Yazılım tanımlı radyo kullanılarak gemi akustik iz verilerinin sınıflandırılması
Ship acoustic datas classification using software definedradio
Yazar: ADİL UĞUR PEHLİVAN
Danışman: PROF. DR. HACI İLHAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde kablosu haberleşme teknolojilerinde yaşanan ilerlemeler etkileyici boyutlara ulaşmıştır. Veri ağlarının artması kullanıcıların bu ağlara erişimin kolaylaşması, nesnelerin yine aynı şekilde bu ağlara erişimi nesnelerin ve kullanıcıların gerçek zamanlı etkileşimleri çok büyük miktarda verinin erişilen ağlarda toplanması, depolanması iletilmesi anlamına gelmektedir. Muazzam derecede verinin incelenmesi, işlenmesi, analiz edilmesi, öznitelik çıkarımının yapılması ve karar alma süreçlerinde kullanılması önem arz etmektedir. Deniz ortamlarından elde edilecek veriler kıymetli olmakla birlikte operasyonel zorlukları barındırmaktadır. Denizlerde yol alan gemiler sevk sistemi, yardımcı makinalar ve gemi tekne yapısı kaynaklı geniş ve dar bantta gemiye özgün tonalleri içeren akustik iz gürültülerini yaymaktadır. Denizde yayılan akustik iz verilerin alınması büyük zorlukları barındırmaktadır. Denizin dinamik ortamlarına uyum sağlayabilecek, yeniden konfigüre edilebilen ve kolay kurulum yapılabilen bilişsel radio ağının kurulması yazılım tanımlı radio kullanılarak mümkün olabilecektir. Akustik iz verilerinin çeşitli frekanslarda sinyal gücüne bağlı olarak öz nitelik çıkarımı yapılabilmektedir. Akustik tonallerin Mel Frekans ölçeği ya da Mel Frekans Kepstral Katsayılar gösterimi kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılabilmektedir. Akustik öznitelik içeren gürültülere dayanılarak gemilerin sınıflandırılması kurulumu ve işletilmesi yönünde zorluklar barındırmakta ve güvenlik anlamında büyük önem arz etmektedir. Tez çalışmamda belirtilen zorlukların üstesinden gelinmesine yönelik sistemin tanımlanması ve performansının incelenmesi amaçlanmaktadır. Deniz ortamından gemi akustik izlerinin insan faktörü olmaksızın iletilmesi, kıyı istasyonunda bahsi geçen verinin alınıp işlenmesi, incelenmesi, analiz edilmesi ve derin öğrenme methodları kullanılarak sınıflandırılmasına yönelik geliştirilecek sistemin prototip çalışması tez çalışmasının temelini oluşturmaktadır.

Abstract:
The advancements in wireless communication technologies have reached impressive levels today. The increase in data networks has made it easier for users to access these networks. Similarly, the expansion of things enables the access of networks and the interactions of things and clients in real-time, resulting in the accumulation, storage and transmission of a vast amount of information in the accessible networks. The examination, processing, analysis, and extraction of features, analysis, and utilization of data at an immense scale are of significant important to use in the decision-making process. The data obtained from sea environments is valuable; however, it poses operational challenges. Vehicles traveling on the sea emit acoustic signature noises that contain ship and boats specific tones in the wide and narrow band, attributed to the propulsion system, auxiliary machinery, and the structure of the spacecraft. Obtaining acoustic signature noise data transmitted in sea poses significant challenges. The establishment of cognitive radio networks that can adapt to the dynamic environments of sea, be reconfigurable, and allow for easy installation will be possible by using building software defined radios. The feature extraction of acoustic trace data can be performed based on signal power at various frequencies. The feature extraction of acoustic traces can be done using Mel Frequency Scale or Mel Frequency Cepstral Coefficients representation. The classification, setup, and operation of ships based on acoustic traces containing feature information pose challenges and great importance in terms of security. The system's definition and performance analysis are intended to overcome the challenges mentioned in the thesis study. The prototype development of a system aimed at transmitting ships acoustic trace noises from the sea environment without human involvement, receiving and storing the mentioned data at a coast station, receiving, processing, examination and analysis of it using deep learning methods forms the basis of the thesis study.