Performance metrics for fundamental estimation filters
Temel kestirim süzgeçleri için performans ölçütleri
- Tez No: 167293
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kestirim Süzgeçleri, Hata Analizi, Performans Ölçütleri, Estimation Filters, Error Analysis, Performance Metrics iv
- Yıl: 2005
- 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: 99
Özet
ÖZ TEMEL KESTİRİM SÜZGEÇLERİ İÇİN PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ Akçay, Koray Yüksek Lisans, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mustafa Kuzuoğlu Eylül 2005, 86 sayfa Bu çalışma, temel kestirim süzgeçleri: Alpha-Beta, Alpha-Beta-Gamma, Sabit Hız Kalman, Sabit İvne Kalman, İleri Kalman Süzgeci (EKF), 2-model Etkileşimli Çoklu Model ve 3-model Etkileşimli Çoklu Model Süzgeçlerini, kaynak gereksimleri ve performanslarına göre incelemiştir. Kaynak gereksinim kısmında, kestirim süzgeçleri işlemci kullanım, hafıza ihtiyacı ve karmaşıklıklarına göre değerlendirilmiştir. En iyi sonucu veren süzgeç Alpha-Beta Süzgeci olmuştur. Çalışmanın performans inceleme kısmında Etkin Değer (RMS) Hata, Ortalama Euclidean Hata, Geometrik Ortalama Hata ve bunların normalize edilmiş halleri kullanılmıştır. Hata hesaplamalarının normalize edilmesi, hataların menzil ve iz boyundan bağımsız hale gelmesini sağlamaktadır. Kestirim süzgeçlerinin modelleri ve hata hesaplamaları MATLAB ortamında gerçeklenmiştir. Testler için MONTE CARLO yöntemi ve 6 farklı hava hedefi izi kullanılmıştır. Test sonuçlarından, süzgeç performanslarının, temel kestirim süzgeçlerini oluştururken kullanılan hedef dinamiği ve hedef izlerine göre değiştiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, süzgeç performansı uygulamaya bağımlıdır. Böylelikle bir kestirim süzgeci seçmeden önce, hedeflerin olası hareket dinamikleri, sistemin kaynaklan ve kabul edilebilir hata paylan ile ilgili bir çalışmanın yapılması gerekmektedir. Bu ihtiyaçlara cevap verecek kestirim süzgeci uygulamaya uygun en iyi süzgeç olacaktır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT PERFORMANCE METRICS FOR FUNDAMENTAL ESTIMATION FILTERS Akçay, Koray M.Sc, Department of Electrical Electrnoics Engineering Supervisor : Prof. Dr. Mustafa Kuzuoğlu September 2005, 86 pages This thesis analyzes fundamental estimation filters - Alpha-Beta Filter, Alpha-Beta- Gamma Filter, Constant Velocity (CV) Kalman Filter, Constant Acceleration (CA) Kalman Filter, Extended Kalman Filter, 2-model Interacting Multiple Model (TMM) Filter and 3-model IMM with respect to their resource requirements and performance. In resource requirement part, fundamental estimation filters are compared according to their CPU usage, memory needs and complexity. The best fundamental estimation filter which needs very low resources is the Alpha-Beta- Filter. In performance evaluation part of this thesis, performance metrics used are: Root-Mean-Square Error (RMSE), Average Euclidean Error (AEE), Geometric Average Error (GAE) and normalized form of these. The normalized form of performance metrics makes measure of error independent of range and the length of trajectory. Fundamental estimation filters and performance metrics are implemented in MATLAB. MONTE CARLO simulation method and 6 different air trajectories are used for testing. Test results show that performance of fundamental estimation filters varies according to trajectory and target dynamics used in constructing the filter. Consequently, filter performance is application-dependent. Therefore, before choosing an estimation filter, most probable target dynamics, hardware resources and acceptable error level should be investigated. An estimation filter which matches these requirements will be 'the best estimation filter'.
Benzer Tezler
- Ağ trafiğinde etkili olan özniteliklerin tespiti ve yapay sinir ağları ile trafiklerin izin tahmini
Detection of features that are effective in network traffic and permission estimation of traffic with artifical neural network
MUHAMMED ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ
- Kafes kodlamalı-dik kısmi yanıtlı sistemlerin )QPR-TCM) hata başarım analizi
Performance analysis of quadrature partiel response trellis coded modulation
OSMAN NURİ UÇAN
Doktora
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Hibrit derin öğrenme modelleri ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with hybrid deep learning models
KÜBRA KARADAĞ
- Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU