FPGA tabanlı uzun kısa-süreli bellek yapay sinir ağı ile darbesel sinyal tespiti

Bu tez çalışmasında, elektronik harp destek sistemlerinde de önemli bir rolü olan darbesel sinyal tespit uygulamaları için FPGA tabanlı bir Uzun Kısa-Süreli Bellek yapay sinir ağı önerilmiştir. Sinyal almacı tarafından toplanan darbesel sinyal örnekleri üzerinde herhangi bir işlem yapmadan sadece ham veriler kullanılarak düşük sinyal gürültü oranı (SGO) seviyelerinde yaygın sinyal tespit yöntemi olan Sabit Yanlış Alarm Oranı (SYAO) (Constant False Alarm Rate) yöntemi ile tespit edilemeyen darbesel sinyallerin önerilen bu yöntem ile tespit edilmesi hedeflenmiştir. Daha önce gerçekleştirilen benzer çalışmalar Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağlarının düşük SGO seviyelerinde yüksek başarı oranı ile sinyal tespiti yapabildiğini göstermektedir. Benzer çalışmalara ek olarak bu tez çalışmasında FPGA tabanlı bir Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağı çalışması yapılmıştır ve -5 dB SGO seviyesinde %94 doğruluk değeri ile darbesel sinyal tespiti yapılabildiği FPGA benzetim sonuçları ile gözlemlenmiştir. Bu tez çalışmasında, FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının eğitilmesi ve test edilmesi için gerekli veri setlerinin oluşturulması amacıyla MATLAB/Simulink modelleri tasarlanmıştır. Bu modeller ile ayrıca SYAO yönteminin test veri setleri de elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında, FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının sentez işlemi sonrası elde edilen performans ölçütleri, SYAO yönteminin FPGA'de uygulanması sonrası elde edilen performans ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bu tez çalışmasında önerilen FPGA tabanlı Uzun Kısa-Süreli Bellek sinir ağının bir donanım (FPGA) üzerinde gerçekleştirilerek klasik eşik değeri yönteminin (SYAO yöntemi) başarılı sonuçlar elde edemediği düşük SGO seviyelerinde sinyal tespiti gerçekleştirebildiğini ancak gerçek zamanlı bir elektronik harp sistemi radar almacı gereksinimlerini karşılayamadığını göstermektedir.