Su altı akustiğinde adaptif filtre uygulaması ve FPGA üzerinde gerçeklenmesi

Yapılan bu çalışmada, su altı akustiği alanında kullanılan geleneksel sayısal filtreleme yöntemlerinin yerine adaptif filtre algoritmalarından olan En Küçük Ortalama Kare (LMS) ve Özyinelemeli En Küçük Kareler (RLS) algoritmalarının performansı incelenmiş olup, uygulama yöntemi gösterilmektedir. Gerçekleme ortamı olarak ise sinyal işleme uygulamalarında yaygın şekilde kullanılan Alanda Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA) donanımı tercih edilmiştir. Çalışmada, önce LMS ve RLS algoritmalarının matematiksel olarak donanımda gerçeklenmesi için analizleri yapılmış, ardından su altı ortamında kaydedilen haberleşme sinyalleri kullanılarak, her iki algoritma FPGA donanımında gerçeklenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre LMS algoritması 8,85 dB olan Sinyal Gürültü Oranı (SNR) değerini 34, 71 dB seviyesine, RLS algoritması ise 28, 69 dB seviyesine çıkarmıştır. FPGA kaynak kullanımında ise LMS algoritması %2,68 Arama Tablosu (LUT), %4,7 Flip-Flop (FF) kullanımı gerçekleştirmiş, RLS algoritması ise %1,06 LUT, %1,63 FF kullanımı gerçekleştirmiştir. Diğer kaynak kullanımlarında ise her iki algoritma da %0,42 Sayısal Sinyal İşleme (DSP), %1,9 Giriş-Çıkış (IO) ve %3,13 Küresel Ara Bellek (BUFG) kullanmıştır. Elde edilen bu sonuçlara göre LMS algoritması daha fazla SNR iyileşmesi sağlarken RLS algoritması daha az kaynak tüketiminde bulunmuştur. Yapılan bu çalışmada, LMS ve RLS algoritmalarının su altı haberleşme verilerindeki SNR değerini iyileştirdiği, su altı akustiği alanındaki uygulamalarda kullanılabilirliği ve bu alandaki çalışmalara katkı sağlayabileceği gösterilmiştir.