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 yararlı amaçların yanında yasa dışı faaliyetler için de kullanılması, olası tehlikelere karşı korunma önlemlerini gündeme getiriyor.
Boyutlarının küçüklüğü, İHA'ların tespit ve takibinde büyük hava araçları için yaygın kullanılan radar veya görsel sensörler gibi yöntemlerin uygulanmasını zorlaştırıyor.
Proje ekibi bu kısıtlılıklardan yola çıkarak akustik tabanlı pasif bir yöntem üzerinde çalıştı. Projede bir İHA'nın tespiti ve izlenmesine odaklanıldı. Bu hedef için mikrofon dizisi ve sinyal işleme ünitesi kullanıldı. Uzaktan gelen İHA seslerinin sinyal-gürültü oranını artırmak için hüzme algoritmalarından faydalanıldı, tespit için frekans dönüşümlerini kullanarak elde edilen özelliklerle yapay sinir ağı geliştirildi.
Proje ekibinden Taylan Kargın, AA muhabirine yaptığı açıklamada, İHA'ların kötü niyetli kullanımına karşı önleme sistemi geliştirdiklerini söyledi.
Havada uçan sistemlerin tespiti için en yaygın kullanılan yöntemin radarlar olduğunu dile getiren Kargın, ancak radarlardan büyük ölçekli cisimlerin tespitinde yararlanıldığını belirtti.
Sivil amaçlı İHA'ların küçük boyutlarda olduğuna ve radarların göremeyeceği şekilde hareket ettiklerine dikkati çeken Kargın, bu nedenle başka bir yöntemle İHA'ların yönünü tespit etmek istediklerini anlattı. Kargın, şöyle konuştu:
"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."
Sistemin mevcut haliyle 90 metreye kadar başarılı şekilde tespit yapabildiğini ifade eden Kargın, "50 metre mesafede yüzde 60 olasılıkla tespit gerçekleştirebiliyoruz. 10 metre gibi bir mesafede yüzde 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 ürünleşmenin arefesine geldi
HAVELSAN Sistem Mühendisi Çağlar Akman da şirket olarak üniversite-sanayi iş birliğine büyük önem verdiklerini söyledi.
Bu konudaki desteklerinin uzun süredir devam ettiğini, bu yıl 2 projede öğrencilerle çalıştıklarını dile getiren Akman, geçen yıl tamamlanan bitirme projesinin HAVELSAN'da ürünleştirme sürecinden geçtiğini belirtti.
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.
