İnsansız hava araçları akustik yön kestirimi
Acoustic direction of arrival estimation of unmanned aerial vehicles
Yazar: SERHAT KARAASLAN
Danışman: PROF. DR. EMRE AKTAŞ ; DR. ALPER BEREKETLİ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız hava aracı (İHA) teknolojisindeki gelişmelerle birlikte İHA çeşitliliği artmış ve İHA'lar pek çok uygulamada yaygın olarak kullanılır hale gelmiştir. Uzaktan kontrol edilebilme, görüntü aktarımı ve yük taşıma gibi yeteneklere sahip olmaları, İHA'ların, insanlığa faydalı uygulamalarda kullanılmalarının yanı sıra kaçakçılık, casusluk ve terör gibi yasa dışı uygulamalarda da kullanılmalarına sebep olmuştur. İHA'ların yasadışı uygulamalarda da kullanılmaları, tespit ve karşı tedbir çalışmalarını da beraberinde getirmiştir. 
Literatürde İHA tespit probleminin RF sinyal analizi, görüntü işleme teknikleri, radar sinyal işleme teknikleri ve akustik sinyal işleme teknikleri olmak üzere temelde dört ana yaklaşım ile çözüldüğü görülmüştür. 
Akustik sinyal işleme tekniklerinde hedefin görüş hattında bulunmasına gerek yoktur. Ayrıca bu teknikler otonom hedeflere karşı da etkili olmaktadır. Genellikle bu avantajlarından ve düşük maliyetli olmalarından dolayı akustik sinyal işleme teknikleri tercih sebebi olmaktadır.
Bu tez kapsamında, İHA uçuşu sırasında uçuş ortamı boyunca yayılan akustik sinyallerden yararlanılarak, İHA yön kestiriminde kullanılabilecek bir algoritmanın geliştirilmesi hedeflenmiştir. İlk olarak, dizin sinyal işleme problemlerinin çözümünde yararlanılan çeşitli parametreler ile, bu parametrelerin performans üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu incelemeler sonucunda, 24 adet mikrofondan oluşan düzgün dairesel dizin yapısının kullanılmasına karar verilmiştir. Daha sonra İHA akustik sinyallerinin karakteristiği hakkında incelemelerde bulunmak üzere, bu mikrofon dizini kullanılarak İHA uçuşu sırasında ortamda bulunan akustik sinyaller kayıt altına alınmıştır. 
Elde edilen verilerin incelenmesi ile İHA akustik sinyallerinin geniş bir bant aralığına yayılmış harmonik frekans bileşenleri içerdiği görülmüştür. Ayrıca bu harmonik frekans bileşenlerinden baskın olan frekans bileşeninin farklı İHA ve farklı uçuş modu durumlarında değişkenlik gösterdiği de gözlenmiştir.
Algoritma geliştirme çalışmaları sırasında, dar bant sinyal durumu için literatürde yaygın olarak kullanılan geciktir ve topla hüzme oluşturma (DASB), Capon hüzme oluşturma (CB) ve çoklu sinyal sınıflandırması (MUSIC) yöntemleri kullanılmıştır. Geniş bant sinyal durumu için ise uyumsuz yöntemler (IM) ve uyumlu sinyal alt uzayı yöntemi (CSSM) kullanılmıştır. 
Algoritma performansları çeşitli uçuş senaryolarına göre kaydedilmiş olan saha verileri kullanılarak incelenmiştir. Algoritma çıktıları incelendiğinde, uyumsuz geciktir ve topla hüzme oluşturma yöntemi (IDASB) ve uyumlu sinyal alt uzayı yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen yön kestirim sonuçlarının, uzak mesafelerde uyumsuz çoklu sinyal sınıflandırması yöntemine (IMUSIC) göre daha etkili olduğu görülmüştür. Ancak çözünürlük ve hedef ayrımı yönünden uyumsuz çoklu sinyal sınıflandırması yönteminin diğer yöntemlere göre daha etkili olduğu gözlenmiştir. Geliştirilen algoritmalar işlem yükü bakımından incelendiğinde ise, algoritmadaki çözünürlük artışına paralel olarak işlem yükünün de arttığı görülmüştür.

Abstract:
With the advances in unmanned aerial vehicle (UAV) technology, the variety of UAVs has increased and UAVs has become widely used in many applications. Having capabilities such as remote control, image transfer and load carrying has caused UAVs to be used in illegal applications such as smuggling, spying and terrorism as well as being used in applications beneficial to humanity. The use of UAVs in illegal applications also has brought about detection and countermeasure studies.
In the literature, it has been seen that the problem of UAV detection has been solved with four main approaches such as RF signal analysis, image processing techniques, radar signal processing techniques and acoustic signal processing techniques. 
In acoustic signal processing techniques, the target does not need to be in the line of sight. In addition, these techniques are effective against autonomous targets. Acoustic signal processing techniques are generally preferred due to these advantages and their low cost.
Within the scope of this thesis, it is aimed to develop an algorithm that can be used in UAV direction estimation by using the acoustic signals emitted throughout the flight environment during the UAV flight. Firstly, various parameters utilized in solving the array signal processing problems and the effects of these parameters on performance have been investigated. As a result of these investigations, it was decided to use a uniform circular array structure consisting of 24 microphones. Later, in order to examine the characteristics of the UAV acoustic signals, the acoustic signals in the environment during the UAV flight were recorded using this microphone array.
Upon examination of the obtained data, it was seen that the UAV acoustic signals contain harmonic frequency components spread over a wide band. It has also been observed that the dominant frequency component of these harmonic frequency components varies in different UAV and different flight mode situations.
During the algorithm development studies, the delay and sum beamforming  (DASB), Capon beamforming (CB) and multiple signal classification (MUSIC) methods, which are widely used in the literature for narrowband signal case, were used. Incoherent methods (IM) and coherent signal subspace method (CSSM) were also used for the broadband signal case.
Algorithm performances were examined using field data recorded according to various flight scenarios. When the output of the algorithms are examined, it has been seen that the direction estimation results performed by using the incoherent delay and sum beamforming method (IDASB) and the coherent signal subspace method are more effective than the incoherent multiple signal classification method (IMUSIC) at long distances. But it has been observed that in terms of resolution and target separation incoherent multiple signal classification method is more effective than other methods. When the developed algorithms were examined in terms of processing load, it was seen that the processing load increased parallel to the resolution increase in the algorithm.