Geri Dön

Improved state estimation for jump Markov linear systems

Markov atlamalı doğrusal sistemler için geliştirilmiş durum kestirimi

  1. Tez No: 199109
  2. Yazar: UMUT ORGUNER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. 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
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 202

Özet

Bu tez şalışması Markov atlamalı doˇrusal 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 doˇrusal 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 baˇımsız olduˇu yeni bir olasılık ülşusününu uc g g o cü u uütanımlanıp kullanıldıˇı 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 doˇrusal sistemler işin iki şevrimişi geşiş olasılıˇı kesti-g c c c cs grim algoritması• Bir karma şoklu modelli durum kestirim algoritmasıcünermektedir.oCevrimişi geşiş olasılıˇı 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 deˇerlerini düşurdügu benzetim şa-g u s ü uˇ 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 first 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 defines and uses a new probabilitymeasure under which the involved processes has independence properties. Theperformance of the proposed risk-sensitive filters 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 different 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 identification 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 Bayesianfiltering, combines IMM (Interacting Multiple Model) filter and GPB2 (2ndOrder Generalized Pseudo Bayesian) filter efficiently. The resulting algorithmreaches the performance of GPB2 with less Kalman filters.

Benzer Tezler

  1. Dynamic system modeling and state estimation for speech signal

    Konuşma işareti için dinamik sistem modelleme ve durum kestirimi

    İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  2. Arazi örtüsü/arazi kullanımı simülasyonlarında konumsal doğrulama

    Locational validation of land cover/land use simulation

    AHMET EROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU

  4. 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

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  5. Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri

    Computer based energy management system and control centres

    METİN İZGİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NESRİN TARKAN