A comparative evaluation of conventional and particle filter based radar target tracking
Klasik ve parçacık süzgeci tabanlı radar hedef takibinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
- Tez No: 177417
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Parçacık süzgeci, sıralı Monte Carlo yöntemleri, hedef takibi, Particle Filter, sequential Monte Carlo methods, target tracking
- Yıl: 2007
- 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: 171
Özet
Bu tezde radar hedef takip problemi Bayesian tahmin yapısında çalısılmıstır. Bu alanda geleneksel olarak sistem ve ölçüm modellerindeki belirsizliğin Gaussian yoğunluklar ile temsil edildiği doğrusal veya doğrusal hale getirilmis modeller kullanılmaktadır. Bundan dolayı, ileri Kalman süzgecine dayalı klasik yarı optimal Bayesian yöntemleri kullanılabilmektedir. Sıralı Monte Carlo yöntemleri, bir baska değisle parçacık süzgeçleri, problemin doğasında bulunan doğrusal olmayan sistem denklemlerini ve Gaussian olmayan gürültü modellerini kullanmayı olanaklı kılar. Parçacık süzgeci yeterli hesaplama gücü sağlandığında pek çok durumda Kalman süzgeci tabanlı yöntemlerden daha iyi sonuçlar verebilmektedir. ?lgili radar takip literatürü üzerinde bir arastırma tahmin ve hedef modellemesini de içerecek sekilde verilmistir. Çesitli hedef takip ve ilgili tahmin uygulamalarında parçacık süzgeci algoritmaları sunulmustur.
Özet (Çeviri)
In this thesis the radar target tracking problem in Bayesian estimation framework is studied. Traditionally, linear or linearized models, where the uncertainty in the system and measurement models is typically represented by Gaussian densities, are used in this area. Therefore, classical sub-optimal Bayesian methods based on linearized Kalman filters can be used. The sequential Monte Carlo methods, i.e. particle filters, make it possible to utilize the inherent non-linear state relations and non-Gaussian noise models. Given the sufficient computational power, the particle filter can provide better results than Kalman filter based methods in many cases. A survey over relevant radar tracking literature is presented including aspects as estimation and target modeling. In various target tracking related estimation applications, particle filtering algorithms are presented.
Benzer Tezler
- Radyal pompaların katı-su karışımı iletiminde kullanılmasının deneysel incelenmesi
Experimental investigation of centripugal pumps when handling solid-liquid mixtures
TAHSİN ENGİN
Doktora
Türkçe
2000
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. İSMAİL ÇALLI
- Önüretimli panel duvar sisteminin çevresel etki ve enerji tüketimi bağlamında yerinde yapım dolgu duvar sistemi ile karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative evaluation of prefabricated panel wall system with on-site construction wall system in the context of environmental impact and energy consumption
BUSE ALMİNA ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÖZGÜNLER
- Hiperspektral görüntü analizi ile olağan dışı durum ve hedef tespiti
Anomaly and target detection with hyperspectral image analysis
GÜRCAN LOKMAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TOPUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN ÇELİK
- Güç sistemleri için arıza akım sınırlayıcı optimizasyonu
Fault current limiter optimization for power systems
FIRAT AKIN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY ARIKAN