Hava Saldırısı Tespit Sistemi İçin Yapay Zekâ Tabanlı Otomatik Sınıflandırma Sistemi

Abstract

Savaşların insanlı silahlardan, insansız silahlara doğru değiştiği günümüzde hava gücünün ve hava savunmasının önemi oldukça büyüktür. Hava savunma sistemlerinde ise hava saldırısı yapan hava araçlarının “dost” ya da “düşman” şeklinde teşhis edilmesi ve sınıflandırılabilmesi hayati önem taşımaktadır. Günümüzde hem Türk Silahlı Kuvvetleri’nde hem de diğer dünya ordularında kullanılan IFF sistemi ile dost- dost/düşman şeklinde bir ayrım yapılabilmektedir. Bu ayrım hava saldırısına maruz kalan taraf açısından her zaman doğru bir etiket olmayabilir. Yapılan sorguda karşılıklı olarak doğru bilgi iletildiği taktirde alınacak etiket “dost” olarak iletilecektir. Sorgulama yapılamaması ya da sorgulama sonucunda hatalı dönüş alındığı durumda ise IFF cihazı üzerinde bulunan FOE kısmı devreye girerek “dostdüşman” şeklinde bir etiket iletilecektir. Bu durumda saldırıya maruz kalan birlikler ya yüksek bir yakınlaştırma kabiliyetine sahip cihazlar ile ya da doğrudan insan gözüyle hava aracının dost ya da düşman olduğuna karar vermek durumunda kalacaktır. Bu çalışmada IFF sitemi tarafından dost-dost/düşman şeklinde yapılan etiketlemenin dost ve düşman şeklinde ayrıştırılması ve yapay zekâ destekli yüksek doğruluğa sahip etiket elde edilmesi amaçlanmaktadır. Bu ayrımı yapabilmek adına 2321 hava aracı görüntüsünden oluşan ve “0” etiketli veri seti ve 3000 görüntüden oluşan “1” etiketli veri seti kullanılmıştır. Özellik çıkarımı ve veri setinin sınıflandırılması için ResNet50 mimarisi özellik çıkarımı amacıyla kullanılmıştır. Çıkarılan özellikler destek vektör makinesi kullanılarak eğitilmiştir. Özellik matrisinin, destek vektör makinelerinin farklı çekirdek fonksiyonları (RBF, Linear, Polynomial) ile sırasıyla eğitilmesi ile %82,28, %82,83 ve %76,09 doğruluk değeri elde edilmiştir. Sonuç olarak, topluluk öğrenmesi kullanılmış ve tüm sınıflandırıcıların kullanımı ile çoğunluk tahmini %82,83 olarak elde edilmiştir.