Sualtı hedeflerini tespit ve sınıflandırma maksatlı, düşük maliyetli, süratle atılabilen mikro-duyarga nodu prototipinin geliştirilmesi ve akustik açıdan incelenmesi
Development of a low cost and rapidly deployable micro-sensor node to detect and classify underwater targets and acoustic analysis of the system
Yazar: VEDAT İZPAYI
Danışman: DOÇ.DR. ERDAL ÇAYIRCI
Deniz Harp Okulu Komutanlığı / Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÖZETSU ALTI HEDEFLER N TESP T VE SINIFLANDIRMA MAKSATLI,DÜŞÜK MAL YETL , SÜRATLE ATILAB LEN M KRO DUYARGANODU PROTOT P N N GEL ŞT R LMES VE AKUST K AÇIDANNCELENMESAnahtar Kelimeler : Su altı kablosuz duyarga ağları, Hedef tespit, Hedefsınıflandırma, Karar ağacı, Sıcaklık duyargaları, Manyetik duyargalar, Akustikduyargalar.Mikroelektro-mekanik sistemler (MEMS), kablosuz iletişim ve dijitalelektronikteki gelişmeler çok sayıda küçük boyutta, ucuz maliyetli algılama, işlemve iletişim kapasitelerine sahip mikro duyargaların üretilmesine olanak sağlamıştır.Herbir duyarganın bağımsız olarak çevreyi algılayabildiği, bununla beraber birlikteişlem yaptıklarında belirli bir bölgede tehdit tespiti, hedef takibi, çevresel gözlem,ortam şartlarını inceleme, uzaktan algılama gibi karmaşık bilgileri birleştirebilenve yayabilen yüzlerce hatta binlerce sayıda mikro duyargaların bölgeye süratleyerleştirilebilmesi ile kurulabilecek mikro duyarga ağlarının sisteme katkısı sonsuzolacaktır.Duyarga ağ uygulamalarının en önemlilerinden bir tanesi savaş alanındahedef sınıflandırmasıdır. Ucuz ve çoklu duyargalı akıllı aygıtlar hedefsistemlerinin izlenmesi ve kontrolü için olanak sağlarlar. Duyargalar değişik veriformlarını işleme ve elde etme kapasitesine sahiptir. Çoklu sinyal işleme vebirleştirme algoritmaları güvenilir ve etkili biçimde karar vermek için ağdakinodlar arasındaki dağıtık veriyi birleştirir.iiiBu tezde, yapılan uygulama ile bir sualtı hedefini tespit etmek ve tespitedilen bu hedefi sınıflandırabilmek maksadıyla, düşük maliyetli ve süratleatılabilen bir mikro duyarga nodunun prototipi geliştirilmiştir.Taktik amaçlı kullanılacak kablosuz duyarga ağlarının bir elemanı olarakçalışması planlanan bu duyarga nodu denizatlıları, küçük sualtı taşıma araçlarını,mayınları ve dalgıçları tespit edebilmekte ve sayılan bu dört hedef tipine göresınıflandırabilmektedir. Nodlar bir şamandıra ve istenilen derinliğe sevk edilebilenbir duyarga öbeğinden oluşmaktadır. Duyarga öbeğinde bulunan ve yalnızcabirkaç dolar maliyeti bulunan manyetik, akustik ve sıcaklık duyargalarından alınanveriler, tespit edilen bir hedefin yine duyarga öbeği üzerinde konuşlandırılan birmikro denetleyici marifetiyle sınıflandırılabilmesi maksadıyla işlenmiş ve eldeedilen sonuçlar yüzeydeki şamandıraya iletilmek suretiyle sistem tamamlanmıştır.Hedef sınıflandırılması için geliştirilen algoritma, yüzeydekişamandıralara bağlı ve ayarlanabilir derinliklere indirilebilen duyargalardan oluşantaktik su altı duyarga ağları için tasarlanmıştır. Denizaltı, küçük sualtı taşıma aracı,mayın ve dalgıç tespitinde sınıflandırma tekniği olarak karar ağacı algoritmasıkullanılmıştır. Sınıflandırma için yakın bir cismin varlık bilgisi, manyetik veakustik veriler birlikte kullanılmıştır. Bahse konu sualtı hedeflerini tespit vesınıflandırma sistemi ile gözden uzak olan sualtı dünyasının taktik resminin suüzerine çıkarılması hedeflenmiştir.iv

Abstract:
ABSTRACTDEVELOPING A PROTOTYPE OF A LOW COST ANDRAPIDLY DEPLOYABLE MICRO-SENSOR NODETO DETECT AND CLASSIFY UNDERWATER TARGETS ANDACOUSTIC ANALYSIS OF THE SYSTEMKeywords : Underwater wireless sensor networks, Target detection,Target classification, Decision tree, Thermal microsensor, Magnetic microsensor,Acoustic microsensor.Advances in MEMS, wireless communications, and digital electronicshave made it possible to produce large amount of small-size, low-cost sensorswhich integrate sensing, processing, and communication capabilities together.Also, the low cost makes it possible to have a network of hundreds or thousands ofthese sensors, thereby enhancing the reliability and accuracy of data and the areacoverage. Large amount of these sensors can be quickly deployed in the field,where each sensor independently senses the environment but collaborativelyachieves complex information gathering and dissemination tasks like intrusiondetection, target tracking, environmental monitoring, remote sensing, globalsurveillance, etc.One of the important sensor network applications is target classificationin battlefields. Cheap and smart devices with multiple sensors provideopportunities for instrumenting, monitoring and controlling targeting systems.Sensor nodes have capability for acquiring and embedded processing of variety ofdata forms. Collaborative signal processing and fusion algorithms are needed toiiiaggregate the distributed data from among the nodes in the network, includingpossibly multiple modalities of data within a sensor node, to make decisions in areliable and efficient manner.In this thesis we present development of the prototype of a low cost,rapidly deployable micro-sensor node to detect and classify underwater targerts.Being a member of wireless sensor networks for tactical surveillance, ournode is capable of detecting and classifying submarines, SDV (small deliveryvehicles), underwater mines and divers in open, shallow and very shallow water.Our nodes are made up of a surface buoy and a micro sensor cluster, i.e., magnetic,thermal, acoustic, which can be lowered at a given depth. The magnetic, acousticand thermal data from low cost microsensors (only a couple of dollars) areprocessed to classify a detected target by a micro controller collocated at thesensor cluster, and the result is transferred to the surface buoy via the cable thatconnects the buoy and the cluster.Decision tree algorithm is used as a classification technique for dynamicdiver, mine, submarine, small delivery vehicle detection. The algorithm isdesigned for wireless tactical underwater sensor network architectures wheresensors attached to a surface buoy can be lowered to an adjustable depth. Thesensed proximity, magnetic and acoustic data are used for collaborativeclassification.iv