Derin ̈öğrenme ile gerçek zamanlı radar takip sistemi

Gerçek zamanlı veri takibi, hava araçlarının uçuş testi süreçlerinde önemli bir rol oynar. Uçaktan yer kontrol merkezine akan verinin gerçek zamanlı ve kesintisiz olması gerekmektedir. Ancak yer kontrol sistemlerinden ya da hava aracından kaynaklı kopukluklar yaşanabilir. Bu tez, öncelikle gerçek zamanlı hava aracı takip sistemleri hakkında yapılan çalışmalar ile ilgli kısa bir inceleme sunar ve ardından kesintisiz gerçek zamanlı veri takibi için, DeepAT adlı bir sonraki konumun derin öğrenmeye dayalı, gerçek zamanlı 3 Boyutlu tahminini yapan bir model önerir. Veri seti olarak telemetri sistemi ile toplanan gerçek hava aracı sensör verilerini kullandık. Biri yüksek manevra kabiliyetine sahip sabit kanatlı pervaneli uçak ve diğeri İnsansız Hava Aracı (İHA) olmak üzere yapısal olarak çok farklı iki uçak için ayrı testler yapıldı. Önerilen yöntem, zaman tabanlı tahmin alanında çok kullanılan yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda değerlendirme metrikleri olarak Mean Absolute. Error (MAE) ve Mean Squared Error (MSE) kullanılmıştır. Sonuçlar, önerdiğimiz yöntemin son teknoloji yöntemlerden daha iyi performans ve daha iyi tahmin sonuçları verdiğini göstermektedir.