ASTM-PROTOTYPE: Uzay Trafik Kontrol ve Çarpışma Yönetimi

Bu proje Türkiye Uzay Ajansı'nın Milli Uzay Programı'nda belirtilen 'Uzay Nesnelerinin Yerden Gözlemi ve Takibi' (Hedef 7) stratejisi doğrultusunda; ülkemizin uzay trafik yönetimi alanındaki yazılım kabiliyetini artırmak, yerli ve milli karar destek mekanizmaları geliştirmek amacıyla tasarlanmış bir Ar-Ge prototipidir.

Proje; Alçak Dünya Yörüngesi (LEO) uydularının çarpışma risklerini (Conjunction Assessment) yönetmek ve optimal kaçınma manevralarını planlar. Backend, hesaplama yoğunluklu uzay mekaniği görevlerini yöneten FastAPI üzerine kurulmuştur. Frontend ise etkileşimli bir Dashboard, Uydu Kataloğu ve Canlı Harita Görselleştirmesi sunan modern bir HTML/JavaScript arayüzüdür.

Temel Özellikler

Backend

• Çarpışma Tarama (Conjunction Screening):
  • Broad Phase: Uyduları coğrafi olarak gruplayarak (KD-Tree ile O(N logN)) potansiyel çarpışma adaylarını hızla eler/budar (processing/pruner.py).
  • Narrow Phase: Kalan aday çiftler için SGP4 modeli ve Skalar Optimizasyon (Bisection/Brent) kullanarak En Yakın Geçiş Zamanı (TCA) ve En Kısa Mesafe'yi (Miss Distance) hassas bir şekilde hesaplar.
• Manevra Optimizasyonu (Maneuver Optimization):
  • Çarpışma riskini azaltmak için gereken minimum DeltaV (yakıt maliyeti) vektörünü bulmak için kısıtlanmış L-BFGS-B (Box-Constrained Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno) algoritmasını kullanır.
  • Manevra, TCA'dan belirli bir süre önce (örneğin 1 saat) yapılan anlık (impulsive) bir hız değişimi olarak modellenir.
• Veri Yönetimi: SQLite veritabanı kullanarak TLE verilerini ve çarpışma uyarılarını kaydeder.

Yapay Zeka ve SSA (Uzay Durum Farkındalığı) Modülü

Sistem, ham TLE verilerini kullanarak uyduların davranışlarını ve gizli görev parametrelerini analiz eden bir Makine Öğrenmesi (ML) katmanı içerir:

• Görev Sınıflandırma (Random Forest): 7.500+ uyduluk UCS veri seti ile eğitilen model; eğim, basıklık ve periyot verilerinden uydunun kullanım amacını (Askeri, Ticari, Gözlem vb.) %90+ doğrulukla tahmin eder.
• Anomali Tespiti (Isolation Forest): Yörünge parametrelerinde normal dışı kaymalar veya standart dışı yörünge dizilimleri gösteren "şüpheli" nesneleri otomatik olarak işaretler.
• Yörünge Rejimi Kümeleme (K-Means): Uyduları fiziksel özelliklerine göre LEO, MEO, GEO, HEO ve VLEO olarak 5 ana kümede gruplandırır.
• Sönümlenme (Decay) Analizi: BSTAR sürüklenme katsayısı ve irtifa verilerini hibritleyerek uydunun atmosfere düşme riskini (Düşük/Orta/Yüksek) hesaplar.
• Teknik Performans Raporu: Modelin başarı metriklerini (Accuracy, F1-Score, Confusion Matrix) radar grafikler ve ısı haritaları ile anlık olarak sunar.

Frontend

• Canlı Harita Görünümü: Leaflet.js haritası üzerinde, seçilen uyduların SGP4 ile hesaplanmış yörünge yollarını (Lat/Lon/Alt) görselleştirir.
• Çarpışma Analizi Arayüzü: Kritik Riskler (COLLISION) ve Yakın Formasyon Uçuşları/Kenetlenmeler (DOCKING) olaylarını ayırarak görüntüler.
• Manevra Planlama Modalı: Seçilen bir çarpışma uyarısı için, hedeflenen güvenli mesafeye ulaşmak için gereken optimal DeltaV değerlerini gösteren etkileşimli bir arayüz sunar.

ASTM-Demo Örneği

Demoyu izlemek için yukarıdaki görsele tıklayınız. Demo videosuna ve rapora docs dizininden ulaşabilirsiniz. Demo videosunu görüntülemek için view raw seçeneğine basıp videoyu indirebilirsiniz.

Kurulum ve Çalıştırma

Gereksinimler

• Python 3.10+
• Git

Adımlar

1. Projeyi Klonlama:

   git clone https://github.com/sebnembasak/astm-prototype
   cd astm-prototype

2. Sanal Ortam Oluşturma ve Bağımlılıkları Yükleme:

   # Sanal ortamı oluştur ve etkinleştir
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   
   # Bağımlılıkları yükle
   pip install -r requirements.txt

3. Veritabanını Başlatma: Veritabanı tablolarını (raw_tles, conjunction_alerts) oluşturur.

   python backend/models/db.py
   # Çıktı: Veritabanı tabloları başarıyla oluşturuldu/güncellendi.

4. TLE Verilerini Çekme (İlk Yükleme): Celestrak'tan güncel uydu verilerini çeker ve yerel veritabanına kaydeder.

   python ingest/tle_fetcher.py

5. API Sunucusunu Başlatma: Uvicorn ile FastAPI uygulamasını çalıştırın.

   uvicorn main:app --reload

   Sunucu varsayılan olarak http://127.0.0.1:8000 adresinde başlayacaktır.

Erişilebilirlik

• Web Arayüzü: http://127.0.0.1:8000/index.html
• API Dokümantasyonu (Swagger UI): http://127.0.0.1:8000/docs

Temel Hesaplama Modülleri

Modül	Dosya Yolu	Sorumluluk
SGP4 Propagatör	processing/propagator.py	TLE'den alınan yörüngeyi belirli bir zamana kadar ilerletir (r ve v vektörlerini TEME'de verir).
Koordinat Dönüşümü	processing/coord_utils.py	TEME (uzay) koordinatlarını haritada çizmek için Lat/Lon/Alt (Dünya yüzeyi) değerlerine çevirir
Budama (Pruner)	processing/pruner.py	cKDTree kullanarak binlerce uydu arasından sadece birbirine yakın olan aday çiftleri hızlıca seçer
Manevra Optimizasyonu	planner/optimizer.py	Scipy.optimize kullanarak çarpışma sonrası güvenli mesafeyi sağlayan minimum DeltaV değerini bulur

Proje Yapısı

Proje, Servis Katmanı Mimarisi (Service Layer Architecture) kullanılarak tasarlanmıştır.

Dizin	Amaç
backend/api	FastAPI router'ları, HTTP isteklerini (router_*.py) işler
service	İş mantığı katmanı. API ile çekirdek hesaplama (processing, planner) modüllerini bağlar
processing	Çekirdek uzay mekaniği ve matematiksel hesaplamalar (SGP4, koordinat dönüşümü, budama, çarpışma analizi).
planner	Optimizasyon motorunu ve manevra hesaplama algoritmalarını içerir.
ingest	Harici veri kaynaklarından (Celestrak) veri çekme işlemleri (tle_fetcher.py).
backend/models	Veritabanı şemaları ve bağlantı ayarları (db.py).
main.py	FastAPI uygulamasının ana giriş noktası.
assets/	CSS, JS ve görsel dosyaları.

Diyagramlar

Sistem Mimarisi Diyagramı:

Çarpışma Analizi Mimarisi Diyagramı:

Manevra Analizi Diyagramı:

Sistem hakkında detaylı bilgiye docs klasörü altındaki astm-rapor.pdf dosyasından ulaşabilirsiniz.

Ekran Görüntüleri

Dashboard:

Katalog:

Çarpışma Analizi:

Kenetlenme:

Çarpışma Simülasyonu:

Manevra Optimizasyonu:

Yörünge Simülasyonu: