Pasif algılayıcı verisi birleştirme ve tehdit değerlendirme
Passive sensor data association and threat assessment
- Tez No: 143029
- Danışmanlar: PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 36
Özet
Bu çalışmada, algılayıcı verisi füzyonu alt bileşenlerinden olan Veri Birleştirme ve Tehdit Değerlendirme problemleri ele alınmıştır. Veri birleştirme, algılayıcılar aracılığı ile elde edilen verilerden yola çıkılarak ortamdaki hedef sayısını ve konumlarını, veri gönderen herhangi bir algılayıcıdan daha kesin bir şekilde ortaya çıkarabilme problemidir. Bu çalışmada veri birleştirme problemi, sadece belirli bir referans eksenine göre hedef ile arasındaki açıyı gönderen pasif algılayıcılar üzerinde tanımlanmıştır. Maksimum yakınlık fonksiyonu yardımıyla formülizasyon gerçekleştirilmiş, ortaya çıkan kombinatoriyel problem zaman kısıtı altında bilgisayar programı aracılığı ile çözülmüştür. Füzyon sonucunda, algılayıcılardan standart sapması minimum olanın altında standart sapmaya sahip tek bir birleştirilmiş algılayıcı elde edilmiştir. Tehdit değerlendirme, ortamdaki hedeflerin konum, hız, sınıf gibi özellikleri ile nesnelerin birbirleri arasındaki ilişkileri değerlendirip, herhangi bir hedefin tehdit olma durumunu inceleme ve angajman için gerekli önerilerin yapılması problemidir. Tecrübelerle oluşturulan veritabanlarının kullanımına yoğun olarak bağımlıdır. Bu çalışmada tehdit değerlendirme problemi, herhangi bir hedefin tehdit olma durumunu inceleme ile sınırlı tutulmuş ve problem bir uzman sistem kullanılarak modellenmiştir. Kuralların, gerçeklerin ve elde edilen sonuçların birleştirilmesinde Dempster Shafer teorisi kullanılmış, böylelikle belirsizliğin en esnek bir biçimde ( gerçeğe en yakın ) tanımlanmasına olanak sağlanmıştır. Kuralların ateşlenmesi işlemi için bulanık mantıktan faydalanılmıştır. Problemin çözümüne yönelik tanımlanan yöntemler, genelde herhangi bir uzmanlık alanında, özelde taktik resim içindeki hedeflerin tehdit durumlarını değerlendirmede kullanılabilecek bir uzman sistem çekirdeği ile uygulamaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, two of the components of sensor data fusion namely, Data Association and Threat Assessment is focused on. Data association aims to find out the number of targets and their corresponding positions more accurate after combining each data from all sensors together. In this study, data association is defined on the passive sensors domain that report only bearings relative to a reference line. The problem is formulized by a maximum likelihood function, and the resulting combinatorial problem is solved by a software under the constraint of time. As a result of the fusion process, one combined sensor having a standard deviation less than the standard deviation of the most accurate sensor among the sensors fused is achieved. Threat assessment deals with evaluation of the threat of a target after taking into account the position, speed, class of the target and the relationships between the targets. In addition it desireably suggests the possible engagements to the targets. The problem is highly dependend on the databases established by previous knowledge. In this study, the problem is limited to assess the threat of a target and is modelled by an expert system. In order to specify the uncertainty in the broadest sense ( the most closest to the reality ), Dempster Shafer theory is used to model the rulebase, reality and the combination of the results and for the rule firing process; fuzzy logic. The proposed methods to solve the problem are implemented by an expert system shell, which can be used in any general expertize domain or in special as a medium to evaluate the threat of any target inside the tactical picture.
Benzer Tezler
- Automatic human mental health assistant: A study for stress recognition from passive sensor data
Otomatik insan ruh sağlığı asistanı: Pasif sensör verisinden stres tanıma çalışması
YASİN AÇIKMEŞE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiLojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
- Fotoğraf üzerinden propriyosepsiyon analizi ve hareket algılayıcı sensörler yardımı ile propriyosepsiyon analizi yöntemlerinin validasyonları
Validations of proprioception analyses by photography and motion capture systems
MESUT KARLIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Fizyoterapi ve Rehabilitasyonİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaHareket ve Antrenman Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAKTAR
- Time difference of arrival based passive sensing and positioning system integrated into moving platforms
Geliş zamanı farkı yaklaşımlı hareketli platformlara entegre pasif yayın algılama ve konumlandırma sistemi
BURAK AHMET ÇELEBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Hiperspektral görüntülerde yarı güdümlü öğrenme teknikleri
Semi supervised learning techniques on hyperspectral images
MUHAMMET SAİD AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- Aeroacoustic investigation of unsteady transonic cavity flow via open CFD source codes
Açık kaynak CFD kodu ile zamana bağlı transonik kavitenin aeroakustik analizi
ALİ CAN FADIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ZAFER