Multi-scan data association algorithm for multitarget tracking
Çoklu hedef takibi için çok taramalı veri eşleme algoritması
- Tez No: 153631
- Danışmanlar: PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çoklu Hedef Takibi, Hedef Takibi, Veri Eşleme, Multitarget Tracking, Target Tracking, Data Association IV
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz ÇOKLU HEDEF TAKİBİ İÇİN ÇOK TARAMALI VERİ EŞLEME ALGORİTMASI AGIRNAS, Emre Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Kerim DEMİRBAŞ Aralık 2004, 111 sayfa Çoklu hedef takibi için veri eşleme problemi hedefler ile hedef takip sisteminin algılayıcılarından gelen ölçümler arasındaki ilişkinin belirlenmesidir. Çoklu hedef takip sistemlerinin performansı seçilen veri eşleme ve hedef izleme algoritmalarına sıkıca bağlıdır. Doğru yapılmamış veri eşleme hedeflerin olası durumlarının tahmin edilmesini etkiler. Bu tezde, çoklu hedef takip sistemleri için yeni bir çok taramalı veri eşleme algoritması önerilmiştir. Bu algoritma MATLAB programlama aracı kullanılarak gerçeklenmiştir. Çoklu hedef takibi için yeni algoritma ve JPDA metodunun performansları karşılaştınlmıştır. Simülasyonlar sırasında lineer modeller kullanılmış; algılayıcı ve hareket modellerindeki belirsizlikler Gaussian dağılımı ile modellenmiştir. Simülasyon sonuçlan verilmiştir. Sonuçlar yeni algoritmanın performansının JPDA metodundan daha iyi olduğunu göstermiştir. Bunlardan başka, çoklu hedef takip sistemleri ve mevcut veri eşleme metodlannı içeren hedef takip literatürü incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MULTI-SCAN DATA ASSOCIATION ALGORITHM FOR MULTITARGET TRACKING A?IRNAS, Emre M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Kerim DEMİRBAŞ December 2004, 111 pages Data association problem for multitarget tracking İs determination of the relationship between targets and the incoming measurements from sensors of the target tracking system. Performance of a multitarget tracking system is strongly related to the chosen method for data association and target tracking algorithm. Incorrect data association effects state estimation of targets. In this thesis, we propose a new multi-scan data association algorithm for multitarget tracking systems. This algorithm was implemented by using MATLAB programming tool. Performances of the new algorithm and JPDA method for multiple targets tracking are compared. During simulations linear models are used and the uncertainties in the sensor and motion models are modeled by Gaussian density. Simulation results are presented. Results show that the new algorithm's performance is better than that of JPDA method. Moreover, a survey over target tracking literature is presented including basics of multitarget tracking systems and existing data association methods.
Benzer Tezler
- Kalman filtresi ve olasılıksal veri ilişkilendirme yöntemlerini kullanan çoklu hedef izleme algoritmaları
Multi-target tracking algorithms employing both kalman filtering and probabilistic data association
ADNAN LANA
- Sabit kanatlı insansız hava araçları için kilitlenme algoritması
Lock-on algorithm for fixed-wing unmanned aerial vehicles
MERVE İSMAİLVELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Deep learning model optimization for real-time smallobject detection on embedded gpus
Gömülü GPU'larda gerçek zamanlı küçük nesne tespiti için derin öğrenme model optimizasyonu
SHAROZE ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Parazit yankılı ortamlarda çalışan çoklu hedef takip algoritmalarının analizi ve karşılaştırılması
Analysis and comparison of multi-target tracking algorithms in cluttered environment
MUSTAFA YAMAN
- APT kaynaklı ataklara karşı dayanıklı etmen tabanlı ve ontolojik veri sızıntısı önleme sistemi
Agent based and ontological data leakage prevention system against advanced persistent threats
EMRAH KAYA