MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
06032nam a2200517 i 4500 |
| 001 - CONTROL NUMBER |
|---|
| control field |
200467206 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
TR-AnTOB |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20260129141207.0 |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
ta |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
171111s2025 xxu e mmmm 00| 0 eng d |
| 035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER |
|---|
| System control number |
(TR-AnTOB)200467206 |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloging agency |
TR-AnTOB |
| Language of cataloging |
eng |
| Description conventions |
rda |
| Transcribing agency |
TR-AnTOB |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
Türkçe |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
TEZ TOBB FBE ELE YL’25 TÜR |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Türkgenci, Egemen |
| Relator term |
author |
| 9 (RLIN) |
152113 |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Bir takım döner-kanat platformunun yabancı İHA sistemlerini etkisiz hale getirmesi / |
| Statement of responsibility, etc. |
Egemen Türkgenci; thesis advisor Coşku Kasnakoğlu. |
| 246 13 - VARYING FORM OF TITLE |
|---|
| Title proper/short title |
Neutralization of intruder uav systems by a team of rotary-wing platforms |
| 264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Place of production, publication, distribution, manufacture |
Ankara : |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
xxv, 107 pages : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
29 cm |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Content type term |
text |
| Content type code |
txt |
| Source |
rdacontent |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Media type term |
unmediated |
| Media type code |
n |
| Source |
rdamedia |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Carrier type term |
volume |
| Carrier type code |
nc |
| Source |
rdacarrier |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Aralık 2025 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Günümüzde dron teknolojisinin hızla gelişmesi ve yaygınlaşması, özellikle modern harp sahalarında yeni tehdit senaryolarının ortaya çıkmasına neden olmuştur. Düşük maliyetli ve kolayca tedarik edilebilen dronların, koordineli sürüler halinde kullanılması, mevcut hava savunma sistemleri için ciddi zorluklar oluşturmaktadır. Bu tür tehditlere karşı etkili çözümler geliştirilmesi kritik bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, düşman dron sürülerini kinetik yöntemlerle etkisiz hale getirmek amacıyla geliştirilmiş bir karşı-dron sürü sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem, üç temel aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, önleyici dronlar uzlaşma tabanlı formasyon kontrolü kullanarak koordineli bir şekilde hedef bölgeye doğru hareket eder. İkinci aşamada, hedef dron sürüsüne yaklaşıldığında, K-means kümeleme algoritması ile hedef dronların dağılımı analiz edilerek önleyici sürü optimal sayıda alt gruplara bölünür ve angajman için en uygun pozisyonları alır. Üçüncü aşamada ise, Greedy algoritması ile hedef atama yapılarak her önleyici dron, Kalman filtresi tabanlı durum kestirimi ve Proportional Navigation algoritmasını kullanılarak atanan hedefe yönlendirilir. Sistemin performansı, altı önleyici drona karşı altı hedef dron içeren senaryolarda, dron dinamikleri kullanılarak MATLAB ortamında modellenmiş ve simüle edilmiştir. Önerilen alt gruplara bölünme stratejisinin etkinliğini kanıtlamak amacıyla kapsamlı Monte Carlo simülasyonları gerçekleştirilmiştir. Bu simülasyonlarda, farklı hedef dağılım genişliklerinde alt gruplama stratejisi açık ve kapalı olmak üzere iki senaryo paralel olarak test edilmiştir. Simülasyon sonuçları, alt gruplara bölünme stratejisinin doğrudan angajman yaklaşımına kıyasla belirgin avantajlar sağladığını göstermiştir. Test edilen tüm senaryolarda, alt gruplama stratejisi ile enerji tüketiminde önemli ölçüde azalma, önleme sürelerinde iyileşme, angajman geometrisinde iyileşme ve sürü içi çarpışma riskinin azaldığı gözlemlenmiştir. |
|
|---|
| Summary, etc. |
The rapid development and widespread adoption of drone technology has led to the emergence of new threat scenarios, particularly in modern battlefields. The use of low-cost and easily accessible drones in coordinated swarms poses significant challenges for existing air defense systems. Developing effective solutions against such threats has become a critical necessity. This thesis proposes a counter-drone swarm system designed to neutralize enemy drone swarms through kinetic methods. The proposed system consists of three main phases. In the first phase, interceptor drones move toward the target area in a coordinated manner using consensus-based formation control. In the second phase, as the interceptor swarm approaches the target drone swarm, the distribution of target drones is analyzed using the K-means clustering algorithm, and the interceptor swarm divides into an optimal number of sub-groups to assume the most advantageous positions for engagement. In the third phase, target assignment is performed using the Greedy algorithm, and each interceptor drone is guided to its assigned target using Kalman filter-based state estimation and Proportional Navigation guidance. The system performance was modeled and simulated in MATLAB using drone dynamics in scenarios involving six interceptor drones against six target drones. Comprehensive Monte Carlo simulations were conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed sub-group division strategy. In these simulations, two scenarios were tested in parallel at different target distribution widths: one with the sub-grouping strategy enabled and one with it disabled.Simulation results demonstrated that the sub-group division strategy provides significant advantages compared to the direct engagement approach. Across all tested scenarios, the sub-grouping strategy showed substantial reductions in energy consumption, improvements in interception times, optimization in engagement geometry, and decreased the chances of collisions within the interceptor swarm during engagement.<br/><br/> |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Uzlaşma algoritmaları |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Formasyon kontrolü |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Proportional navigation |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Kalman filtresi |
|
|---|
| Uncontrolled term |
K-means kümeleme |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Çok rotorlu dron dinamikleri |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Greedy algoritma |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Alt gruplara bölünme stratejisi |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Consensus protocols |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Formation control |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Proportional navigation |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Kalman filter |
|
|---|
| Uncontrolled term |
K-means clustering |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Multi rotor drone dynamics |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Greedy algorithm |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Sub-group division strategy |
| 700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Kasnakoğlu, Coşku |
| 9 (RLIN) |
71445 |
| 710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
|---|
| Corporate name or jurisdiction name as entry element |
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. |
| Subordinate unit |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
| 9 (RLIN) |
77078 |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Koha item type |
Thesis |
| Source of classification or shelving scheme |
Other/Generic Classification Scheme |
