FPGA tabanlı uzun kısa-süreli bellek yapay sinir ağı ile darbesel sinyal tespiti
FPGA based long short-term memory artificial neural network for pulse signal detection
Yazar: ERDOĞAN BERKAY TEKİNCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜLİN ERÇELEBİ AYYILDIZ ; DR. NİZAM AYYILDIZ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: FPGA = FPGA ; Sabit yanlış alarm oranı = Constant false alarm rate ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; İşaret tespiti = Signal detection

Özet:
Bu tez çalışmasında, elektronik harp destek sistemlerinde de önemli bir rolü olan darbesel sinyal tespit uygulamaları için FPGA tabanlı bir Uzun Kısa-Süreli Bellek yapay sinir ağı önerilmiştir. Sinyal almacı tarafından toplanan darbesel sinyal örnekleri üzerinde herhangi bir işlem yapmadan sadece ham veriler kullanılarak düşük sinyal gürültü oranı (SGO)
seviyelerinde yaygın sinyal tespit yöntemi olan Sabit Yanlış Alarm Oranı (SYAO) (Constant False Alarm Rate) yöntemi ile tespit edilemeyen darbesel sinyallerin önerilen bu yöntem ile tespit edilmesi hedeflenmiştir. Daha önce gerçekleştirilen benzer çalışmalar Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağlarının düşük SGO seviyelerinde yüksek başarı oranı ile sinyal tespiti
yapabildiğini göstermektedir. Benzer çalışmalara ek olarak bu tez çalışmasında FPGA tabanlı bir Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağı çalışması yapılmıştır ve -5 dB SGO seviyesinde %94 doğruluk değeri ile darbesel sinyal tespiti yapılabildiği FPGA benzetim sonuçları ile gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasında, FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının
eğitilmesi ve test edilmesi için gerekli veri setlerinin oluşturulması amacıyla MATLAB/Simulink modelleri tasarlanmıştır. Bu modeller ile ayrıca SYAO yönteminin test veri setleri de elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında, FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının sentez işlemi sonrası elde edilen performans ölçütleri, SYAO yönteminin FPGA'de uygulanması sonrası elde edilen performans ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında önerilen FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının bir donanım (FPGA) üzerinde gerçekleştirilerek klasik eşik değeri yönteminin
(SYAO yöntemi) başarılı sonuçlar elde edemediği düşük SGO seviyelerinde sinyal tespiti gerçekleştirebildiğini ancak gerçek zamanlı bir elektronik harp sistemi radar almacı gereksinimlerini karşılayamadığını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis, an FPGA-based Long Short-Term Memory (LSTM) Artificial Neural Network (ANN) has been proposed for pulsed signal detection applications, which also has an important role in Electronic Warfare Support Systems. It is aimed to detect pulsed signals collected by the signal receiver at low signal-to-noise ratio (SNR) levels with this proposed FPGA-based LSTM, using only raw data without any processing on the pulsed signal samples that cannot be detected by the widely used Constant False Alarm Rate (CFAR) method. Previous studies show that LSTM neural networks can detect pulsed signals with a high success rate at low SNR. In addition to these studies, an FPGA-based LSTM is implemented in this thesis. According to simulation results, it is observed that pulsed signal detection could be performed with 94% accuracy at -5 dB SNR. In this thesis, MATLAB/Simulink models were designed to generate the datasets required for training and testing the FPGA-based LSTM. With these models, test datasets of the CFAR method were also generated. In this thesis, the performance criteria obtained from the synthesis process of the FPGA-based LSTM and the synthesis results of the CFAR method on FPGA is compared. The obtained results show that the FPGA-based LSTM, which proposed in this thesis, can be implemented on a hardware (FPGA) and can detect pulsed signal at low SNR where the traditional threshold method (CFAR) cannot obtain successful results, however, it shows that this proposed architecture cannot meet the real-time radar receiver requirements of an Electronic Warfare System.