Derin öğrenme tabanlı dinamik İHA konumlandırma sistemi tasarımı

Mevcut İHA konumlandırma yöntemleri genellikle statik veya kural tabanlıdır, bu da değişen çevresel koşullara ve kullanıcı taleplerine hızlı bir şekilde yanıt verme yeteneklerini sınırlamaktadır. Bu tez çalışmasında, dinamik ortamlarda İnsansız Hava Araçları (İHA) için derin öğrenmeye dayalı dinamik bir konumlandırma sistemi geliştirilmesi amaçlanmaktadır. İHA kapsama alanını optimize etmek ve yanıt sürelerini iyileştirmek için bir Derin Öğrenme algoritması kullanılacaktır. Sistem, afet müdahalesi, gözetim ve iletişim ağları gibi dinamik adaptasyonun kritik öneme sahip olduğu senaryolarda etkili bir performans gösterecek şekilde tasarlanacaktır. Simülasyon ortamında geliştirilecek model, kullanıcı talepleri ve çevresel faktörlere dayalı olarak İHA'ların konumlarını gerçek zamanlı olarak sürekli optimize edecektir. Sistemin performansı, kapsama alanı genişliği, yanıt süresi ve dinamik koşullarda uyarlanabilirlik gibi kriterler üzerinden değerlendirilecektir. Bu araştırma, literatürdeki statik ve kural tabanlı yaklaşımların sınırlamalarını gidermeyi ve derin öğrenme teknikleri kullanarak daha etkili bir İHA konumlandırma sistemi sağlamayı hedeflemektedir.