Improved state estimation for jump Markov linear systems
Markov atlamalı doğrusal sistemler için geliştirilmiş durum kestirimi
- Tez No: 199109
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Coklu model, durum kestirimi, Markov atlamalı doğrusalş gsistem, geşiş olasılığı, Markov zinciri, etkileşimli şoklu model, IMM, risk du-cs g s cyarlı, Multiple model, state estimation, jump Markov linear system, tran-sition probability, Markov chain, interacting multiple model, IMM, risk sensi-tive
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
Bu tez şalışması Markov atlamalı doËrusal sistemlerde şoklu modelli durumcs g ckestiriminin geliştirilmesi işin kapsamlı bir ürnek şerşeve sunmaktadır. Olasıs c o ccgeliştirimler iki kategoride incelenmektedir:s⢠Yeni kriterler kullanarak şoklu modelli durum kestirimi.c⢠Varolan şoklu modelli durum kestirim algoritmaları kullanılarak yapıla-cbilecek geliştirmeler.sBirinci kategoride Markov atlamalı doËrusal sistemler işin risk duyarlı kes-g ctirim ünerilmektedir. Risk duyarlı kestirim işin literatürde bulunan anlık veo c ubirikimli maliyet fonksiyonları incelenmiş ve herbirine takabül eden risk duyarlıs ukestirim yüntemleri türetilmiştir. Birikimli maliyet fonksiyonu işin yapılano u s ctüretimde ilgili süreşlerin altında baËımsız olduËu yeni bir olasılık ülşusününu uc g g o cü u uütanımlanıp kullanıldıËı referans olasılık yüntemi kullanılmıştır. Onerilen riskg o sduyarlı algoritmaların başarımları benzetim şalışmaları ile güsterilip geleneksels cs oyüntemlerle karşılaştırılmıştır.o ss sTez şalışması ikinci kategoridecs⢠Markov atlamalı doËrusal sistemler işin iki şevrimişi geşiş olasılıËı kesti-g c c c cs grim algoritması⢠Bir karma şoklu modelli durum kestirim algoritmasıcünermektedir.oCevrimişi geşiş olasılıËı kestirim algoritmaları, tanılama yüntemlerini tü-ş c cs g o uretebilmek işin sırasıyla üzyineli Kullback-Leibler yüntemini ve en büyük ola-c o o uubilirlik kriterini kullanmaktadır. Durum kestiriminde kullanıldıkları zaman,bu algoritmaların durum hatalarının etkin deËerlerini düşurdügu benzetim şa-g u s ü uË ü clışmaları ile güsterilmiştir.s o sGaussian karışımlarının tek Gaussian ile yaklaşıklanmasının etkilerini in-s sceleyen bir analizin sonuşlarını kullanan karma şoklu modelli durum kestirimc calgoritması IMM (etkileşimli şoklu model) süzgeci ve GPB2 (ikinci dereces c ugenelleştirilmiş yalancı Bayesian) süzgeşlerini verimli bir şekilde birleştirmek-s s uc s stedir. Sonuşta elde edilen algoritma GPB2'nin başarımına daha az Kalmanc ssüzgeci kullanarak ulaşmaktadır.u s
Özet (Çeviri)
This thesis presents a comprehensive example framework on how current mul-tiple model state estimation algorithms for jump Markov linear systems canbe improved. The possible improvements are categorized as:⢠Design of multiple model state estimation algorithms using new criteria.⢠Improvements obtained using existing multiple model state estimationalgorithms.In the ï¬rst category, risk-sensitive estimation is proposed for jump Markovlinear systems. Two types of cost functions namely, the instantaneous andcumulative cost functions related with risk-sensitive estimation are examinedand for each one, the corresponding multiple model estate estimation algo-rithm is derived. For the cumulative cost function, the derivation involves thereference probability method where one deï¬nes and uses a new probabilitymeasure under which the involved processes has independence properties. Theperformance of the proposed risk-sensitive ï¬lters are illustrated and comparedwith conventional algorithms using simulations.The thesis addresses the second category of improvements by proposing⢠Two new online transition probability estimation schemes for jump Markovlinear systems.⢠A mixed multiple model state estimation scheme which combines desir-able properties of two diï¬erent multiple model state estimation methods.The two online transition probability estimators proposed use the recursiveKullback-Leibler (RKL) procedure and the maximum likelihood (ML) criteriato derive the corresponding identiï¬cation schemes. When used in state estima-tion, these methods result in an average error decrease in the root mean square(RMS) state estimation errors, which is proved using simulation studies.The mixed multiple model estimation procedure which utilizes the anal-ysis of the single Gaussian approximation of Gaussian mixtures in Bayesianï¬ltering, combines IMM (Interacting Multiple Model) ï¬lter and GPB2 (2ndOrder Generalized Pseudo Bayesian) ï¬lter eï¬ciently. The resulting algorithmreaches the performance of GPB2 with less Kalman ï¬lters.
Benzer Tezler
- Dynamic system modeling and state estimation for speech signal
Konuşma işareti için dinamik sistem modelleme ve durum kestirimi
İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında konumsal doğrulama
Locational validation of land cover/land use simulation
AHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Doğrusal olmayan parçacık filtresinin esnek hesaplama yöntemleri ile optimizasyonu
Optimization of the nonlinear particle filter with flexible calculation methods
FATMA SELCEN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU
- Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications
Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti
ÖMER HEREKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri
Computer based energy management system and control centres
METİN İZGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NESRİN TARKAN