Kısa menzilli itkiye sahip mermiler zırhlı araçlara ve helikopterlere karşı tehdit oluşturan ve savaş alanında oldukça fazla bulunan tehditlerin başında gelmektedir. Savaş alanında çok fazla bulunması ve kolaylıkla dost unsurlara karşı kullanılabilir olması nedeniyle bu tip tehditlere karşı tedbir uygulanması oldukça önemlidir. Karşı tedbir yöntemleri olarak atım noktasının tahmini ile birlikte atıcıya karşı önlem alınması veya çarpışma noktasının hesaplanarak merminin havada imha edilmesi yöntemleri sıralanabilir. Bu tip karşı tedbir yöntemleri için merminin dinamiğinin iyi şekilde kestirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, itkiye sahip ve balistik uçuş durumlarını içeren hedef dinamik modelleri elde edilmiştir. Daha sonra elde edilen hedef modelleri kullanılarak hedef üç farklı izleme süzgeci ile izlenmiş ve bu süzgeçlerin başarımları karşılaştırılmıştır. Gerçeklenen süzgeçler genişletilmiş Kalman süzgeci (EKF), parçacık süzgeci (PF) ve ayrıştırılmış parçacık süzgeci (MPF)'dir.Anahtar Kelimeler: Balistik, Hedef İzleme, İtkiye Sahip Mermi, Parametre Kestirimi, Kalman Süzgeci, Parçacık Süzgeci

Short range thrusting projectiles are one of the various threats against armored vehicles and helicopters on the battlefield. Developing a countermeasure for this kind of projectiles is very crucial since they are vast in number and easy to operate on the battlefield. A countermeasure may consist of fire point prediction of the projectile and attack the launcher of it, or it may be the impact point prediction of the projectile and apply a hard-kill counter measure on its way to the ally target. For both of the countermeasure concepts, dynamics and parameters of the projectile must be estimated precisely. In this thesis, dynamic models for thrusting and ballistic flight modes of thrusting projectile are obtained. Three different tracking filters are suggested for precise tracking of the projectiles and their estimation performances are compared. These filters are the Extended Kalman Filter (EKF), the Particle Filter (PF) and the Marginalized Particle Filter (MPF).Keywords: Ballistic, Target Tracking, Thrusting Projectile, Parameter Estimation, Marginalization, Kalman Filter, Particle Filter

85