İnsansız hava araçlarının (İHA) konumlandırılmasında kullanılan sensör verilerinin filtre teknikleri kullanılarak iyileştirilmesi

Dünyada teknolojinin ilerlemesiyle birlikte insansız hava araçları (İHA); savunma sanayi, taşımacılık, keşif, zirai ilaçlama ve yangın söndürme gibi çeşitli alanlara hizmet etmek amacıyla kullanılmaktadır. Söz konusu alanlarda İHA'lardan başarılı bir şekilde faydalanabilmek için öncelikle İHA'ların konumlarının tespit edilmesi ve mevcut konumlar üzerinde iyileştirme yapılması gerekmektedir. Konum tespitinde Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS: Global Navigation Satellite Systems) tabanlı sistemler kullanılmakta ve GNSS sinyallerinin kesilmesi durumunda ise inersiyal navigasyon sistemlerinden yararlanılmaktadır. Elde edilen konum bilgileri çeşitli filtreleme algoritmalarından geçirilerek veri iyileştirilme işlemleri gerçekleştirilmektedir. Bu bağlamda en yaygın olarak kullanılan filtreleme algoritmaları Kalman ve Genişletilmiş Kalman Filtresi algoritmalarıdır. Bu çalışmada, insansız hava araçlarının lokalizasyonunda kullanılan hatalı GPS ve INS verileri çeşitli filtreleme teknikleri kullanılarak iyileştirilmeye çalışılmış ve bu teknikler karşılaştırılmıştır. Lineer olarak hareket eden İHA için simülasyon ortamında üretilen hatalı GPS ölçüm verileri, Kalman ve Enformasyon Fitreleri vasıtası ile düzeltilmeye çalışılmıştır. Sonuçlara göre Kalman Filtresi performansının, Enformasyon Filtresi performansına göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Nonlineer olarak hareket eden İHA için simülasyon ortamında üretilmiş GPS ve INS ölçüm verileri Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) ve Genişletilmiş Enformasyon Filtresi (EIF) kullanılarak iyileştirilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre GPS ölçüm verilerinin iyileştirilmesinde EKF, EIF'ye göre daha başarılı sonuçlar vermesine karşın INS tarafından sağlanan konum bilgilerinin düzeltilmesinde EIF'nin EKF'ye göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.