Akustik Tabanlı Uzaktan Silahlı AteĢ Algılama Sistemleri

Transkript

1 Akustik Tabanlı Uzaktan Silahlı AteĢ Algılama Sistemleri Özgür ÖZUĞUR (a,b), Tolga SÖNMEZ (b), Abdil Burak BAġLI (b), Kemal LEBLEBĠCĠOĞLU (c) (a) KHO Savunma Bilimleri Enstitüsü, Harekat Araştırması, Ankara, (b) HAVELSAN A.Ş., 06510, Ankara, (c) ODTÜ, Elektrik-Elektronik Müh. Böl., 06531, Ankara, ÖZET: Bu çalışma kapsamında sınır ve anayurt güvenliği gibi askeri güvenlik konularında önemli bir yer tutan akustik tabanlı keskin nişancı ve ateş tespit sistemlerinin çalışma prensipleri ve altında yatan matematiksel modelleri incelenmiştir. Keskin nişancı ve ateş tespit sistemleri tabanca, makineli tüfek, havan, roketatar gibi silah sistemlerinden çıkan mermilerin namludan çıkarken oluşturduğu ses dalgalarını ve oluşan şok dalgalarını algılayarak ve analiz ederek ateşin açıldığı konumu yüksek doğrulukta tespit etmeye çalışan sistemlerdir. Bu tür sistemlerde yanca açısı, yükselim açısı ve uzaklık hesaplanmaya çalışılan önemli parametrelerdir. Anahtar Kelimeler: Akustik algılayıcılar, sınır güvenliği, veri füzyonu, ateş tespit sistemleri, şok dalgası, namlu sesi. ABSTRACT: This paper analyzes the principles and the the underlying mathematical model for acoustic based shooter and launch detection systems which are crucial for border and homeland security. Acoustic based shooter detection systems use the muzzle blast and acoustic shock waves, that are formed during the flight of the bullet, and process the measurements to compute the shooter s location with high accuracy. Azimuth, elevation angle and range of the shooter are among the important parameters to be estimated. Keywords: Acoustic sensors, border security, sensor fusion, gunfire detection systems, shock waves, muzzle blast.

2 1. GiriĢ Günümüz sınır güvenliği konsepti gereğince ülkemizde kritik tesislerin korunması önemli bir ihtiyaçtır. Özellikle sınır bölgelerindeki sabit karakollar, birlik personelinin konuşlandığı mevkiler, doğalgaz hatları ve istasyonlar en önemli örneklerdendir. Bu tür kritik tesislerin mümkün olduğunca otomatik sistemlerle korunmasına ve durum farkındalığını arttıracak sistemlere ihtiyaç vardır. Özellikle karakollara uzaktan yapılan taciz ateşlerinin hemen fark edilmesi ve hızlı tepki verilmesi askeri açıdan çok önem arz etmektedir. Bölge izlemesi için EO/IR kamera, radar, sismik, titreşime duyarlı algılayıcılar gibi farklı algılayıcılar da kullanılabilmektedir. Ülkemizde akustik algılayıcıların kullanımı oldukça kısıtlıdır. Halihazırda, Türkiye'de son ürün haline getirilmiş akustik tabanlı çalışan böyle bir sistem bulunmamaktadır. Ancak, keskin nişancı tespitinde kullanılabilecek akustik ve elektro optik tabanlı altsistemler ve teknolojiler üzerinde çalışmalar mevcuttur. Atış tespit sistemlerinin amacı, çok sayıdaki akustik algılayıcıdan faydalanarak ateşli silahların yerini tespit etmektir. Karakol gibi kritik tesislere ateşli silahlarla yapılan saldırılarda, ateş edenlerin konumunun tespit edilmesiyle silahların otomatik olarak o bölgeye yönlendirilmesi ve bu sayede ilk ateşe karşılık vermek mümkün olacaktır. Bu sayede yapılan saldırı en az zayiatla püskürtülebilecektir. Bu akustik tabanlı sistemlerle ateş edildikten birkaç saniye içerisinde 1000m ye kadar konum tespiti yapılabildiği bilinmektedir. Bu nedenle akustik algılayıcıların kullanılması, ateş eden kişi ya da kişilerin yerlerinin tespit edilmesi için önemlidir. 2. Literatür AraĢtırması Ateşli silah seslerinin akustik olarak algılanıp işlenmesi ve yerinin belirlenmesi için sistemler Birinci Dünya Savaş ından beri kullanılmaktadır. İtalya da geliştirilen, top atışlarının yapıldığı yeri tahmin eden pasif akustik algılama yapan PALS sistemi ilk örneklerden biridir (Bkz. [1]). Akustik sensörler, radar gibi uzun mesafelerden algılama yapamaz. Sesin akustik yayılımı atmosfer şartlarına bağlıdır. Ses dalgalarının kat ettiği alanlardaki sıcaklık farklılıkları sesin kırılmasına sebep olabilir. Bu nedenle gerçek sistemlerdeki uygulamalarda tüm bu özelliklerin göz önüne alınması gerekmektedir. Genel olarak tipik bir keskin nişancı sisteminde mikrofon dizini içeren üç akustik algılayıcı alt sistem vardır. Bu alt sistemlerde yönelimi algılamak için ataletsel sensörler, konumu algılamak için GPS alıcısı bulunmaktadır. Alt sistemlerde bulunan COTS gömülü donanım üzerinde dizin sinyal işleme algoritmaları çalıştırılmaktadır. Bu alt sistemlerin bağlı olduğu bir de Veri Füzyon Merkezi (VFM) vardır. VFM olarak tanımlanan merkezi birim bir bilgisayar üzerinde çalışan, alt sistemlerle kablolu/kablosuz iletişim kurarak algılayıcılardan gelen bilgilerden veri füzyonu yaparak tespit edilen hassas koordinatları gerçek bir harita ortamında gösterebilen temel bir komuta kontrol birimidir. Bu merkezin asli görevi alt sistemlerden gelen ham ya da işlenmiş bilgilerin işlenerek ekranda faydalı bilgiye dönüştürülmesidir. Bu veri füzyonu sayesinde daha yüksek doğrulukta atış kaynağının yeri tespit edilebilecek ve zaman içerisinde takip edilebilecektir. Modern sistemlerde, çok sayıda mikrofon bir araya getirilerek dizin sinyal işleme algoritmaları çalıştırılmaktadır. Frekans tabanında analiz yapan ESPRIT algoritması kovaryans matrisine öznitelik ayrıştırması (eigen decomposition) yaparak pasif olarak sinyalin geliş yönünü tespit etmektedir. Ancak bu algoritmanın etkili şekilde kullanılması ancak sistemde çok sayıda sensörün bulunmasıyla mümkündür. Diğer geliştirilen bir algoritma da MUSIC (Multiple Signal Classification) algoritması da frekans tabanında çalışmaktadır. Alınan sinyalin içinde belirli frekansların olduğu kabul edilerek algoritma çalıştırılmaktadır. Bu algoritmalar atış yapılan silahın sınıflandırılması için uygun olup gerçek zamanlı atış yapanın konumunu tespit etmek için çok hantal kalmaktadır (Bkz. [1]) da BBN firması tarafından geliştirilen akustik keskin nişancı tespit protipinde namlu sesi ve şok dalgaları TOA (varış zamanı-time of arrival) zamanları kullanılarak hem keskin nişancının yeri tespit edilmektedir hem de kulanılan merminin kalibresi tahmin edilmektedir (Bkz. [2]). Bu iş için aynı düzlemde olmayan tetrahedrale yerleştirilmiş 4 mikrofonlu dizin kullanılmaktadır. Dizin kullanmanın en büyük avantajı tüm mikrofonlar aynı donanıma bağlı olduğundan zaman senkronizasyon hataları minimum seviyeye indirilebilmektedir. Temel olarak kullanılan mermi akustik fiziksel modeli de bu makalede açıklanmaktadır. Makale [3] ve [4] de yine TOA yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak dizin haline getirilmiş mikrofonlar yerine dağıtık yerleştirilmiş mikrofonlar kullanılmaktadır. Her bir mikrofonda namlu sesi ve şok dalgası geliş zamanları tespit edilmekte ve aralarındaki zaman farkı merkezi olarak işlenmektedir. TOA zaman farkları işlendiğinden zaman senkronizasyon problemleri ortadan kalkmaktadır. Bu şekilde de bulunması beklenen hedefin açısal belirsizliği artmaktadır. Çünkü namlu sesi ve şok dalgası geliş zamanları arasındaki fark sayesinde uzaklık bulunmaktadır ancak sadece bu bilgi kullanıldığı için hedefin açısal belirsizliği yüksek olmaktadır.

3 Makale [5] de örnek bir prototip sistem anlatılmaktadır. En alt seviyedeki namlu sesi ve şok dalgasını tespit etme algoritmaları ve silah tanım algoritmaları açıklanmıştır. Makale [6] da Fransız 01dB-Metravib tarafından geliştirilen PILAR ateşli silah tespit sistemi anlatılmaktadır. Burada da yine kablosuz akustik 4 mikronlu dizinler kullanılmaktadır. TOA yöntemleri çalıştırılmaktadır. Burada en az 2 sensör dizini kullanıldığı durumlar için verilen performans değerleri yanca açısında ±2, yükselim hatasında ±5 ve 1000m ye kadar olan algılama mesafesinde ±%30 hata payı olarak verilmiştir. Makale [7] de ateşli silah yer tespit sistemlerini karşılaştırmak için yanlış alarm oranı, yanca açısı belirsizliği, yükselim açı belirsizliği, mesafe belirsizliği, silah tanıma doğruluğu gibi perfromans metrikleri belirlenmiştir. Akustik altsistemlerde kullanılacak yönelim belirleme algoritmaları [8] da açıklanmıştır. Buna göre ivmeölçer verileri sayesinde yerçekimi ivmesi yönü bulunacak ve yerel olarak yatay düzlem bulunacaktır. Bu düzlem üzerinde de magnetometreyle manyetik kuzey bulunacaktır. GPS konumu sayesinde de gerçek kuzey katalogdan düzeltme hesaplanarak bulunabilecektir. 3. Silahlı AteĢ Tespit Sistemleri Akustik tabanlı silahlı ateş tespit sistemleri tabanca, makineli tüfek, havan, roketatar gibi süpersonik silah sistemlerinden çıkan mermilerin namludan çıkarken oluşturduğu ses dalgalarını ve mermilerin hedefe giderken oluşturduğu şok dalgalarını algılayarak merminin geliş yönünü ve ateş kaynağının ya da kaynaklarının konumlarını yüksek doğrulukla tespit eden sistemlerdir (Şekil-1). ġekil 1. Operasyonel Gösterim Bu tür sistemler özellikle sınır güvenliği konsepti gereğince sabit karakol korumasında büyük görevler üstlenmektedir. 4. Mermi Fiziği Bir ateşli silahın patlamasıyla iki ayrı akustik dalga ortaya çıkmaktadır. Bunlardan biri silahın ateşlenmesiyle ortaya çıkan basınç nedeniyle silahın namlusunda ortaya çıkan ve dairesel dalgalar şeklinde ses hızında yayılan ses dalgalarıdır. Bu ses dalgaları 500 Hz in altında düşük frekanslı ses dalgaları olup Namlu Sesi olarak adlandırılmaktadır. Diğer akustik dalga ise ses hızından yüksek hızla giden (süpersonik) mermilerin hava sürtünmesinden dolayı ortaya çıkardığı ve mermi yoluna konik bir şekilde yayılan şok dalgalarıdır. Şekil-2 de görüldüğü üzere şok dalgaları genelde 1 khz - 4kHz bandında ve N şeklinde karakterize edilebilen yüksek frekanslı bir sinyaldir. ġekil 2. Namlu Sesi ve Şok Dalgası [6]

4 Namlu sesinin yayılım hızı süpersonic hareket eden mermiden yavaş olduğu için zamana göre ilk tespit edilen sinyal genel olarak şok dalgalarıdır. Ancak geometriye göre bu değişiklik gösterebilir. Şok dalgaları tek başına konum belirlemede yeterli olmamakla birlikte namlu sesi ile birlikte kullanıldığında hassas konum belirlemek için çok kritik bir rol oynamaktadır. 5. AtıĢ Tespit Matematiksel Modeli Tipik bir silahlı atışın oluşturduğu akustiğin ve sensörün geometrisi Error! Reference source not found. de verilmiştir. Namlu sesi patlamayla birlikte o ortamdaki atmosferik şartlardaki ses hızına bağlı olarak yayılan dairesel ses dalgalarıdır. Şok dalgaları konik yayılan ses dalgaları olup şok dalgalarının yayılım konisinin açısı 1 ( ) merminin hızıyla ilgilidir: sin m. Buradaki koni açısını, m ise Mach (Mach: ses hızından kaç kat hızlı olduğu) cinsinden mermi hızını göstermektedir. Mermi hızı arttıkça tüfek mermisinin hızı 2.5 Mach tır. açısı küçülmektedir. Tipik bir ġekil 3. Mermi akustiğinin geometrisi ve modellenmesi Bu şekle göre x0 merminin namludan çıktığı noktayı göstermektedir. Namlu sesidalgası buradan dairesel olarak yayılmaktadır. Namlu sesi s1 akustik altsistemine tn 1zamanında, şok dalgası ise t s1 zamanında ulaşmaktadır. Burada bahsedilen zamanlar alt sistemde kabul edilen referans mikrofona göre alınmıştır. Mermi, s1 noktasındaki akustik algılayıcıya ilk ulaşan şok dalgasının oluştuğu yer olan x1 noktasına kadar sesten hızlı gitmektedir, daha sonra ise oluşan şok dalgaları x1 noktasına ses hızında ilerlemektedir. Yukarıda bahsedildiği üzere mikrofon dizinleri üzerinde Varış Zamanı Algoritması çalıştırılarak namlu sesi ve şok dalgası geliş yönleri 1 2 u, u hesaplanabilmektedir. Bu durumda: x x Mu ( t t ) s1 0 x s Mu ( t t ) n1 0 (1) Böylece, s Mu ( t t ) x Mu ( t t ) (2) 1 1 n s1 0 sx 1 2, u 2 e dik olduğundan mermi çıkış zamanı t 0 aşağıdaki gibi hesaplanabilir:

5 ( x s ) u ( Mu t Mu t Mu t Mu t ) u 0 2 s n t 0 t t u u 1 u u s1 n (3) Böylece mermi çıkış noktası x 0 da (1) denkleminden hesaplanabilir. Bir akustik algılayıcı olması durumunda mermi yolu hesaplanamamaktadır. Burada hem şok dalgası hem de namlu sesi dalgası yönü ve zamanı hassas bir şekilde bulunduğunda ateş edenin konumu hesaplanabilmiştir. Şimdi s1 noktasına gelen şok dalgalarının çıkış noktası x 1 i ve ts1 zamanını hesaplayalım. u 0 mermi yönü birim vektörünü, u1 namlu sesi geliş yönü birim vektörünü, u2 şok dalgası geliş yönü birim vektörünü göstermektedir. Şu ana kadar ki hesaplamalardan elimizdeki bilinen parametreler x0, u0, t0, s 1 dir. Bu durumda x3 noktası şu şekilde hesaplanabilir: x3 ( s1 x0) u0 u0 x 0 (4) Şimdi de mermi hızından hesaplayabildiğimiz açısıyla x 1 i hesaplayalım. Buradaki, x1 x0 vektörünün skalar uzunluğu olsun. ( ) x x u x x u u s x x u x u s x tan tan (5) Bu durumda t s1 zamanı da t x x / ( mm ) s x / M t s t x x / ( M ) t s (6) olarak hesaplanabilir. Buradaki M, m/sn cinsinden Mach değeridir. Namlu sesi zamanı da şöyle olur: t s x / ( M ) t (7) n Bu bilgilerden ve çıkarımların bir sonraki adımında namlu sesi yönü (µ 1 ), namle sesi zamanı (t n1 ), şok dalgası yönü (µ 1 ) ve şok dalgası zamanı (t s2 ) değerleri doğrusal olmayan denklem çözümü ile simülasyon parametreleri ölçülebilir. x, u, t, s bilinmeyenleri cinsinden hesaplanabilir. Bu durumda Özet olarak; problemdeki ölçümler ve hesaplanması gereken parametreler aşağıdaki nonlinear bağlantıyla yazılıp, ( t, t, u, u, t, t, u, u, ) f t, x, u n1 s1 n1 s1 n2 s2 n2 s denklem sistemi doğrusal olmayan optimizasyon teknikleri ile çözülerek µ 1, t n1, µ 1 ve t s2 değerleri belirlendiğinde x 0 noktası yani atış konumu bulunabilecektir. 6. Veri Füzyonu

6 Her bir algılayıcı alt sistem hem namlu sesini hem şok dalgasını aynı anda algılamayabileceğinden yüksek doğrulukta atış kaynağının yerini tespit edebilmek için algılayıcılardan gelen tüm olası bilgileri tümleştirme yeteneğine ihtiyaç vardır. Aşağıdaki tablo (Tablo-1) veri füzyonuyla ne derece başarı sağlanabileceğini açıkça göstermektedir. Çizelge 1. Veri Füzyonu Başarımı (Bkz. [6]). Algılanan Dalga Tipi 1 x Algılayıcı Dizini 2 x Algılayıcı Dizini Sadece Ģok dalgası Konum ve yön Konum hesaplanamamaktadır hesaplanabilir. Merminin izlediği yol da Sadece namlu sesi Hem Ģok dalgası hem de namlu sesi Yön hesaplanabilir. Uzaklık bilgisi hesaplanamaz. Konum hesaplanabilir. hesaplanabilir. Sensör füzyonuyla konum hesaplanabilir. Sensör füzyonuyla konum hesaplanabilir. 3 x Algılayıcı Dizini Konum hesaplanabilir. Merminin izlediği yol da hesaplanabilir. Sensör füzyonuyla konum hesaplanabilir. (daha yüksek hassasiyette) Sensör füzyonuyla konum hesaplanabilir. (daha yüksek hassasiyette) 7. Ġlk Sistem Denemeleri Sistemin kavramsal ve matematiksel modelinin geçerliliğinin sınanması için gerçek atışlar yapılmıştır. Bu atışlardan elde edilen gerçek verilerle sistem modeli çalıştırılmıştır. Atışlar; aşağıda verilen tipte silahlarla verilen mesafelerden hem tek hem seri atışlar olarak yapılmıştır. Bu atış şeklinde silah tekli atış durumuna alınmış, 0.5, 1 ve 1.5 saniye olmak üzere değişken aralıklarda 5 atış yapılmıştır. 1) AK-47 / 7.62mm (50-150m) 2) G3 / 7.62mm (50-150m) 3) Kanas / 7.62mm (220 m) Atışların ortaya çıkardığı namlu sesi ve şok dalgasını almak üzere her birinde 4 mikrofon bulunan 2 ayrı mikrofon dizini kullanılmıştır. Dizinlerindeki 4 mikrofonun yerleşiminin üstten görünümü Şekil-4 deki gibidir. Ortadaki mikrofon diğerlerinden yaklaşık olarak 10 cm daha yukarıda durmaktadır. ġekil 4. Sensör dizinlerindeki mikrofon yerleģimi (üstten görünüm) Koordinat başlangıç noktası 1. sensörün 1. mikrofonu olarak alınmış 1. ve 2. sensörler x-koordinatı üzerine yerleştirilmiş kabul edilmiştir. Diğer tüm koordinatlar bu referans sistemine göre değerlendirilmiştir. Atışların yapılacağı konumlar GPS cihazlarıyla belirlenerek işaretlenmiş ve sensörlerin eksenine göre uyumlandırılarak (x,y,z) koordinatları hesaplanmıştır. Bu konum ölçümündeki hata payının 5 metre civarında olduğu öngörülmektedir. Atış alanı aşağıdaki Şekil-5 da verildiği şekilde düzenlenmiştir. Dört mikfonlu her bir sensör dizini 20 metre aralıklarla konulmuştur. Bu iki sensör dizini boyunca 5 er metre aralıklarla 5 ayrı hedef konulmuş ve tüm atışlar koordinatları hassas bir şekilde bilinen bu hedeflere doğru profesyonel keskin nişancılar tarafından yapılmıştır.

7 ġekil 5. AtıĢ Detay Planı Ayrıca, atmosfer şartlarının sesin yayılımını etkileyen en büyük faktörlerden olduğu bilindiğinden modele yansıtmak üzere atış gününün iklim koşulları da not edilmiştir. Atış günü nem oranı %61, sıcaklık 24º, rüzgar 5 km/s olarak tespit edilmiştir Sinyal ĠĢleme Algoritması Öncelikle atışlardan elde edilen akustik sinyaller bir dizi sinyal işleme algoritmasından geçirilmiştir. Bu işlemin amacı namlu sesi ve şok dalgası yön vektörlerini bulmamıza yarayacak olan varış zamanı algoritmasının girdi olarak ihtiyaç duyduğu namlu sesi zamanı ve şok dalgası zamanlarını hassas bir şekilde tespit edebilmektir. Namlu sesi ve şok dalgası ayrıştırıcı karakteristik özelliklere sahiptir. Şok dalgaları genel olarak, 1 khz - 4kHz bandında, hızlı yükselen/hızlı düşen kenarlara sahip, N şeklinde ve kısa uzunluğa ( µsn [5]) sahip sinyallerdir. Namlu sesi ise, şok dalgasına göre daha yavaş yükselen/yavaş düşen kenarlara sahip, sinyalin ikinci kısmı ilk kısmına göre çok daha uzun ve 500 Hz in altında düşük frekanslı bir sinyaldir (Şekil-6). Bu çalışmada aranan sinyallerin varış zamanın (ToA) tespiti ve ortamdaki diğer girişimlerden ayrıştırılması için genel olarak belirtilen bu kriterler kullanılmıştır. ġekil 6. Şok Dalgası ve Namlu Sesi Alınan örneklenmiş ham sinyaller, ses tanımada yaygın olarak kullanılan [9] sıfır geçişli (SG) kodlama işlemine tabi tutulmuştur. SG kodlama işleminde, sinyal bir sonraki sıfır geçişine kadar parçalara ayrılarak, herbir parçanın, başlangıç zamanı, yükseliş zamanı, tepe noktası ve en büyük genliği hesaplanır.

8 Sinyalin gürültü seviyesine göre dinamik olarak belirlenen eşik seviyesinin üstünde kalan SG kodlu parçalar, karakteristiklerine göre şok dalgası yada namlu sesi belirleme durum makinelerine girerler. Potansiyel namlu sesi içerebilecek SG kodlu parçalardaki, yüksek frekanstaki bileşenlerin elenmesi ve namlu sesi işaretinin şeklinin daha iyi tespit edilebilmesi için alçak geçirgen filtreden (kesme Hz) geçirildikten sonra durum makinesine girereler (Şekil-7). ġekil 7. Sinyal Tespit Algoritması Blok Şema Gerçek atış verileriyle yapılan testler sonucunda, sinyal tespit algortimasının %96 oranında başarı sağladığı gözlemlenmiştir VarıĢ Zamanı Algoritması Bir silahın patlamasıyla oluşan namlu sesi ve şok dalgalarının akustik algılayıcılardaki mikrofon dizinlerine varış zamanlarını kullanarak gelen ses dalgasının yönünü bulmamıza yarayan algoritmadır. Ses hızında yayılan gerek namlu sesi gerekse şok dalgalarının oluşturduğu ses dalgaları dizinler üzerindeki yerini çok hassas olarak bildiğimiz mikforonlara geliş yönüne göre farklı zamanlarda değecektir. Şekil-8; bir algılayıcı dizinindeki her bir mikrofona (1, 2, 3, 4) ayrı zamanlarda gelen ses dalgasını ve bu bilgiden yararlanarak ses dalgasının geliş yönünün nasıl bulunduğunu şematik olarak görülebilir. Burada yönünü bilmediğimiz ses dalgasının ses hızında mikforonlar arasında yaptığı yolculuğun eşitliklerini Ax b denklem formunda yazıp elde ettiğimiz denklem sistemini En Düşük Kareler yöntemi ile çözerek bilinmeyen yön vektörünü yani namlu sesi ve şok dalgası yönünü bulabiliriz Konum Tespiti ġekil 8. Varış Zamanı Algoritması Ateş Yönünün Bulunması İlk konum tespit çalışmaları için yapılan sistem denemeleri orta hassasiyette mikrofonlar kullanılarak yapılmıştır. Sistemdeki tüm mikrofonlar tek bir noktadan zaman bilgisi aldıkları için mikrofonlar arasında bir zaman senksronizasyon problemi yaşanmamıştır. Genel olarak yapılan tüm gerçek atışlar üzerinde yukarıdaki bölümlerde verilen kavramsal matematiksel modelin ve diğer algoritmaların uygulanmasıyla atış kaynağının yerinin tespit edilmesine çalışılmış ve konum tespiti yanca açısında ±4, mesafede %15 lik bir hata payı ile gerçekleştirilmiştir. Aşağıdaki Şekil-9 da söz konusu gerçek atışlara yönelik olarak 150 metreden aynı noktadan 1 ve 4 nolu hedeflere AK-47 ve G3 silahları ile yapılan atışlar sonucunda 1 ve 2 nolu sensör dizinlerinden atışın yerinin tespitine yönelik elde edilen tahmin sonuçları görülebilir.

9 ġekil 9. Örnek bir atış ve atış konumu tespiti Yukarıdaki şekilde daire ( ) işareti ile 20 metre aralıklarla konumlandırılan sensör dizinleri, ters üçgen ( ) işareti ile gerçek atış kaynağının yeri, artı işareti (+) ile atış yapılan hedefler simgelenmiştir. Buna göre, AK-47 ile hedef 1 e yapılan atışın sonucunda 1 nolu sensör ile yapılan konum tahmini kırmızı çarpı (x), 1 nolu sensör ile yapılan konum tahmini mavi çarpı (x) işareti ile simgelenmiştir. Şekil-9 da görüldüğü üzere 1 nolu sensör ile yapılan tahminin diğerine göre daha isabetli olduğu görülebilmektedir. Benzer şekilde yine AK-47 ile yine 150m den 4 nolu hedefe yapılan atış sonucunda 1 nolu sensör ile yapılan konum tahmini kırmızı baklava ( ), 2 nolu sensör ile sensör ile yapılan konum tahmini mavi baklava ( ) ile gösterilmiştir. Bu durumda yine benzer şekilde 1 nolu sensör ile daha iyi bir konum tahmini yapıldığı söylenebilir. Benzer gözlemi G3 silahıyla yapılan atışlar için de yapabiliyoruz. Genel olarak yön ve mesafe olarak başarılı bir tahmin yapıldığı görünse de mevcut sistemde atış konumu ve sensör konumları arasında yanlı bir ölçüm hatası olduğu gözlenmiştir. Bu yanlı hata eğilimi sistemin iyileştirilmesi gereken parametrelerinin varlığına ve kalibrasyon ihtiyacına işaret etmektedir. 8. Sonuç Bu çalışmada, temel olarak, akustik tabanlı silahlı ateş tespit sistemlerinin temel çalışma prensipleri bir matematiksel modele dönüştürülmüş, sonra da bu modelin kavramsal ispatı için yapılan ilk saha denemelerinden elde edilen bulgular anlatılmıştır. Elde edilen bulgular ilk denemeler için başarılı görülsede sistemin iyileştirilmeye muhtaç olduğu noktaları da göstermiştir. Özellikle açısal hataların çok önemli sonuçlar doğuracağı görülmüştür. Bu açısal hataların sensörlerden gelen verilerin birbirleri ile ilişkilendirilip tümleştirilmesiyle çok daha azaltılabileceği ve konum tahminlerinin çok daha hassas yapılabileceği öngörülmektedir. Bu noktada gerek mikrofonların kendi arasındaki geometrisinin, gerekse sensör dizin yerleşiminin kritik olduğu öngörülmektedir. Hatta çalışmanın ilerleyen safhalarında bir bölgenin akustik algıyacılarla maksimum kapsamasını sağlayacak optimum algıyıcı sayısını ve yerleşimini bulmak üzere gerekli model ve simülasyon çalışmaları yapılabilecektir. Bu denemelerde akustik yayılıma etki eden arazi yapısı ve atmosferik koşullar gibi etkenler göz ardı edilmiştir. Bu tür parametrelerin sisteme dahil edilmesiyle çok daha hassas sonuçlara ulaşılabileceği öngörülmektedir. Özellikle sistem kalibrasyonunda bu tür parametrelerin etkin olacağı düşünülmektedir. İlk sistem denemelerinin ve çalışmaların devamında farklı noktalardan farklı kalibredeki silahlarla çoklu ve seri atışlar denenerek sistemin çok yoğun saldırı altında dahi hassas konum tespiti yapması için çalışmalar yürütülecektir. Ayrıca, atışlarla elde edilecek akustik iz bilgilerinden ateş edilen silahın tipi ve kalibresinin tespitine yönelik çalışmalar da yürütülecektir.

10 9. TeĢekkür Bu makalede anılan çalışmalar, T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ile HAVELSAN A.Ş. tarafından San- Tez Ar-Ge Destek Programı kapsamında 0291.STZ no, ATEŞKES (Akustik Algılayıcı Ağlarının Optimizasyonu ile Ateşli Silah Konumunun Tespit Edilmesi) proje başlığı altında desteklenmektedir tarihi itibariyle başlatılan proje Orta Doğu Teknik Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği nden Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu tarafından yürütülmektedir. Ayrıca, çalışmaların gerçek atışlarla doğrulanması konusunda verdiği katkılardan dolayı Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Enstitüsü ne teşekkür ederiz. 10. Kaynaklar [1] B. Kaushik, Don Nance, K.K. Ahuja A Review of the Role of Acoustic Sensors in the Modern Battlefield, 11 th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference, 2005, [2] G.L. Duckworth, D.C. Gilbert, J.E. Barger, Acoustic Counter-sniper System, Command Control, Communications, and Intelligent Systems for Law Enforcement, SPIE Proceedings, Vol. 2938, [3] Gene T. Whips, Lance M. Kaplan and Raju Damarla, Analysis of Sniper Localization for Mobile, Asynchronous Sensors, Proc. Of SPIE Vol [4] Thyagaraju Damarla, Lance M. Kaplan and Gene T. Whipps, Sniper Localization Using Acoustic Asynchronous Sensors, IEEE Sensors Journal, Vol.10, No:9, pp , [5] Peter Volgyesi, Gyorgy Balogh, Andras Nadas, Christopher B. Nash, Akos Ledeczi, Shooter Localization and Weapon Classification with Soldier Wearable Networked Sensors MobiSys 07, June [6] J. Millet and B. Baligand, Latest Achievementsin Gunfire Detection Systems, In Battlefield Acoustic Sensing for ISR Applications (pp ) NATO RTO-MP-SET-107,2006. [7] Jacques Bedard, Performance Metrics for Acoustic Small Arms Localization Systems, In Battlefield Acoustic Sensing for ISR Applications (pp ) NATO RTO-MP-SET-107, [8] T.Sönmez, H. B. Kaygısız, B. Şen, N. Çadallı, Design and Applications of an Attitude Heading Reference System, Naval Systems Seminar [9] Lupu, E. et al. Speaker Verification Rate Study Using the TESPAR Coding Method. In Proc. of COST 276 Workshop on Information and Knowledge Management for Integrated Media Communication, 2002.