URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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, [email protected]
(b)
HAVELSAN A.Ş., 06510, Ankara, [email protected],
[email protected], [email protected]
(c)
ODTÜ, Elektrik-Elektronik Müh. Böl., 06531, Ankara, [email protected]
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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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]).
1996’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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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]
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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
(
) merminin hızıyla ilgilidir: sin
1
. Buradaki
m
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 tn1 zamanında, 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 u1 , u2 hesaplanabilmektedir. Bu durumda:
x0
x2
Mu2 (t s1
x0
s1
Mu1 (tn1
t0 )
t0 )
(1)
Böylece,
s1 Mu1 (tn1 t0 )
s1x2 , u2 ’e dik olduğundan mermi çıkış zamanı
x2 Mu2 (ts1 t0 )
t0 aşağıdaki gibi hesaplanabilir:
(2)
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
( x2
s1 ) u2
( Mu2t s1 Mu2t0
x0
Mu1tn1 Mu1t 0 ) u 2
0
(3)
ts1 tn1u1 u2
1 u1 u2
t0
Böylece mermi çıkış noktası
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 x1 ’i ve t s1 zamanını hesaplayalım.
u0
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 , s1
dir. Bu durumda
x3 noktası şu
şekilde hesaplanabilir:
x3
(s1 x0 ) u0 u0 x0
Şimdi de mermi hızından hesaplayabildiğimiz
açısıyla
x1 ’i
hesaplayalım. Buradaki
(4)
,
( x1 x0 )
vektörünün skalar uzunluğu olsun.
x1
x3
x0
x0
u0
x3 u0
u0
u0
x0 u0
s1 x3 tan
(5)
s1 x3 tan
Bu durumda t s1 zamanı da
ts1
x1 x0 / (mM )
ts1
x3 x0 / ( M ) t0
s1 x1 / M t0
(6)
olarak hesaplanabilir. Buradaki M, m/sn cinsinden Mach değeridir. Namlu sesi zamanı da şöyle olur:
tn1
s1 x0 / ( M ) t0
(7)
Bu bilgilerden ve çıkarımların bir sonraki adımında namlu sesi yönü (µ1), namle sesi zamanı (tn1), şok dalgası
yönü (µ1) ve şok dalgası zamanı (ts2) değerleri
x0 , u0 , t0 , s1 bilinmeyenleri cinsinden hesaplanabilir. Bu durumda
doğrusal olmayan denklem çözümü ile simülasyon parametreleri ölçülebilir.
Özet olarak; problemdeki ölçümler ve hesaplanması gereken parametreler aşağıdaki nonlinear bağlantıyla
yazılıp,
(tn1 , ts1 , un1 , us1 , tn 2 , ts 2 , un 2 , us 2 , )
f t0 , x0 , u0
denklem sistemi doğrusal olmayan optimizasyon teknikleri ile çözülerek µ1, tn1, µ1 ve ts2 değerleri belirlendiğinde
x0 noktası yani atış konumu bulunabilecektir.
6. Veri Füzyonu
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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
Sadece Ģok dalgası
Konum ve yön
hesaplanamamaktadır
Sadece namlu sesi
Yön hesaplanabilir.
Uzaklık bilgisi
hesaplanamaz.
Hem Ģok dalgası hem de namlu
sesi
Konum
hesaplanabilir.
2 x Algılayıcı
Dizini
Konum
hesaplanabilir.
Merminin izlediği
yol da
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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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.
7.1. 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 (200-300 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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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 noktası @500 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.
7.2. 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.
ġekil 8. Varış Zamanı Algoritması Ateş Yönünün Bulunması
7.3. Konum Tespiti
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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
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.
URSI-TÜRKĠYE’2014 VII. Bilimsel Kongresi, 28-30 Ağustos 2014, ELAZIĞ
9. TeĢekkür
Bu makalede anılan çalışmalar, T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı ile HAVELSAN A.Ş. tarafından SanTez Ar-Ge Destek Programı kapsamında 0291.STZ.2013-2 no, “ATEŞKES (Akustik Algılayıcı Ağlarının
Optimizasyonu ile Ateşli Silah Konumunun Tespit Edilmesi)” proje başlığı altında desteklenmektedir.
01.03.2014 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”,
11th 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, 1996.
[3] Gene T. Whips, Lance M. Kaplan and Raju Damarla, “Analysis of Sniper Localization for Mobile,
Asynchronous Sensors”, Proc. Of SPIE Vol.7336 2009
[4] Thyagaraju Damarla, Lance M. Kaplan and Gene T. Whipps, “Sniper Localization Using Acoustic
Asynchronous Sensors”, IEEE Sensors Journal, Vol.10, No:9, pp.1469-1478, 2010.
[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 11-14 2007.
[6] J. Millet and B. Baligand, “Latest Achievementsin Gunfire Detection Systems”, In Battlefield Acoustic
Sensing for ISR Applications (pp.26-1 26-14) 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.24-1 24-10) NATO RTO-MP-SET-107, 2006.
[8] T.Sönmez, H. B. Kaygısız, B. Şen, N. Çadallı, “Design and Applications of an Attitude Heading Reference
System”, Naval Systems Seminar 2011.
[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.
Download