Otonom İHA ve SİHA’ların Uçak Gemilerinde Konuşlandırılması: Fırsatlar ve Operasyonel Engeller 

Uçak gemisi tabanlı operasyonlar, askeri havacılık tarihinin en yüksek risk içeren ve hassas kontrol gerektiren uçuş senaryolarını bünyesinde barındırmaktadır. Geleneksel olarak insanlı platformlar tarafından yürütülen fırlatma, süzülüş, yakalama ve güverte yönetimi süreçleri; elektromanyetik fırlatma sistemlerinin, otonom seyrüsefer algoritmalarının ve yapay zeka destekli lojistik entegrasyonların devreye girmesiyle köklü bir paradigma değişimine uğramaktadır. İnsansız deniz havacılığı, insan fizyolojisinin sınırlarını aşan uzun süreli görev profillerini mümkün kılarken, uçak gemisi hava kanatlarının (Carrier Air Wing-CVW) operasyonel yarıçapını ve beka kabiliyetini de dramatik ölçüde artırmaktadır.

Tarihsel Evrim ve Programatik Dönüşüm: UCAS-D'den CBARS Projesine

Modern insansız deniz havacılığının teknolojik temelleri, Amerika Birleşik Devletleri Deniz Kuvvetleri'nin UCAS-D (Unmanned Combat Air System Demonstration) programı kapsamında atılmıştır. Temmuz 2007'de Northrop Grumman firmasının X-47B Pegasus platformu, Boeing'in X-45C tasarımını geride bırakarak UCAS-D geliştirme sözleşmesini kazanmıştır. X-47B'nin ilk prototipi (AV-1) Şubat 2011'de ilk uçuşunu gerçekleştirmiş ve ardından Edwards Hava Kuvvetleri Üssü ile Patuxent River Deniz Hava İstasyonu'nda kapsamlı uçak gemisi entegrasyon testlerine tabi tutulmuştur. Kuyruksuz, bükümlü uçan kanat (cranked flying wing) geometrisine sahip olan X-47B; subsonic hızlarda yüksek aerodinamik kararlılık sunarken, katlanabilir kanat mekanizması sayesinde uçuş güvertesindeki dar park alanlarında 0.87 yerleşim katsayısı (spot factor) ile yüksek alan verimliliği sağlamıştır. Platform, taşıdığı Pratt & Whitney F100-PW-220U motoru ile uçak gemisinden otonom kalkış ve yakalama kablolu iniş yapan ilk insansız sistem olarak tarihe geçmiştir.

ABD Donanmasından  Liz Wolter tarafından çekilen kapak fotoğrafında görüldüğü üzere, X-47B  (UCAS-D), F/A-18 Hornet ile birlikte USS Theodore Roosevelt (CVN 71) gemisinden ortak operasyonlar yürütmek üzere fırlatılmaya hazırlanıyor (Eylül 2014).

USS George HW Bush uçak gemisinde MQ-25 Stingray (CBARS) ve F/A-18 Super Hornet  uçak gemisi testleri Aralık 2021 sırasında görüntülendiler. Fotoğraf: Boeing

Askeri bütçelerdeki dalgalanmalar, gizlilik içeren muharip İHA'ların (UCAV) maliyet yükleri ve operasyonel önceliklerin değişmesi üzerine UCLASS (Unmanned Carrier Launched Surveillance and Strike) programı iptal edilmiştir. ABD Deniz Kuvvetleri, bu programdan elde edilen teknolojik kazanımları CBARS (Carrier-Based Aerial-Refueling System) programına kaydırarak MQ-25 Stingray tanker İHA projesini başlatmıştır. Boeing tarafından geliştirilen MQ-25 Stingray, uçak gemisinden operasyon icra eden ilk seri üretim İHA ünvanını taşımaktadır. 2018 yılında imzalanan mühendislik ve üretim geliştirme  sözleşmesinin ardından, platformun T1 test asset prototipi 2019'da ilk uçuşunu yapmış ve 2021 yılında F/A-18F Super Hornet, E-2D Advanced Hawkeye ve F-35C Lightning II uçaklarına başarıyla havada yakıt ikmali gerçekleştirmiştir.

MQ-25 programı kapsamında General Atomics ve Boeing arasında yaşanan endüstriyel rekabet, uçak gemisi seyrüseferinde kritik parça tedarikçilerinin de şekillenmesini sağlamıştır. General Atomics'in teklifinde Pratt & Whitney PW815 yüksek bypasslı ticari motoru, UTC Aerospace iniş takımları, L3 Technologies SATCOM ve BAE Systems siber güvenlik yazılımları yer alırken; kazanan Boeing tasarımı Rolls-Royce AE 3007N motorunu ve Cobham üretimi havada yakıt ikmal podunu (ARS) entegre etmiştir. MQ-25'in üretimi Boeing'in Mascoutah, Illinois'teki 300.000 metrekarelik yeni tesisinde gerçekleştirilmektedir. 25 Nisan 2026'da ilk operasyonel üretim modeli uçuşunu tamamlayan Stingray, 19 Mayıs 2026'da Milestone C aşamasına ulaşarak Düşük Yoğunluklu Başlangıç Üretimi (LRIP) onayını almıştır. MQ-25 platformunun ayrıca, CCAs (Collaborative Combat Aircraft) yapılarına yakıt desteği sağlamak üzere tasarlanan ve 92 feet kanat açıklığına sahip olan karaya konuşlu bir varyantı (Land-Based Variant - LBV) üzerinde de çalışılmaktadır.

EMALS ve AAG Entegrasyonu: Fiziksel, Elektromanyetik ve Yapısal Sınırlar

Uçak gemilerinde geleneksel buharlı mancınıkların yerini alan EMALS (Electromagnetic Aircraft Launch System) ve hidrolik frenleme sistemlerinin yerini alan AAG (Advanced Arresting Gear), insansız uçakların entegrasyonunda hem fiziksel hem de yazılımsal düzeyde yeni standartlar getirmektedir. Klasik buharlı sistemlerin aksine EMALS, uçağın ağırlığına ve o anki rüzgar hızına göre fırlatma ivmesini milisaniyeler seviyesinde dinamik olarak ayarlayabilmektedir. Bu durum, hafif gövdeli İHA'ların yapısal sınırlarının zorlanmasını önlemekte ve gövde yorulmasını azaltarak servis ömrünü uzatmaktadır. Benzer şekilde, elektrik motorları ve su türbinleri yardımıyla çalışan AAG sistemi, otonom iniş yapan uçağın kanca gerilimini sürekli denetleyerek optimum yavaşlama profilini uygulamaktadır.

İnsansız sistemlerin fırlatma ve durdurma sistemleriyle fiziksel uyumluluğu, gelişmiş mekanik alt sistemlerin geliştirilmesini gerektirmektedir. Örnek olarak, fırlatma esnasında mancınık mekiğine bağlanan burun iniş takımı üzerindeki fırlatma barı (launch bar) ve iniş esnasında kabloları tutan kuyruk kancası (tailhook), otonom olarak kontrol edilebilen hidrolik/elektrikli aktüatörlerle donatılmıştır. Sistemlerin hareket kabiliyeti ve güvertedeki rüzgar yükü altındaki kararlılığı, fırlatma ve iniş öncesinde yer kontrol istasyonlarından sürekli olarak doğrulanmaktadır.

Uçak gemisindeki en büyük zorluklardan biri de EMALS ve AAG'nin yarattığı yoğun elektromanyetik girişim (EMI) ortamıdır. Elektromanyetik fırlatma sırasında oluşan yüksek voltajlı akımlar ve anahtarlama devreleri, uçak gemisi üzerinde güçlü radyo frekansı parazitlerine yol açmaktadır. İnsansız uçakların hassas seyrüsefer alıcılarının, otonom kontrol bilgisayarlarının ve veri bağlarının bu ortamdan etkilenmemesi için NAS Patuxent River tesislerinde yoğun yankısız oda (anechoic chamber) ve elektromanyetik uyumluluk (EMC) testleri icra edilmektedir. MQ-25'in aviyonik mimarisi ve gövde tasarımı, bu yüksek EMI yüklerine karşı özel Faraday kafesi korumaları ve siber güvenlikli katmanlarla güçlendirilmiştir.

Otonom İniş ve Kalkış Algoritmaları: Çoklu Sensör Füzyonu ve Gemi Hareketi Tahmini

İnsansız bir uçağın dalgalı açık denizde hareket eden bir uçak gemisine otonom olarak inebilmesi için santimetre seviyesinde bağıl konum tahmini yapması gerekmektedir. Geleneksel seyrüsefer çözümlerinin başında gelen Diferansiyel GPS (DGPS) ve askeri JPALS (Joint Precision Approach and Landing System) mimarisi, uçak gemisi üzerinde bulunan hassas referans istasyonları ile İHA arasındaki faz farklarını işleyerek gerçek zamanlı bağıl seyrüsefer (real-time kinetic) verisi üretir. Havadan icra edilen uçuş testlerinde, DGPS seyrüsefer çözümlerinin yatay ve dikey eksenlerde toplam 9.5 cm ortalama küresel hata (MRSE) ile çalıştığı doğrulanmıştır.

Ancak yüksek yoğunluklu muharebe ortamlarında GPS sinyallerinin muhasım karıştırmasına (jamming) maruz kalması veya tanker uçağın gövdesinin alıcı uçağın uydu görüş hattını engellemesi (signal blockage) durumlarında sistemin yedekli çalışması hayati önem taşır. Bu tür "GPS-Denied" senaryolarında, uçak üzerindeki yüksek hassasiyetli Strapdown Ataletsel Seyrüsefer Sistemi (INS) ile otonom Stereo Makine Görüsü (Stereo Machine Vision-SMV) sensörleri Genişletilmiş Kalman Filtresi ( Extended Kalman Filter - EKF) üzerinden entegre edilmektedir. Tek kameralı (monoküler) sistemlerin derinlik ve ölçek bilgisini sağlayamaması ve alıcı uçaklar üzerinde pahalı aktif kızılötesi işaretçiler (VisNav gibi beacon sistemleri) gerektirmesi nedeniyle, iki adet kameranın sabit bir mesafe (baseline) ile tanker uçağın veya uçak gemisinin arkasına yerleştirildiği SMV sistemleri tercih edilmektedir.

Konunun daha iyi  anlaşılmasını sağlamak adına, metinde yer alan temel terimleri tanımlamak faydalı olacaktır. 

Stereo Makine Görüsü (Stereo Machine Vision - SMV), bir sistemin (bu durumda otonom bir hava aracının) insan gözüne benzer şekilde derinlik ve mesafe algısı kazanmasını sağlayan bir görüntüleme teknolojisidir.

Tek kameralı (monoküler) sistemler, dünyayı iki boyutlu bir "fotoğraf" gibi görür; bu yüzden nesnenin ne kadar uzakta olduğunu veya gerçek boyutunun ne olduğunu kestirmekte zorlanırlar. Stereo Makine Görüsü ise bu eksikliği gidermek için biyolojik görme prensibini taklit eder.

Nasıl Çalışır?

SMV sistemi, aralarında belirli ve sabit bir mesafe (buna "baseline" denir) bulunan iki adet kameradan oluşur.

-Paralaks Etkisi: Tıpkı insan gözü gibi, iki kamera aynı sahneye hafif farklı açılardan bakar.

-Derinlik Hesaplama: Sistem, iki görüntü arasındaki "piksel kaymasını" (disparity) karşılaştırır. Nesnelerin görüntülerdeki yerleşimi arasındaki fark ne kadar büyükse, nesne o kadar yakındır.

-3 Boyutlu Modelleme: Bu farktan yola çıkan algoritmalar, çevreye dair 3 boyutlu bir harita çıkarır; böylece uçak, tanker uçağa olan mesafesini GPS olmadan, sadece görsel veriyi matematiksel olarak işleyerek (triangulation/üçgenleme yöntemiyle) hatasız hesaplayabilir.

Neden Muharebe Ortamında Kritiktir?

 Otonom sistemlerde SMV'nin tercih edilme nedenleri şunlardır:

1. Bağımsızlık (GPS-Denied): Düşman GPS sinyallerini kestiğinde veya uydularla bağlantı koptuğunda, uçak kendi kameralarıyla "görerek" uçmaya devam edebilir.

2. Pasif Çalışma: Kızılötesi işaretçiler (VisNav gibi) yaydıkları ışıkla uçak gemisini veya tanker uçağı düşmana "ele verebilir". SMV sistemleri tamamen pasiftir; yani dışarıya bir sinyal göndermeden sadece ortam ışığını kullanarak çalıştıkları için tespit edilmeleri çok daha zordur.

3. Hassasiyet: Otonom yakıt ikmali gibi çok hassas manevralar gerektiren işlemlerde, milimetrik mesafe bilgisi hayati önem taşır. SMV, bu veriyi doğrudan görsel veriden (EKF üzerinden INS ile birleştirerek) anlık olarak sağlar.

Özetle Stereo Makine Görüsü; uçağın etrafındaki dünyayı sadece "görmesini" değil, aynı zamanda "ölçmesini" sağlayan, sensör füzyonunun en kritik bileşenlerinden biridir.

Extended Kalman Filtresi (EKF), havacılık, robotik ve otonom sistemlerde "belirsizlik altındaki tahmin yürütme" işlemini yapan en temel matematiksel algoritmalardan biridir.

Metindeki bağlamda EKF, "gözü" olan (kamera/SMV) sistem ile "hisseden" (Ataletsel Seyrüsefer Sistemi/INS) sistemin verilerini harmanlayarak, uçağın konumunu ve hızını mümkün olan en yüksek doğrulukla bulmaya yarayan bir "hakem" görevi görür.

Neden "Extended" (Genişletilmiş) Kalman Filtresi?

Standart Kalman Filtresi sadece doğrusal (lineer) sistemlerde (yani hızı sabit, rotası dümdüz olan nesneler için) harika çalışır. Ancak uçaklar:

-Dönüş hareketleri doğrusaldan uzaktır,

-Hızlanıp yavaşlarlar (ivmeli hareket yaparlar),

-Görüş açısı sürekli değişir.

Bu doğrusal olmayan (non-linear) hareketleri standart Kalman Filtresi ile çözmek imkansızdır. EKF, bu zorluğu aşmak için Taylor Serisi açılımı denilen bir matematiksel yöntem kullanarak, karmaşık hareketleri "anlık küçük doğrusal parçalara" böler ve sistemi o an için doğrusalmış gibi hesaplar.

Nasıl Çalışır? (Basitleştirilmiş Mantık)

EKF, her an iki aşamalı bir döngü içinde çalışır:

1. Tahmin Et (Prediction): INS (ataletsel sistem) uçağın bir sonraki milisaniyede nerede olması gerektiğini kendi verileriyle hesaplar. Ancak INS zamanla "sapıtır" (drift eder), yani hata payı birikir.

2. Güncelle (Update): SMV (kamera sistemi) dışarıyı görür ve uçağın gerçek yerini (örneğin tanker uçağa olan mesafesini) ölçer.

3. Hata Düzeltme: EKF, INS'nin "tahminini" ve SMV'nin "gözlemini" karşılaştırır. Eğer aralarında fark varsa, matematiksel bir ağırlıklandırma yaparak bu hatayı minimuma indirir.

Neden Muharebede EKF Kullanılıyor?

-Veri Füzyonu: Birden fazla sensörün (kamera, ivmeölçer, jiroskop) hatalı veya gürültülü verilerini birleştirerek, tek bir kaynaktan elde edilemeyecek kadar temiz ve güvenilir bir konum bilgisi üretir.

-Gürültü Filtreleme: Sensör verilerindeki (özellikle kameralardaki titreşim veya ataletsel sensörlerdeki parazit) gürültüleri temizler.

-Hız: Çok yüksek hesaplama hızına sahiptir, bu sayede saniyede yüzlerce kez (yüksek frekansta) konum güncellemesi yapabilir.

Bu entegrasyon sayesinde uçak, sensörlerinden gelen "kirli" verileri eler ve tanker uçağa yanaşırken ihtiyacı olan milimetrik hassasiyeti yakalayabilir.

Bu algoritmalar sensör verilerini birleştirme yöntemi olan "sensör füzyonu" (sensor fusion) ile birleştirilir.Sensör füzyonu ve Extended Kalman Filtresi (EKF) arasındaki ilişkiyi şu üç ana maddede özetleyebiliriz:

-Temel Amaç (Veri Bütünlüğü): Sensör füzyonu, farklı kaynaklardan (kamera, ivmeölçer, GPS vb.) gelen hatalı, gürültülü veya eksik verileri matematiksel modellerle birleştirerek, tek bir sensörden elde edilemeyecek kadar kesin ve güvenilir bir "gerçeklik verisi" oluşturma sürecidir.

-Matematiksel "Hakem": EKF, bu süreçte bir denetleyici görevi görür. Her sensöre bir "güven puanı" (Kovaryans) atar. Örneğin; görüntü kalitesi bozulduğunda kameranın güvenilirliğini düşürür ve ataletsel sistemin (INS) verilerine daha fazla ağırlık verir.

-Hata Yönetimi (Bayesyen Mantık): Sistem sürekli olarak "Tahmin et ve Düzelt" döngüsünde çalışır. Bir önceki veriden yola çıkarak bir sonraki konumu tahmin eder (Prediction), yeni gelen ölçümle karşılaştırır (Update) ve arada bir fark varsa (hata), bunu matematiksel olarak minimize ederek sistemin sapmasını (drift) engeller.

Sensör füzyonu "ne yapıldığını", EKF ise "bunun matematiksel olarak nasıl kusursuzca yönetildiğini" tanımlar. Bu ikili, havacılıkta uçağın konumunu anlık ve milimetrik hassasiyetle stabilize eden hayati bir mekanizmadır.

İnişin son safhasında uçak gemisinin dalga etkileriyle gerçekleştirdiği pitch (yunuslama), roll (yalpalama), yaw (sapma), surge (dalgalanma), sway (sürüklenme) ve heave (dikey salınım) hareketlerinden oluşan altı serbestlik dereceli (6-DOF) hareket genliği iniş emniyetini doğrudan etkilemektedir. Otonom iniş kontrolörlerinin gecikmesiz çalışabilmesi amacıyla, geminin gelecekteki hareketlerini 5 ila 20 saniye önceden tahmin eden öngörücü algoritmalar kullanılmaktadır.

Gemi hareketi tahmininde kullanılan dalga yüksekliği (wave elevation) verileri, LSTM ve MCA modellerinin etkinliğini doğrudan artırmaktadır. Gemiye yaklaşmakta olan dalgaların yüksekliği ve frekansı, sensörler ve CFD modelleriyle sisteme beslendiğinde, algoritmanın gemi yalpalamasını (roll) tahmin etme yeteneği ve kararlı öngörü süresi belirgin şekilde uzamaktadır.

Süzülüş Hattı Aerodinamik Kararsızlıkları: Stern Arkası Hava Türbülansı ve Burble Etkisi

Uçak gemisi iniş operasyonlarının havacılık mühendisliği açısından en zorlu bileşenlerinden biri de uçak gemisinin kıç tarafında (stern) oluşan ve deniz havacılığında "Burble Etkisi" olarak adlandırılan aerodinamik türbülans alanıdır. Geminin büyük gövde yapısı, uçuş güvertesi ve özellikle sancak tarafına yerleştirilmiş ada (Island) üst yapısı, rüzgar akışını kesintiye uğratarak kıç tarafında sınır tabaka ayrılmasına, hız kayıplarına ve güçlü dikey rüzgarlara (downwash) yol açar. Süzülüş hattındaki bir İHA bu akım bölgesine girdiğinde, kaldırma kuvvetinde ani bir düşüş yaşayarak dikeyde plansız çökmelere maruz kalır. Güverte üzerindeki dikey konumda yaşanacak çok küçük bir sapma dahi, touchdown noktasında 15:1 oranında yatay bir kaymaya sebebiyet vermektedir.

Tarihsel veriler incelendiğinde, Urnes ve ekibinin 1979 yılındaki çalışmalarında, uçak gemisinin türbülans alanından geçen bir F-4J Phantom II savaş jetinin dikeyde yaklaşık 1.8 metre çöktüğü ve yatayda ideal iniş noktasından 38 metre saptığı kayıt altına alınmıştır. ABD Deniz Kuvvetleri'nin 1964 yılına ait istatistikleri de uçak gemisi iniş kazalarının %80'inin ve pas geçmelerin (bolter/wave-off) %25'inin yetersiz dikey kontrol nedeniyle gerçekleştiğini doğrulamaktadır.

Bu aerodinamik sapmaların önüne geçebilmek amacıyla, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) simülasyonları ile Geri Yayılımlı (BP) Yapay Sinir Ağlarının bir arada kullanıldığı hibrit gerçek zamanlı rüzgar tahmin modelleri uygulanmaktadır. CFD aşamasında RANS ve DES-SST (Detached Eddy Simulation - Shear Stress Transport) yöntemleriyle çözümlenen çok boyutlu rüzgar veri havuzu, BP sinir ağlarının eğitiminde kullanılmaktadır. Gemi üzerindeki Doppler Rüzgar Lidarı (DWL) vasıtasıyla ölçülen anlık rüzgar hızı ve açısı (X1,X2) sinir ağına girdi olarak beslenmektedir. Ağın dikey rüzgar bileşenlerindeki karmaşık girdap salınımlarını ve kararsız dalgalanmaları modellemesi zor olsa da, eğitilen BP modeli iniş hattının ilk 200 metresinde yüksek korelasyonla 3D akış alanını öngörebilmektedir. Fiziksel aerodinamik tasarım tarafında ise stern bölgesine entegre edilen pasif akış kontrol plakaları (stern plates) akış ayrılmasını geciktirerek burble etkisinin şiddetini sönümlemektedir.

Bilgisayarlı Görü ve Uçuş Güvertesi Yönetimi: NATOPS Sinyal Tanıma Teknolojileri

Uçak gemisi uçuş güvertesi, dar fiziki yapısı, yüksek rüzgarlı açık deniz koşulları ve jet motorlarının yarattığı yoğun ses ve ısı ortamı ile dünyanın en tehlikeli çalışma alanlarından biridir. İnsansız uçakların bu ekosisteme entegre edilebilmesi için gemi personelinin (Yellow Shirts - Sarı Yelekliler) standart el işaretleriyle iletişim kurabilmesi şart koşulmuştur. MQ-25 Stingray testlerinde bu geçişi sağlamak adına ilk etapta Taşınabilir Güverte Kontrol Cihazı (HCD/DCD) entegre edilmiştir. Sarı yelekli yönlendiricinin hemen yanında duran bir Güverte Yönetim Operatörü (DHO), sarı yelekliden aldığı el işaretlerini koluna monte edilmiş ekran ve sağ elindeki joystick üzerinden DCD birimine aktarır. Bu komutlar, uçağın ön tekerlek yönlendirmesini, kanat katlama mekanizmalarını, kanca bırakmasını ve fırlatma barını otonom olarak kontrol eder.

Mini sözlük

-[HCD: Handheld Control Device (Elde Taşınabilir Kontrol Cihazı) ]

-[DHO: Deck Handling Operator (Güverte Yönetim Operatörü)]

Güverte operasyonlarının tamamen insansızlaştırılması ve otonom hale getirilmesi için DARPA ve Deniz Kuvvetleri, bilgisayarlı görü tabanlı doğrudan el işareti tanıma sistemleri üzerinde çalışmaktadır. Bu doğrultuda geliştirilen NATOPS (Naval Air Training and Operating Procedures Standardization) askeri hareket veri tabanı, uçuş güvertesindeki yönlendirmeler için resmi standartları içermektedir. Veri tabanında 24 farklı beden ve el hareketi bulunmakta olup, hareketler birbirine çok yakındır. Örneğin, el ayasının yönü veya başparmağın yukarı/aşağı olması gibi çok küçük varyasyonlar tamamen farklı komutları temsil ettiğinden sınıflandırma süreci son derece hassastır.

Sistem tasarımındaki en büyük fiziksel kısıt, uçuş güvertesindeki personelin jet motoru egzozlarından ve hareket halindeki uçaklardan korunması amacıyla belirlenmiş olan 50 feet’ lik (15.24 metre) emniyet mesafesidir. 50 feet mesafede 3D derinlik kameralarının uzamsal çözünürlüğü dramatik şekilde düştüğü için geleneksel statik nokta bulutu analizi yetersiz kalmaktadır. Bu engeli aşmak amacıyla geliştirilen mimari, dinamik hareket özelliklerini izleyen Motion History Images (MHI) algoritmalarını kullanmaktadır. Bumblebee 2 stereo kamera ve kod kitaplığı (codebook) yaklaşımlarıyla arka plan gürültüsü ve gölgeler elenerek maskelenen görüntüler, çoklu hipotez Bayesyen çıkarım çerçevesinde işlenir. 6 gövde bölümü ve 9 eklemden oluşan iskeletsel jeneratif model üzerinden 3B üst vücut pozisyonu tahmin edilirken, ellerin duruşu ise HOG (Histograms of Oriented Gradients) özellikleri ve çok sınıflı Destek Vektör Makineleri (SVM) kullanılarak çözümlenmektedir.

Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) Konsepti ve Karıştırmaya Dayanıklı Veri Bağları

Geleceğin hava muharebe konseptlerinin merkezinde yer alan Manned-Unmanned Teaming (MUM-T), insanlı platformların taktik zekası ile insansız sistemlerin yıpratılabilirlik ve uzun havada kalış kabiliyetlerini bir araya getirmektedir.11 

Manned-Unmanned Teaming (MUM-T); insanlı platformlar (savaş uçakları, helikopterler veya komuta gemileri) ile insansız sistemlerin (İHA,SİHA, İDA veya otonom kara araçları) aynı görev ekosisteminde, ortak bir veri bağı (data link) üzerinden senkronize ve yapay zeka destekli çalışmasını ifade eden askeri harekat konseptidir. 

MUM-T Nasıl Çalışır?

Geleneksel sistemlerde İHA'lar yerdeki bir kontrol istasyonundan (yer kontrol istasyonu) yönetilir. MUM-T konseptinde ise İHA'nın taktik kontrolü veya sensör verilerinin doğrudan yönetimi, havadaki pilotun kokpitine devredilir. Pilot, uçağı uçururken aynı zamanda çevresindeki sadık kanat adamı (Loyal Wingman) olarak adlandırılan otonom İHA'lara komutlar gönderir.

Operasyonel Avantajları Nedir?

-Risk Azaltma (Kuvvet Çarpanı): İnsansız platformlar düşman hava savunma ağının yoğun olduğu, insan hayatı için aşırı riskli bölgelere (örneğin SEAD/DEAD görevlerinde) önden gönderilir. Pilot ise arkada, güvenli bölgede kalarak operasyonu yönetir.

-Sensör Füzyonu ve Durumsal Farkındalık: İHA'lar radar ve elektro-optik kameralarıyla elde ettikleri anlık hedef verilerini pilota aktarır. Böylece pilot, kendi uçağının radarını açıp yerini belli etmeden düşmanı görebilir.

-Maliyet Etkinliği: Çok pahalı beşinci ve altıncı nesil insanlı savaş uçaklarının yanına, görece daha ucuz ve feda edilebilir (attritable) otonom İHA'lar eklenerek filonun ateş gücü artırılır.

Boeing tarafından yürütülen simülatör laboratuvar testlerinde, bir F/A-18 Super Hornet pilotunun uçak gemisindeki yer istasyonundan bağımsız olarak, doğrudan kendi kokpitindeki arayüz üzerinden havada uçan bir MQ-25 Stingray'e otonom olarak drogue (yakıt ikmali hortum sepeti) salma ve yakıt aktarım sürecini başlatma komutları verebildiği gösterilmiştir.

MUM-T operasyonlarında komuta kontrolün güvenli şekilde dağıtılması, uçak gemisinde bulunan ve MD-5E Yer Kontrol İstasyonu (Ground Control Station - GCS) yazılım/donanım altyapısını barındıran İnsansız Hava Harp Merkezleri (Unmanned Air Warfare Center-UAWC) tarafından yürütülmektedir. İlk kurulumu CVN 77 (USS George H.W. Bush) gemisinde gerçekleştirilen bu kontrol odasının omurgasını, Lockheed Martin Skunk Works tarafından açık sistem mimarisinde geliştirilen MDCX (Multi-Domain Combat System) komuta kontrol yazılımı oluşturmaktadır. MDCX, tek bir operatörün birden fazla insansız aracı hava, kara ve deniz etki alanlarında eş zamanlı yönetmesine olanak tanımaktadır.

Bu karmaşık ağ yapısının veri bağı (data link) katmanında ise karıştırmaya karşı yüksek koruma sunan ve frekans atlamalı (frequency-hopping) yapısıyla güvenli taktik veri paylaşımı sağlayan Link 16 askeri haberleşme protokolü birincil haberleşme aracıdır. Yüksek bant genişliği gerektiren anlık video ve radar yükü verilerinin aktarımında ise TCDL (Tactical Common Data Link) sistemleri devreye girmektedir.Ancak TCDL veri bağlarındaki operasyonel kesintiler ve siber güvenlik açıkları, insansız sistemlerin operasyonel etkinliğini sınırlayabilen faktörler arasındadır. Bu nedenle, siber dayanıklılık ve NTCDL (Network Tactical Common Data Link) hızlandırma programları üzerinden ağ güvenliği optimize edilmektedir.

Go-Around ve Wave-Off Karar Destek Mekanizmaları

İnsansız bir platformun uçak gemisine yaklaşma esnasında karşılaşabileceği acil durum senaryolarına karşı otonom karar destek mekanizmaları geliştirilmiştir. Uçuş güvertesindeki İniş Kontrol Subayı (LSO), pistte bir engel tespit ettiğinde veya uçağın süzülüş saptığında acil durum wave-off (pas geçme) düğmesine basar. İnsanlı uçakların telsiz anonslarıyla aldığı bu komut, insansız araca doğrudan veri bağı üzerinden dijital şifreli sinyal olarak iletilir. Saniyeler içinde sinyali alan otonom uçuş yönetim bilgisayarı, Dinamik Ters Çevirme (Dynamic Inversion - DI) tabanlı doğrusal olmayan iç ve dış döngü uçuş kontrolörlerini tetikleyerek uçağın yönelim ve motor gücü parametrelerini tırmanış fazına geçirir.

Daha kritik bir senaryo ise kuyruk kancasının (tail hook) uçak gemisi üzerindeki yakalama kablolarından hiçbirini tutamaması durumudur (bolter). Bu esnada uçağın güverteye çarparak parçalanmasını önlemek amacıyla platform bünyesinde "Bolter Logic" yazılımsal algoritması çalışmaktadır. Tekerleklerin güverteye değdiği temas anında (touchdown), ivmeölçerlerden gelen yavaşlama verileri ve kancadaki gerilim sensörleri milisaniyeler içinde taranır. Eğer kablonun tutulmadığı ve uçağın yavaşlamadığı algılanırsa, Bolter algoritması otonom olarak motor gücünü maksimum askeri tırmanış kademesine (military power / afterburner) yükseltir ve uçağın güverteden hızla uzaklaşarak yeniden havada tur atmasını (go-around) sağlar. Bu otonom mekanizma, insan reaksiyon süresinin çok ötesinde çalışarak kaza risklerini minimuma indirmektedir.

Dijital İkiz Destekli Lojistik Entegrasyonu: ALIS, ODIN ve Öngörücü Bakım Süreçleri

Uçak gemilerindeki sınırlı bakım atölyesi kapasitesi ve yedek parça depolama alanları, insansız sistemlerin idame edilebilirliğinde akıllı lojistik çözümlerini zorunlu kılmaktadır. F-35 savaş uçaklarında kullanılan ve yüksek hata bildirim oranları ile hantallığı nedeniyle eleştirilen ALIS (Autonomic Logistics Information System) altyapısının yerini alan bulut tabanlı ODIN (Operational Data Integrated Network) mimarisi, insansız deniz havacılığının da lojistik omurgasını oluşturmaktadır. ODIN, uçak üzerindeki sensör verilerini, uçuş günlüklerini ve bakım geçmişini tek bir veri gölünde toplayarak küresel lojistik tedarik zinciriyle entegre etmektedir.

Bu yapının en yenilikçi ayağı, Model Tabanlı Sistem Mühendisliği (MBSE) yaklaşımlarıyla kurgulanan "Dijital İkiz" (Digital Twin) teknolojisidir. Uçuş testlerinden, rüzgar tünellerinden ve operasyonel verilerden beslenen bilgisayar tabanlı bu dijital kopyalar, fiziksel uçağın yapısal ve hidrolik durumunu anlık olarak simüle eder. Boeing'in 5G haberleşme altyapısıyla desteklenen AAI (Autonomous Aircraft Inspection) ve ATOM (Augmented Training Operations Maintenance) programları, bu entegrasyonu sahada desteklemektedir. Otonom İHA denetlemeleriyle uçaktaki mikro çatlaklar ve yapısal korozyonlar %73 doğrulukla tespit edilerek her uçağın kuyruk numarasına özel dijital kayıt profilleri çıkarılmaktadır.

Uçuş esnasında MQ-25'in Rolls-Royce AE 3007N motorunun yağ basıncı, sıcaklık salınımları ve titreşim verileri araç yönetim bilgisayarı (VMSC) tarafından izlenerek dijital ikiz modeliyle karşılaştırılmaktadır. Norm dışı en ufak bir sapma (weak signals) algılandığında sistem, fiziksel bir arıza henüz gerçekleşmeden önce yerdeki bakım ekiplerini uyararak belirli bir uçuş saati penceresinde (örneğin 50 saat içinde) ilgili parçanın değiştirilmesini önerir. Dijital ikiz destekli bu öngörücü bakım metodolojisi, uçak gemilerindeki plansız duruş sürelerini (unscheduled downtime) %30 oranında azaltırken, plansız bakım olaylarını da %40 oranında düşürmektedir.

Sonuç ve Gelecek Projeksiyonları

İnsansız deniz havacılığı, MQ-25 Stingray platformunun LRIP onayını alması ve uçak gemilerine entegrasyon süreçlerinin hızlanmasıyla deneysel bir gösterim olmaktan çıkarak rüştünü ispatlamış operasyonel bir harp doktrinine dönüşmüştür. X-47B ile elde edilen yapısal otonomi birikimi, otonom iniş-kalkış algoritmalarındaki cm hassasiyetindeki seyrüsefer füzyonlarıyla birleşerek en zorlu deniz durumlarında dahi güvenli uçuş imkanı sunmaktadır.

Geleceğin uçak gemisi hava kanatlarında (CVW) insansız sistemlerin oranının %60'ın üzerine çıkacağı öngörülmektedir. Bu dönüşümün sürdürülebilirliği;

-Bölgesel rüzgarları Doppler Lidarlarıyla anlık ölçen ve CFD-BP ağlarıyla modelleyen aktif akış kontrol sistemlerinin geliştirilmesine,

-NATOPS tabanlı otonom güverte bilgisayarlı görü algoritmalarının 50 feet üzeri mesafelerde derinlik kısıtlarını tamamen aşabilmesine ,

-Link 16 ve yeni nesil yazılım tabanlı veri bağlarının siber dayanıklılığının artırılmasına ,

-ODIN ve Dijital İkiz tabanlı öngörücü lojistik süreçlerinin küresel tedarik zinciriyle sıfır gecikmeli çalışabilmesine bağlıdır.

Sonuç olarak, insansız deniz havacılığı paradigmaları, deniz aşırı güç projeksiyonlarında operasyonel menzilleri yeniden tanımlayarak modern deniz harp stratejilerinin en kritik bileşenlerinden biri olmaya devam edecektir.

Deniz Havacılığı serimiz devam edecek.

Deniz Havacılığı serimizin temellerini oluşturan ilk yedi yazımı okumanız, bu yazıdaki teknik detayları ve doktrinsel arka planı çok daha iyi anlamlandırmanızı sağlayacaktır. İlgili yayınlara ulaşabileceğiniz bağlantıyı aşağıda bilgilerinize sunuyorum. 

Deniz Havacılığı Platformlarında İniş-Kalkış Konfigürasyonları: CATOBAR, STOBAR ve STOVL

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/deniz-havaciligi-platformlarinda-inis-kalkis-konfigurasyonlari-catobar-stobar-ve-stovl-4160

Motor Mimarisi Perspektifinden ABD Donanma Jetlerinin Evrimi

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/motor-mimarisi-perspektifinden-abd-donanma-jetlerinin-evrimi-4166

ABD Donanması Uçak Gemisi Uçaklarında Yapısal ve Teknik Evrim: 1945–1965

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/abd-donanmasi-ucak-gemisi-ucaklarinda-yapisal-ve-teknik-evrim-19451965-4168

ABD Donanması Uçak Gemisi Uçaklarında Yapısal ve Teknik Evrim: 1965–2025 https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/abd-donanmasi-ucak-gemisi-ucaklarinda-yapisal-ve-teknik-evrim-19652025-4172

Deniz Havacılığında Dar Alan Lojistiği ve Uçak Gemilerinde Bakım Mühendisliği: F-4'ten F-35'e Harekata Geri Dönüş Süreci

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/deniz-havaciliginda-dar-alan-lojistigi-ve-ucak-gemilerinde-bakim-muhendisligi-f-4ten-f-35e-harekata-geri-donus-sureci-4173

Yüzen Kalelerin Dikey Lojistiği: Nimitz ve Ford Sınıfı Uçak Gemilerinin Asansör Sistemleri 

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/yuzen-kalelerin-dikey-lojistigi-nimitz-ve-ford-sinifi-ucak-gemilerinin-asansor-sistemleri-4178

Uçak Gemilerinde Mühimmat Taşıma Lojistiğinin Evrimi: Nimitz'den Yeni Nesil Ford Sınıfına 

https://strasam.org/savunma/deniz-silah-ve-sistemleri/ucak-gemilerinde-muhimmat-tasima-lojistiginin-evrimi-nimitzden-yeni-nesil-ford-sinifina-4188

Kaynakça

1. MQ-25 Stingray - Naval Drones, http://www.navaldrones.com/MQ-25-Stingray.html

2. Future Utilization of Unmanned Aerial Vehicles Within the United States Navy - ScholarWorks, https://scholarworks.calstate.edu/downloads/m039kb782

3. How MQ-25A Unmanned Refueling Aircraft Could Transform U.S. Navy Carrier in Future Pacific War - Army Recognition, https://www.armyrecognition.com/focus-analysis-conflicts/navy/naval-technology/how-mq-25a-unmanned-refueling-aircraft-could-transform-u-s-navy-carrier-in-future-pacific-war

4. UCLASS to be Descoped for CBARS Conversion AKA MQ-25 Stingray - Defense Industry Daily, https://www.defenseindustrydaily.com/uclass-to-be-descoped-for-cbars-conversion-aka-mq-25-stingray-03557/

5. GA-ASI Announces Best in Industry Partnerships for MQ-25 | General Atomics Aeronautical Systems Inc., https://www.ga-asi.com/ga-asi-announces-best-in-industry-partnerships-for-mq-25

6. U.S. Navy Clears Boeing MQ-25A Stingray For Production To Expand Carrier Refueling Reach - The Defense Watch, https://thedefensewatch.com/naval-maritime/us-navy-boeing-mq25a-stingray-low-rate-production/

7. U.S. Navy Clears Boeing MQ-25A Stingray Carrier Tanker Drone for Low-Rate Production, https://www.armyrecognition.com/news/navy-news/2026/u-s-navy-clears-boeing-mq-25a-stingray-carrier-tanker-drone-for-low-rate-production

8. X-47B unmanned aircraft completes first major phase of flight-testing - New Atlas, https://newatlas.com/x-47b-flight-test-first-phase-completed/22958/

9. Unmanned Carrier Aviation - MQ-25 - NAVAIR, https://www.navair.navy.mil/product/Unmanned-Carrier-Aviation

10. Rolls-Royce powers unmanned U.S. Navy MQ-25A to successful first flight, https://www.rolls-royce.com/media/press-releases/2026/27-04-2026-rr-powers-unmanned-us-navy-mq-25-ato-successful-first-flight.aspx

11. Boeing Tests Software That Allows Super Hornet Pilot To Command ..., https://theaviationist.com/2024/05/03/new-sotware-f-18-pilot-commands-mq25/

12. 2020's - VAW VRC VUQ Foundation, https://www.vaw-vrcreadyroom.org/2020s.html

13. BAE to enhance American MQ-25A refuelling drone - UK Defence Journal, https://ukdefencejournal.org.uk/bae-to-enhance-american-mq-25a-refuelling-drone/

14. Welcome Aboard - Boeing, https://www.boeing.com/content/dam/boeing/boeingdotcom/features/innovation-quarterly/2022/05/Innovation_Quarterly_2022_Q2_042222a.pdf

15. U.S. Navy Clears Boeing MQ-25A Stingray for Low-Rate Production After Successful First Flight - The Defense Watch, https://thedefensewatch.com/aerospace-aviation/us-navy-clears-boeing-mq-25a-stingray-low-rate-production/

16. U.S. Navy Clears MQ-25 Stingray Uncrewed Tanker for Production - The Aviationist, https://theaviationist.com/2026/05/20/u-s-navy-clears-mq-25-stingray-uncrewed-tanker-for-production/

17. Boeing Unveils MQ-25's Land-Based Variant - The Aviationist, https://theaviationist.com/2024/09/16/boeing-unveils-mq-25s-land-based-variant/

18. Navy Completes Initial Carrier Demo for MQ-25 Program, https://www.navy.mil/Press-Office/News-Stories/Article/2879506/navy-completes-initial-carrier-demo-for-mq-25-program/

19. Combining Stereo Vision and Inertial Navigation for Automated ..., https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/1.G002648

20. Building Europe's Satellite Navigation System, https://www.ion.org/newsletter/upload/ION-Winter2026.pdf

21. Ship-motion prediction: Algorithms and simulation results | Request PDF - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/4087942_Ship-motion_prediction_Algorithms_and_simulation_results

22. Linear Velocity-free Visual Servoing Control for Unmanned Helicopter Landing on a Ship with Visibility Constraint - DR-NTU, https://dr.ntu.edu.sg/server/api/core/bitstreams/90f54d52-4acd-4aad-bcfe-288c75e7ebd2/content

23. Ship Motion Prediction Algorithms Explained | PDF | Prediction | Root Mean Square - Scribd, https://www.scribd.com/document/246260457/Ship-motion-Prediction-Algorithms-and-Simulation-Results

24. Prediction and Compensation Model of Longitudinal and Lateral Deck Motion for Automatic Landing Guidance System - MDPI, https://www.mdpi.com/2227-7390/10/19/3440

25. Search results for: SST - World Academy of Science, Engineering and Technology, https://publications.waset.org/abstracts/search?q=SST&page=4

26. CVN Airwake Modeling and Integration: Initial Steps in the Creation and Implementation of a Virtual Burble for F-18 Carrier Landing Simulations - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/268556554_CVN_Airwake_Modeling_and_Integration_Initial_Steps_in_the_Creation_and_Implementation_of_a_Virtual_Burble_for_F-18_Carrier_Landing_Simulations

27. MODELING OF AIR FLOW OVER A GENERIC AIRCRAFT CARRIER WITH AND WITHOUT ISLAND STRUCTURE, https://www.intmaritimeengineering.org/index.php/ijme/article/download/803/32

28. Rapid Prediction of High-Resolution 3D Ship Airwake in the Glide ..., https://www.mdpi.com/2076-3417/15/15/8336

29. Search results for: aircraft structures - World Academy of Science, Engineering and Technology, https://publications.waset.org/abstracts/search?q=aircraft%20structures&page=2

30. MQ-25 Stingray Has Begun Taxi Tests (Updated) - The War Zone, https://www.twz.com/air/mq-25-stingray-has-begun-taxi-tests

31. U.S. Navy, Boeing Complete First Carrier Tests for MQ-25 - News Releases | Boeing Newsroom, https://boeing.mediaroom.com/news-releases-statements?item=130980

32. (PDF) Tracking body and hands for gesture recognition: NATOPS ..., https://www.researchgate.net/publication/224238166_Tracking_body_and_hands_for_gesture_recognition_NATOPS_aircraft_handling_signals_database

33. Navy completes install of first MQ-25 Unmanned Air Warfare Center ..., https://www.navair.navy.mil/news/Navy-completes-install-first-MQ-25-Unmanned-Air-Warfare-Center-aboard-USS-George-HW-Bush-CVN

34. U.S. Navy Installs MQ-25 Unmanned Air Warfare Center aboard USS George H.W. Bush Aircraft Carrier - The Aviationist, https://theaviationist.com/2024/08/18/mq-25-unmanned-air-warfare-center-uss-bush-aircraft-carrier/

35. Skunk Works®' MDCX™ Controls Boeing MQ-25A™ First Flight - PR Newswire, https://www.prnewswire.com/news-releases/skunk-works-mdcx-controls-boeing-mq-25a-first-flight-302754358.html

36. Skunk Works®' MDCX™ Controls Boeing MQ-25A™ First Flight - Apr 27, 2026, https://news.lockheedmartin.com/2026-04-27-Skunk-Works-R-MDCX-TM-Controls-Boeing-MQ-25A-TM-First-Flight

37. FY 2010 Annual Report - Director Operational Test and Evaluation, https://www.dote.osd.mil/Portals/97/pub/reports/FY2010/other/2010DOTEAnnualReport.pdf?ver=2019-08-22-112601-643

38. DO T &E FY 2019 Ann ual R eport - Osd.mil, https://www.dote.osd.mil/Portals/97/pub/reports/FY2019/other/2019DOTEAnnualReport.pdf?ver=2020-01-30-115634-877

39. NDIA Defense and Industry Fall Forum PMW 750 Overview, https://www.ndia-sd.org/wp-content/uploads/Briefs/Forum2024/Wednesday/06NDIAFallForum_PMW750_2024.pdf

40. Navy, Northrop Score Historic First With (Mostly) Successful X-47B ..., https://breakingdefense.com/2013/07/navy-northrop-score-historic-first-with-successful-x-47b-drone-carrier-landing/2/

41. Automated Carrier Landing of an Unmanned Combat Aerial Vehicle Using Dynamic Inversion - CORE, https://core.ac.uk/download/pdf/322583171.pdf

42. Here's Exactly What's In America's Massive Advanced Weapons Deal With The UAE, https://www.twz.com/37547/heres-exactly-whats-in-americas-massive-advanced-weapons-deal-with-the-uae

43. How to Use Digital Twins for Predictive Maintenance in Aviation - ePlaneAI, https://www.eplaneai.com/blog/digital-twin-predictive-maintenance

44. The future of aerial refueling: Accelerating automation - Eaton, https://www.eaton.com/us/en-us/markets/aerospace/knowledge-center/the-future-of-aerial-refueling-accelerating-automation.html

45. Enhancing Aircraft Maintenance with Digitalization, 5G and Digital Twins - Portfolio Edge, https://portfolioedge.com.au/2024/05/20/enhancing-aircraft-maintenance-with-digitalization-5g-and-digital-twins/

46. Defence News, http://www.defenceindustryreports.com/defence_news.html