Geri Dön

Recursive passive localization methods using time difference of arrival

Varış zamanı farkı kullanarak özyinelemeli pasif konum belirleme

  1. Tez No: 255432
  2. Yazar: SEDAT ÇAMLICA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN TANIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Bu tezde, pasif konum belirme problemi üzerine çalışılmıştır. Bu probleme Varış Zamanları Farkları (VZF) kullanılarak gürbüz ve özyinelemeli çözümler getirilmiştir. VZF ölçümleri hareketli sensorlar tarafından yapılmaktadır. Sensorların hareketli olması nedeniyle sensor sayısı yapay olarak artmaktadır.Konum kestirimi yapan bir yöntem eski ölçüm bilgisini ihmal etmeden, yeni ölçümleri kullanabilme yeteneğine sahip olmalıdır. Bu gerek, yeni ölçümler alındıkça konum kestirimini özyinelemeli bir şekilde güncelleyerek sağlanabilir. Kalman Süzgeci ve türevleri gibi uygun bir özyinelemli süzgeç yardımıyla bu işlem gerçekleştirilebilir. Özyinelemeli yöntemler iki ana grup altında toplanabilir: (a) Birinci gruptaki yöntemler VZF ölçümlerini doğrudan işleyebilme yeteneğine sahiptirler. (b) İkinci gruptaki yöntemler ise VZF ölçümlerini doğrudan işlemek yerine, önceden yapılmış konum kestirimlerini düzeltirler. Bu bağlamda, her iki grup için de yöntemler verilmiştir.Pratikte, birbirinden konumsal olarak ayrı olmak ya da dar bir dönen huzmeye sahip bir radar sensorların aynı darbeyi almalarını engelleyebilir. Böyle bir durumda, sensorlar ortak VZF ölçümü oluşturamayıp, konum kestirimini gerçekleştiremezler. Ek olarak, ortamda VZF ölçümü yapan birden fazla sensor grubu olabilir. Bir konum kestirim yöntemi farklı sensor gruplarından alınan ölçümleri aynı anda işleyebilmelidir. Burada, aynı darbeyi alabilen sensorlar, bir sensor grubunu oluşturmaktadırlar. Bu çalışmada, yukarıda anlatılan gereklere de çözümler getirilmiştir.Verilen yöntemlerin performansları benzetim çalışmaları ile karşılaştırılmıştır. En iyi performansa sahip yöntem Kalman Süzgeci tabanlıdır ve VZF ölçümleri doğrudan işleyerek hareketli bir vericinin izini kestirebilmektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the passive localization problem is studied. Robust and recursive solutions are presented by the use of Time Difference of Arrival (TDOA). The TDOA measurements are assumed to be gathered by moving sensors which makes the number of the sensors increase synthetically.First of all, a location estimator should be capable of processing the new measurements without omitting the past data. This task can be accomplished by updating the estimate recursively whenever new measurements are available. Convenient forms of the recursive filters, such as the Kalman filter, the Extended Kalman filter etc., can be applied. Recursive filter can be divided to two major groups: (a) The first type of recursive estimators process the TDOA measurements directly, and (b) the second type of the recursive estimators is the post processing estimators which process the TDOA indirectly, instead they fuse or smooth available location estimates. In this sense, recursive passive localization methods are presented for both types.In practice, issues like being spatially distant from each other and/or a radar with a rotating narrow beam may prevent the sensors to receive the same pulse. In such a case, the sensors can not construct common TDOA measurements which means that they can not accomplish the location estimation procedure. Additionally, there may be more than one sensor group making TDOA measurements. An estimator should be capable of fusing the measurements from different sensor groups. A sensor group consists of sensors which are able to receive the same pulse. In this work, solutions of these tasks are also given.Performances of the presented methods are compared by simulation studies. The method having the best performance, which is based on the Kalman Filter, is also capable of estimating the track of a moving emitter by directly processing the TDOA measurements.

Benzer Tezler

  1. Alternative navigation methods: Fusion of optical flow and visual-inertial pose estimation using EKF

    Alternatif navigasyon metotları: EKF kullanılarak, poz tahmini için optik akışı ile görsel ataletliyi füzyon etmektedir

    ABDEL SALAM BAWARSHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU

  2. Dynamical analysis of a passive dynamic walking biped robot

    İki bacaklı pasif dinamik yürüyen bir robotun dinamik analizi

    BURAK YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SIDDIK MURAT YEŞİLOĞLU

  3. Pasif torpido güdümü için yeni bir yöntem

    A new method for passive torpedo guidance

    TURAN TOPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ

  4. Multistatik hedef takibi başarım analizinde gözlenen bilgi matrisi kullanımı

    Use of observed information matrix in multistatic target tracking performance analysis

    GÖKHAN SOYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT EFE