Bayesçi kestirim teknikleri ile hedef takibi
Target tracking with Bayesian methods
- Tez No: 232323
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bayes Kestirim Yöntemi, Hedef izleme algoritmaları, Bayes Estimation Method, Target tracking algorithms
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde bayesçi kestirim yöntemleri kullanılarak bir hedefe ait kinematik parametrelerinin takibi yapılmıştır. Hedef takibi gibi stokastik data analizi süreçlerinde, çıkarımın on-line yapılabilmesi önemlidir. Bu sebeble bu çalışmada özyineli kestirime imkan veren bayesçi formülizasyonlar kullanılmıştır. Hedefin kinematiklerinin uygun ve alışılagelen bir şekilde durum-uzayında modellendiği bir senaryoda, model parametrelerinin ve gürültülerinin imkan verdiği ölçüde optimum ve minimum hatalı takip yapılması amaçlanmıştır. Fakat model için daha gerçekçi kabullerin yapıldığı durumlarda sonuca analitik olarak ulaşmak mümkün olmamaktadır. Bu durumlar için doğrusal olmayan modelin doğrusal yaklaşığı üzerinden filtreleme yapan EKF ve belirsizlikleri gauss ile yaklaşıklayan UKF gibi yaklaşık sonuç veren yöntemler kullanılmıştır.Bu yaklaşık yöntemlere alternatif olarak, daha iyi sonuç verdiği bilinen nümerik Sıralı Monte Carlo yöntemleri kullanılmıştır. Özel olarak, sıralı Monte Carlo örneklemesine dayanan fakat ele alınan problem için performansları farklılık gösteren, çeşitli parçacık filteri tiplerinin; yakınsama hızı, kestirim hatası ve işlem kolaylığı gibi açılardan kıyaslaması yapılmış ve alınan sonuçlar çerçevesinde mevcut senaryoya en uygun çözüm önerilmiştir. Bu çerçevede erim ve açı ölçümlerine dayanan hedef takibi uygulamaları gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis we study a Bayesian estimation formulation of the target tracking problem. A Bayesian approach to tracking applications naturally leads to a recursive estimation formulation. The recently invented Particle Filter provides a numerical solution to the non-tractable recursive Bayesian estimation problems. As an alternative, traditional methods such as the Extended Kalman Filter, which is based on a linearized model and an assumption on Gaussian noise, yield approximate solutions. However, in highly nonlinear problems such as in our tracking applications, the EKF tends to be very inaccurate and underestimates the true covariance of the state.In general the Sequential Monte Carlo Methods are adopted to and tracking applications and compared to traditional approaches. Particularly, the performance of different particle filtering methods are compared. In various target tracking applications, we extend or modify these particle filtering algorithms. Range-only tracking problem is addressed using Bayesian techniques and also the passive ranging application when only angle information is available is discussed.
Benzer Tezler
- Sequential Monte Carlo samplers for nonparametric bayesian mixture models
Parametrik olmayan bayesçi karışım modelleri için ardışık Monte Carlo örnekleyiciler
YENER ÜLKER
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- BAYESIAN INFERENCE FRAMEWORKS FOR LLM ACTIVATION SPACE OPTIMIZATION: A STEIN VARIATIONAL AND PARAMETRIC APPROACH
BÜYÜK DİL MODELİ AKTİVASYON UZAYI OPTİMİZASYONU İÇİN BAYESÇİ ÇIKARIM YAPILARI: STEIN VARYASYONEL VE PARAMETRİK BİR YAKLAŞIM
AYTAÇ KASIMOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Blind deconvolution techniques in identifying fMRI based brain activation
fMRG tabanlı beyin aktivasyonlarının saptanmasında gözü kapalı ters evrişim teknikleri
HALİME İCLAL AKYOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AYDAN ERKMEN
YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Nörolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- İmge kaynaklarının ayrılmasında Bayesçi yaklaşımlar
Bayesian approaches in image sources separation
KORAY KAYABOL
Doktora
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ENGİN KURUOĞLU
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN