HAVELSAN’ın desteğiyle Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği öğrencileri,güvenlik tehdidi yaratan mini İHA’ların tespitine yönelik Akustik Tabanlı İHA Tespit Sistemi geliştirdi.
Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü 5. Sanayi Odaklı Bitirme Projeleri etkinliği kapsamında, son sınıf öğrencileri Unay Dorken, Taylan Kargın, Ali Baran Özaydın, Yağmur Öztürk, Ömer Gökalp Şerbetçi ve Sueda Taner, HAVELSAN’ın desteğiyle Akustik Tabanlı İHA Tespit Sistemi projesini yürüttü.
İHA’ların günümüzdeki yeri arttıkça hem yararlı hem de oluşturulabilecekleri tehlikeler göz ününe alındığında bu tehtidlere karşı korunma yolları da geliştirilmesi gerekiyordu. Bu doğrultudan yola çıkan, Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü son sınıf öğrencileri Unay Dorken, Taylan Kargın, Ali Baran Özaydın, Yağmur Öztürk, Ömer Gökalp Şerbetçi ve Sueda Taner, HAVELSAN’ın desteğiyle akustik tabanlı pasif bir yöntem üzerinde çalıştı. Proje kapsamında İHA’nın tespiti ve izlenmesine odaklanan Bilkentli öğrenciler, bu hedef için mikrofon dizisi ve sinyal işleme ünitesi kullandılar. Uzaktan gelen İHA seslerinin sinyal-gürültü oranını arttırmak için hüzme algoritmalarından faydalanıldı, tespit için ise frekans dönüşümlerini kullanarak elde edilen bilgilerle yapay sinir ağı geliştirdiler.
Proje ekibinden Taylan Kargın, verdiği röportajda, Havada uçan sistemlerin tespiti için en yaygın kullanılan yöntemin radarlar olduğunu dile getirdi ancak radarlardan büyük ölçekli cisimlerin tespitinde yararlanıldığını da belirtti. Radarların büyük cisimlere odaklandıklarını ve mini İHA konusunda eksikliklerini belirten Kargın, başka bir yöntem bulma arayışına girdiklerini belirtti.Röportajına şu şekilde devam etti:
“Yaydığı motor sesini 4 mikrofonla dinleyip analiz ederek İHA’ların hangi yönden geldiğini tespit etmeye çalıştık. Hüzme oluşturma ve yapay sinir ağlarından yararlandık. Günümüzde makine öğrenmesi ve yapay zeka gelişmekte olan bir alan. Biz de yapay sinir ağlarını kullanarak gelen sesin bir İHA sesi olup olmadığını tanımaya çalıştık. Aynı zamanda bunu hangi yönden geldiğini bulmak için de kullandık.
50 metre mesafede % 60 olasılıkla tespit gerçekleştirebiliyoruz. 10 metre gibi bir mesafede % 95’lik oranla tespit yapabiliyoruz. Bu rakamlar daha da geliştirilebilir. Bunun için en önemli etken mikrofon sayısı. Şu anda 4 mikrofonla bir nevi prototip gerçekleştirdik. Daha fazla mikrofon ve daha farklı bir dizin sistemiyle çok daha yüksek tespit mesafesi ve başarı oranlarına ulaşılabilir.” dedi.
Fikirden Ürünleşmeye Doğru
HAVELSAN Sistem Mühendisi Çağlar Akman da şirket olarak üniversite-sanayi iş birliğine büyük önem verdiklerini söyledi.
Öğrencilerin performanslarına ilişkin değerlendirmede bulunan Akman, “Harikaydı, muhteşemdi. Ortada sadece bir fikir vardı, HAVELSAN fikir olarak katkısını verdi. Daha sonra danışmanlığımızı devam ettirdik. Arkadaşlarımız projeleri sıfırdan alıp çalışırlığını ispatladılar, hatta ürünleşmenin az öncesine getirdiler. HAVELSAN olarak görevimiz arkadaşlarımızın tamamladığı işi ürün haline getirmek olacak.” dedi.
Kaynak: www.aa.com.tr
