Sonar verilerinde fiziksel ortam kaynaklı ölçüm hatalarının giderilmesi için yeni bir yöntem
A new method for elimination of measurement errors due to the physical environment in sonar data
Yazar: MUHSİN ONUR ÖZBİLGİÇ
Danışman: DOÇ. DR. CENK ULU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Oşinografik uygulamalarda sonar verileri önemli bir yer kaplamaktadır. Sonardan elde edilen ham verilerin yorumlanabilmesi için öncelikle filtrelenmesi gerekir. Filtrelendikten sonra fiziksel ortam kaynaklı ölçüm hatalarından arındırılması gerekmektedir. Bu hataların giderilmesi için uygulamalarda genellikle iki yöntem kullanılmaktadır. İlk yöntem bant filtre ile temizleme yöntemidir. Bu yöntemde ham veri içinde belirtilen bant aralığı dışında kalan veriler hatalı kabul edilip temizlenmektedir. Ancak bu yöntem hatalı verileri temizlerken; bant dışında kalan fakat silinmemesi gereken doğru verileri de temizlemektedir. İkinci yöntem bir uzman tarafından gerçekleştirilen manuel temizleme yöntemidir. Bu yöntemin avantajı, uzman bilgisine dayanarak uygulandığından çoğunlukla sadece hatalı verilerin temizlenebilmesidir. Ancak bu yöntem otomatik gerçekleştirilemediğinden temizleme süreci uzun zaman almaktadır. Ayrıca bu yöntemin başarımı doğrudan uzman tecrübesine bağlı olmaktadır. Bu tezde, bu yöntemlere alternatif olarak, sonar ham verilerindeki fiziksel ortam kaynaklı ölçüm hatalarının temizlenmesi için bulanık çıkarım mekanizması tabanlı bir temizleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem ön işlem, tespit ve temizleme olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. Ön işlemde ilk olarak veriler farklı ölçeklerde gruplanarak çalışmaya uygun hale getirilir ve tespit aşamasında kullanılmak üzere değerler elde edilir. Tespit aşamasında bulanık çıkarım mekanizmasından yararlanılmaktadır. Bulanık çıkarım mekanizması ön işlem aşamasında elde edilen değerlere göre fiziksel ortam kaynaklı ölçüm hatalarını tespit etmektedir. Tespit edilen fiziksel ortam kaynaklı ölçüm hataları temizleme aşamasında bant filtre ile temizleme yöntemi kullanılarak temizlenmektedir. Geliştirilen yöntem farklı veri tiplerinde test edilmiştir. Test sonuçlarına göre önerilen yöntem, bant filtre ile temizleme yöntemine göre üstün başarım gösterirken işlem hızı olarak nispeten yavaş kalmaktadır. Bu sonuçlar değerlendirildiğinde, önerilen yöntemin uygulamalarda geleneksel yöntemlere alternatif olarak kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract:
Sonar data play an important role in oceanographic applications. In order to interpret the raw data obtained from the sonar, it must first be filtered. After filtering, it needs to be cleaned from measurement errors due to the physical environment. Two methods are generally used in applications to clean these errors. The first method is the cleaning method with a band filter. In this method, data outside the specified bandwidth in the raw data are considered erroneous and cleaned. However, while this method cleans the erroneous data, it also cleans the correct data that is outside the band but should not be cleaned. The second method is the manual cleaning method performed by an expert. The advantage of this method is that since it is based on expert knowledge, only erroneous data are mostly cleaned. However, since this method cannot be performed automatically, the cleaning process takes a long time. In addition, the performance of the this method is directly depends on expert experience. In this thesis, as an alternative to these methods, a fuzzy inference mechanism-based cleaning method is proposed for cleaning measurement errors due to the physical environment in sonar raw data. The proposed method consists of three stages: preprocessing, detection, and cleaning. In the preprocessing stage, the data are first grouped in different scales to make them suitable for the study and values are obtained to be used in the detection stage. In the detection stage, a fuzzy inference mechanism is utilized. The fuzzy inference mechanism detects measurement errors due to the physical environment according to the values obtained in the preprocessing stage. The detected measurement errors due to the physical environment are cleaned during the cleaning stage by using cleaning method with a band filter. The proposed method is tested on different data types. According to test results, the proposed method shows superior performance compared to the cleaning method with a band filter, but it is relatively slow in terms of processing speed. When these results are considered, it is seen that the proposed method can be used as an alternative to traditional methods in applications.