) hüzme şekillendirme algoritmaları (dar bantta Linear Constraint Minimum Variance / LCMV ve Minimum Variance Distortionless Response / MVDR, geniş bantta ise Frost, Generalied Sidelobe Canceller / GSC, geniş bant MVDR gibi) tasarımı
- Platform kaynaklı Doppler etkisini asgari seviyeye indirecek şekilde temel banda indirgeme (baseband conversion) ve ilgili ses (audio) frekansında eko sesi oluşturma yöntemi
- Vericide kullanılan dalga şekillerine uygun FFT tabanlı Doppler sinyal işleme ve uyumlu süzgeç (matched filter) teknikleri
- Yoğun sualtı çevresel yansıma (reverberation) ortamındaki, sıfır veya düşük Doppler değerine sahip hedeflerin tespit edilebilmesine yönelik, çevresel yansımanın istatistiksel özelliklerinin kestirilerek sinyalden çıkarılmasını (whitening vb.) hedefleyen karmaşık sinyal işleme teknikleri
- Farklı istatistikler kullanılarak kestirilen gürültü parametresi uyarınca gerçekleştirilen normalizasyon yöntemleri
- Uyarlanır eşik seviyesine sahip tespit ve akabinde ölçüm çıkarma (plot extraction) mekanizmaları

Burada kullanılan yöntemler, yüksek tespit ve düşük yanlış alarm olasılığına sahip tespitler yapmaya olanak sağladığı gibi, doğaları gereği, aldatıcı ve karıştırıcı gibi unsurlara karşı da ciddi önlemler sunabilir. Buna ek olarak, aldatma ve karıştırma amaçlı unsurların tespit ve takip edilmesine yönelik ek algoritmalar da kullanılabilir.

Yine sahada doğrulanmış, doğrulanmaya devam eden ve araştırılan bir güncel veri işleme yöntemi olan; hedef takibi ve sınıflandırması algoritmalarının geliştirilmesine yönelik faaliyetler de gerçekleştiriliyor. Hedef takibi yöntemleri sayesinde, yüksek bir “doğru iz başlatma olasılığı” elde edilirken “hatalı iz başlatma olasılığı” da düşük tutuluyor. Düşük ihtimal de olsa gerçek hedef kaynaklı olmayan gürültü ve çevresel yansıma kaynaklı olarak üretilebilen ölçümlerin etkisini asgariye indirmek amacıyla ilişkilendirme yöntemlerini kullanan bu algoritmalar, ilişkilendirme neticesindeki nihai ölçümlerle filtreleme yaparak ize ait güncel kestirim ve bir sonraki ana ait iz öngörüsü değeri ile hedef takibini sürdürür. İlişkilendirilemeyen veya farklı nedenlerden dolayı alınamayan ölçümler neticesinde, izler, belirli bir mantık sonunda otomatik olarak veya elle sonlandırılır.

Bu doğrultuda, Meteksan Savunma bünyesindeki hedef takibi/sınıflandırması algoritmalarının geliştirilmesine yönelik faaliyetler, aşağıdaki gibi özetlenebilir:

- Alfa-Beta(-Gama) filtresi αβ(γ)
- Kalman, Extended Kalman, Unscented Kalman, Parçacık (Particle) Filtreleri
- Nearest Neighborhood tabanlı ilişkilendirme yöntemi
- Global Nearest Neighborhood tabanlı ilişkilendirme yöntemi
- Probabilistic Data Association Filter (PDAF) tabanlı ilişkilendirme ve Kalman tabanlı filtreleme yöntemi
- Joint PDAF tabanlı ilişkilendirme ve Kalman tabanlı filtreleme yöntemi (JPDAF)
- IMMPDAF tabanlı ilişkilendirme ve çok modlu Kalman tabanlı filtreleme yöntemi
- IMMJPDAF tabanlı ilişkilendirme ve çok modlu Kalman tabanlı filtreleme yöntemi
- Multiple Hypothesis Tracking (MHT) tabanlı tek parça hedef takip yöntemi
- Probabilistic MHT tabanlı tek parça hedef takip yöntemi (PMHT)
-Kural, Doppler, LOFAR, DEMON, Independent Component Analysis (ICA) vb. tabanlı sınıflandırma yöntemleri

Bu noktada Meteksan Savunma, sahip olduğu algoritma ve sistem tasarımı yetkinlikleri ile her tipteki akustik başlık ve sonar sistemi için tasarım, geliştirme, üretim ve test faaliyetlerini; zamanında, bütçesinde ve yüksek başarı ile gerçekleştirme kabiliyet ve arzusuna sahiptir.