OPTİMUM RADAR PARAMETRELERİNİN SÜREKLİ GENETİK ALGORİTMA YARDIMIYLA KARIŞTIRMA ORTAMINDA RADAR MENZİLİNİN MAKSİMİZE EDİLMESİ İÇİN BELİRLENMESİ

Transkript

1 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLEİ DEGİSİ TEMMUZ 2004 CİLT 1 SAYI 4 (41-46) OİMUM ADA PAAMETELEİNİN SÜEKLİ GENETİK ALGOİTMA YADIMIYLA KAIŞTIMA OTAMINDA ADA MENZİLİNİN MAKSİMİZE EDİLMESİ İÇİN BELİLENMESİ Setan EKANLI (1) Tayfun GÜNEL (2) Sefe KUNAZ (1) setanli@yahoo.com tgunel@ehb.itu.edu.t sefekunaz1@yahoo.com (1) Hava Hap Okulu, Havacılık ve Uzay Teknoloilei Enstitüsü Yeşilyut, İstanbul (2) İstanbul Teknik Ünivesitesi, Elektik-Elektonik Mühendisliği Bölümü Maslak, İstanbul ÖZET : Güültü kaıştımasında amaç; kaıştııcının, düşman elektonik cihazlaında geçek sinyalden daha güçlü olan sinyali yaatmasıdı. delip geçme uzaklığı olaak bilini ve adaın kaıştıma etkisini engelleyebileceği maksimum mesafesidi. Bu çalışmada, kaıştıma otamında ada paametelei, süekli genetik algoitma yadımıyla ada menzilinin maksimize edilmesi icin belilenmişti. Anahta Kelimele : Genetik Algoitma, Güültü Kaıştıması, ada ABSTACT : The main obective of noise amg is to inect an intefeence signal into the enemy s electonic equipment such that the eal signal is completely submeged by the intefeence signal. is known as bun- though ange and indicates the ange at which the ada ovecomes the amg effect. In this wok, optimum ada paametes ae deteed by continuous paamete genetic algoithm imizing the ada ange unde amg. Keywods : Genetic Algoitm, Noise Jamg, ada 1. GİİŞ Elektonik Hap, elektomanyetik eneinin, elektomanyetik spektumu kontol etmek ya da düşmana saldımak amacıyla kullanıldığı askei haekat olaak tanımlanı. Bileştiilmiş hava savunma sistemleinin komuta ve kontol ünde, hemen hemen bütün askei haekatlada savunma silahlaının doğu hedefi bulması, elektomanyetik spektumun etkili kullanımına bağlıdı [1,2]. ada sistemlei, askei haekatlaın hayati unsuu haline gelmişti. Sistemlein elektomanyetik spektumda çalışması sebebiyle, elektonik hap çalışmalaının çoğu ada sistemlei üzeine yoğunlaşmıştı. Kendini kouma kaıştıma sistemlei, ye-hava, anti hava topçusu tespitini ve hedef yakalama adalaını kaşılamak için tasalanmıştı. Kendini kouma kaıştıma sistemlei güültü meydana getii. En yaygın kaıştıma tipi güültü kaıştımasıdı. Bu çalışmada, güültü kaıştımasının, spektal yoğunluğu değişmeyen sınılandıılmış band güültüsüyle ilişkilendiildiği vasayılmıştı. ada, kaıştııcıya ağmen hedeften aldığı eneiyi maksimize etmek zoundadı. Son yıllada genetik algoitma, elektomanyetik ve mikodalga mühendisliği poblemleinin çözümünde gittikçe daha fazla kullanılmaktadı [3-6]. Genetik algoitma, doğadaki evim mekanizmasından tüetilen bi optimizasyon yöntemidi. Bu çalışmada temel esas, ada paameteleinin süekli genetik algoitma yadımıyla adaın kaıştıma etkisini engelleyebileceği maksimum mesafeyi belilemekti. 2. SÜEKLİ PAAMETELİ GENETİK ALGOİTMA(SPGA) SPGA ikilik düzendeki genetik algoitmaya çok benze. Aalaındaki en önemli fak, paametele sıfı veya bi le ile değil de tam sayıla ile gösteili. Bu nedenle quantalama hatası imize edili ve hesaplama zamanı azalı. SPGA da mutasyon ondalık sistemle yapılı. SPGA' nın akış diyagamı şekil 1 de göülmektedi. EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 41

2 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi Poblem Tanıtımı Popülasyon Uygunluk Hesaplama İteasyon Seçme Çapazlama Mutasyon Yakınsama Du Şekil 1. SPGA. Uygunluk fonksiyonundaki paameteyi, poble kaakteistiğini gösteen geçel sayı olan komozom temsil ede. Paametelein geçel sayılala kodlanması SPGA nın önemli bi özelliğidi. astgele başlama stateisi, başlangıç polülasyonu oluştuulmasında kullanılmıştı. He çözüm biey olaak isimlendiili ve he çözüm, çözüm uzayında koomozom ile gösteilebili. Bu çözüm uzayı sıayla poblem taafından oluştuulan kısıtlaın kaşılandığı optimal çözümü aaştıı. Çözümün optimal olması, uygunluk değei kiteleine bağlıdı. Yüksek uygunluk değei olan komozomun hayatta kalabilme olasılığı daha yüksekti. Hayatta kalan komozomla çapazlama ve mutasyon işlemlei sonucunda bi sonaki eneasyon için yeni komozomlaı oluştuu. He bieyin bi sonaki popülasyon için uyumu değelendiili. Eğe optimal bi biey bulunduysa işlem sona ediili, bulunmazsa bieyleden oluşan bi sonaki eneasyon geliştiili. En iyi sonuca ulaşılana kada aynı işlemle devam ede. He eneasyon gelişimi için popülasyon oluşumu seçide değişik yöntemle vadı. Çiftleştime havuzunun seçide iki değişik yaklaşım vadı. İlk yaklaşım sadece çocuklaı kullanmak, ikinci yaklaşım ise anne baba ve çocukladan oluşan kaışımı kullanıp bu geniş havuzdan en uygun olanı seçmekti. Bu çalışmada çocuk ve ebeveyn popülasyonu kaıştıılmış olup; komozomla uygunluk değeleine göe düzenlenmiş ve çiftleşme havuzu dolana kada komozomla en üstten itibaen seçilmişti. Ebeveyn popülasyonundan çocukla elde edebilmek için yeniden üetim opeatölei mutasyon ve çapazlama kullanılmıştı. Çapazlamada, ebeveyn genlei değişik kaekteli iki yeni çocuk yaatabilmek için değiştiilmektedi. Çapazlama süeci, iki ebeveyn çiftinde çapazlama noktası için astgele paametele seçileek başla [7]. α = yuvalama{ astgele* Npa } Ebeveyn1 P m 1, P m 2, P m 3, P m 4,..., P mnpa ] Ebeveyn2 P d 1, P d 2, P d 3, P d 4,..., P dnpa ] m ve d anne ve baba ayımını yapmak için kullanılmıştı (m=anne, d=baba), daha sona Pyeni1 = Pmα - γ[ Pm α Pd α ] Pyeni1 = Pdα + γ [ P P ] seçilmiş paametele çocukta gözükecek yeni paametelei oluştumak için bileştiili, mα dα EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 42

3 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi γ, 1 ile 0 aasında astgele bi değedi. Son aşamada ise geide kalan komozomlaa da aynı işlemle uygulanı ve çapazlama sona ediili. çocuk1 P m 1, P m 2,...P new 1..., P dnpa ] çocuk2 P d 1, P d 2,...P new 2..., P dnpa ] Eğe komozomlaın ilk paametesi seçilmişse o zaman sadece seçilmiş paametele sağa doğu bibilei aasında değiştiili. Eğe komozomlaın son paametesi seçilmiş ise o zaman da sadece seçilmiş paametele sola doğu değiş tokuş edili. Bu yöntem γ >1 olmadığı süece sınıla dışındaki çocuk paameteleinin ebebeyn taafından belilenmesine izin vemez. Mutasyon, popülasyon havuzunun çeşitliliğinin südüülmesinde yadımcı olu. Kompleks poblemlein çözümünde kullanılan bi çok yeni mutasyon yöntemlei olmasına ağmen en basit yöntem astgele mutasyondu. Mutasyon oanının popülasyon paameteleinin toplam sayısıyla çapımı mutasyona uğayacak paametelein sayısını vei. Mutasyona uğamış paamete yeni astgele seçilmiş bi paameteyle ye değiştii. 3. TEOİ ada adio Detection and anging kelimeleinin baş hafleinden tüetilmişti. adyo dalgalaı, va olan hedefi tespit etme ve hedefin mesafesini veya uzaklığını belilemede kullanılı. Maksimum ada mesafesi aşagıdaki bağıntıyla belileni [8] : 2 2α GT Gσ e 3 (4π ) ( S / N) kt FB L 0 ] 4 1 (1) P T G T,G σ (S/N) L B k T 0 F α : Anten gücü : Veici / Alıcı anten kazancı : ada kesit alanı : dalga boyu : İşaet / Güültü Oanı : ada sistem kaybı : Güültü band genişliği : Boltzmann sabiti( J / K : güültü sıcaklığı (290 0 K ) : güültü faktöü : yağmu zayıflatma katsayısı 0 ) p = P G G ( 4π 2 SL 2 2 ) BJ J LJ Yağmu zayıflatma katsayısı [9]: α = f (2) Yukaıdaki fomülde f, ada fekansı (GHz); ise yağmuun yağış hızını (mm/saat) göstemektedi. ada güültü kaıştııcı sistemlei, ada alıcısında hedefin belilenmesini engellemek veya geciktimek amacıyla güültü meydana getimek maksadıyla tasalanmıştı. ada alıcısında belili bi ısıl güültü olduğundan, güültü kaıştıması tespit edilecek hedefin tespitine engel olmak için, va olan bu ısıl güültüye güültü ekleyeek güültü seviyesini attıı. ada alıcısındaki kaıştııcı güç yoğunluğu [1]: (3) G G SL L B P : kaıştııcı anten kazancı : alıcı anten kazancı : ada ve kaıştııcı aasındaki mesafe : kaıştııcı sistem kayıplaı : kaıştııcı band genişliği : güültü kaıştıma gücü (1) deki eşitlikte kaıştııcı güç yoğunluğunun güültü güç yoğunluğundan daha büyük olduğu faz edilise ( p >> k T 0 F ), EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 43

4 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi 2 2. GT Gσ e 3 (4π ) ( S / N) p α B L ] 4 1 (4) N, J ye eşit alını ve (3) eşitliği (4) eşitliğinde yeine konulusa, aşağıdaki bağıntıyla belileni. 2 GT Gσ B Le 4π ( S / J ) B L G 2. α 1. ] 4 SL P G (5) J kaıştııcı gücüdü. Alıcı anten kazancı (G ) ve veici anten kazancı (G T ) ifadelei: π. A G,G T = 4 η 2 (6) 2 A antenin fiziksel alanıdı. (A = π.d ), η anten açıklığı ve = c / f (c = m/s). (6) bağıntısı (5) bağıntısında yeine yazılısa, : 2 3 η π d ( S / J ) α 4 f. B L e σ 4 c B L G SL P G ] 4 1 (7) SPGA için uygunluk fonksiyonu fomülü: C = c d (8) Yukaıdaki bağıntıda c kaıştıma otamında SPGA ile hesaplanmış ada menzili ; d ise kaıştıma ve yağmu zayıflatmasının olmadığı duumda azu edilen ada menzilidi. P T, f ve B SPGA taafından, uygunluk fonksiyonunun imize edilmesi için seçilmiş paameteledi. 4. ÖNEK P T, f ve B için aama aalıklaı 100 kw P T 600 kw, 2 GHz f 14 GHz, 40 khz B 120 khz seçilmişti. Toplam komozom sayısı 100, mutasyon oanı ise %5 alınmıştı. Uygun kaıştııcı ve ada paametelei tablo 1 de veilmişti. EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 44

5 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi Tablo 1. ada ve Kaıştııcı Paametelei G SL G σ L F P L B d η S/J m DB m 2 kw km Mh m % mm/h z Tablo 1 de veilen değelee göe kaıştıma ve yağmu zayıflatması olmadığı duumdaki maksimum ada mesafesi d = km, yağmulu ve kaıştııcı olduğu otamda maksimum ada mesafesi ise = km olaak hesaplanmıştı. P T, f, B ve değelei SPGA ile kaıştıma ve yağmulu otamda hesaplanmış ve P T = kw, f = GHz, B= 40 khz ve = km olaak bulunmuştu. SPGA nın bu önek için yakınsaması şekil 2 de gösteilmişti. Şekil 2. SPGA nın yakınsaması. 5. SONUÇ Genetik algoitma evimsel algoitmalaın bi alt kümesi olup, kompleks yapıdaki uygunluk fonksiyonlaının optimizasyonunda kullanılan global bi optimizasyon yöntemidi. EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 45 Bu çalışmada, kaıştıma otamında ada mesafesini maksimize etmek için süekli paameteli genetik algoitma yaklaşımının (SPGA) iyi sonuçla vediği ve benze poblemlein çözümünde de uygun bi yaklaşım olacağı göülmüştü.

6 Optimum ada Paameteleinin Süekli Genetik Algoitma Yadımıyla Kaıştıma Otamında ada Menzilinin Maksimize Edilmesi İçin Belilenmesi Hv.D.Müh.Alb. Sefe KUNAZ KAYNAKLA [1] D.Cutis Schlehe, Electonic Wafae in the Infomation Age, Nowood, [2] Neng Li. J. and Zang Y.T, A suvey of ada ECM and ECCM, IEEE Tansactions on Aeospace and Electonic Systems, 3, , Yılında Hava HapOkulu Elektonik Mühendisliği Bölümünden lisans, Ege Ünivesitesi Bilgisaya Mühendisliği Bölümünden yüksek lisans, İstanbul Ünivesitesi Bilgisaya Mühendisliği Bölümünden doktoa deecesi aldı. Halen Hava Hap Okulu Komutanlığı Havacılık ve Uzay Teknoloilei Enstitüsü Müdüü olaak göev yapmaktadı. [3] Haupt..L, An intoduction to genetic algoithms fo electomagnetics. IEEE Antennas and Popagation Mag.37, 7-15, [4] Weile, D.S, Michielssen, E., Genetic algoithm optimization applied to electomagnetics, A eview, IEEE Tans. Antennas Popagat. 45, , [5] Johnson. J.M, ahmat-samii, Y., Genetic algoithms in engineeing electomagnetics, IEEE Antennas Popagation Mag., 39, 7-25,1997. [6] Günel. T and Aydemi. M.E, Application of continuous paamete genetic algoithm to the poblem of synthesizing bandpass distibuted amplifies, AEÜ Int. J. of Electon. Commun, 56, , [7] Haupt,.L and Haupt, S.E, Pactical Genetic Algoithms, New Yok, John Wiley & Sons, [8 ] Meill I.Skolnik, Intoduction to ada Systems, New Yok, [9] Baton, D.K, ada System Analysis, Pentice- Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J., ÖZGEÇMİŞLE Doç. D. Tayfun GÜNEL İstanbul Teknik Ünivesitesi (İ.T.Ü.) Elektik- Elektonik Fakültesi Elektonik ve Habeleşme Mühendisliği bölümünden mezun olduktan sona, İ.T.Ü. Fen Bilimlei Enstitüsü, Elektonik ve Habeleşme Mühendisliği pogamından yüksek lisans ve doktoa deeceleini almıştı. D. Günel' in ilgi alanlaı; mikodalga habeleşme sistemlei, ada sistemlei, mikoşeit antenle, global optimizasyon yöntemlei ve genetik algoitmaladı. Halen, İ.T.Ü. Elektik-Elektonik Fakültesinde öğetim üyeliğine devam etmektedi. EKANLI, GÜNEL, KUNAZ 46