Continuous-time nonlinear estimation filters using UKF-aided Gaussian sum representations
UKF yardımlı Gauss toplamı gösterimi kullanan sürekli zaman lineer olmayan kestirim filtreleri
- Tez No: 368786
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalışmada sürekli zaman lineer olmayan ve kesikli zamanda ölçümler içeren sistemler için UKF yardımlı Gauss toplamı yöntemi kullanan lineer olmayan bir filtre geliştirilmiştir.Durum değişkenlerinin olasılık yoğunluk fonksiyonunun(oyf) zaman devinimi( ya da önsel oyf) Fokker-Planck denkleminin Euler yöntemi kullanarak nümerik çözümü ile yaklaşık hesaplanmaktadır.Her Euler adımında önsel oyf'nun değeri belirli örnek noktalar için hesaplanmaktadır Bu değerlerGauss radyal fonksiyonları ile birlikte kullanılarak önsel oyf'nun ağırlıklı Gauss toplamyaklaşımı elde edilmektedir. Örnek noktaların konumu ve Gauss fonksiyonlarının ortalama ve kovaryans değerleri Kokusuz Kalman Filtre(UKF)'nin tahminleme adımı yardımıyla bulunmaktadır. Gauss fonksiyonlarının ağırlıkları en az karaler yöntemi ile hesaplanmaktadır. Durum değişkenlerinin güncellenmiş oyf'si(ya da sonsal oyf) de önsel oyf'ye benzer şekilde yaklaşık hesaplanmaktadır. Bu durumda Bayes kuralı ve UKF'nin güncelleme adımının yardımı kullanılmaktadır. Geliştirilen filtrede UKF önsel ve sonsal oyf'lerin yüksek olasılıklı bulunabilceği bölgelerin belirlenmesi için bir adım ötesini tahminleme mekanizması olarak kullanılmaktadır. Bahsedilen öyf'ler bu yüksek olasıklı bölgeler çevresinde yaklaşık olarak modellenmektedir. İkinci bir filtreleme yöntemi olarak parçaçık akışı UKF yardımlı Gauss toplam yöntemi ile birleştirilmiştir.Her iki filtre de bazı bilinen lineer olmayan filtreleme yöntemleri ile hesaplama yükü ve hata seviyeleri açısından çeşitli senaryolar kullanılarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
A nonlinear filtering method is developed for continuous-time nonlinear systems with observations/measurements carried out in discrete-time by means of UKF-aided Gaussian sum representations. The time evolution of the probability density function (pdf) of the state variables (or the a priori pdf) is approximated by solving the Fokker-Planck equation numerically using Euler's method. At every Euler step, the values of the a priori pdf are evaluated at deterministic sample points. These values are used with Gaussian radial basis functions to obtain weighted sum of Gaussian approximation of a priori pdf. The locations of the sample points and mean and covariance values of Gaussian functions are found by the help of the prediction step of an Unscented Kalman Filter (UKF). The weights of the Gaussian functions are calculated using the method of least squares. The pdf of the updated state variables (or a posteriori pdf) is approximated similar to a priori case. This time Bayes rule and the help of the update step of UKF are used. In the developed filter, UKF acts as a one step look ahead mechanism to determine the high likelihood regions of the a priori and a posteriori pdfs and these pdfs are locally approximated around these high likelihood regions. As a second filtering method, particle flow is combined with UKF-aided Gaussian sum representations approach. Both filters are compared with some of the known nonlinear filtering methods by means of computational load and error levels using various scenarios
Benzer Tezler
- Sensor fault tolerant control of a quadrotor uav
Dört rotorlu insansız bir hava aracının sensör arızalarına toleranslı kontrolü
MEHMET GÖKBERK PATAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- GNSS ve IMU kullanarak ARM tabanlı seyrüsefer sisteminin geliştirilmesi
Development of ARM based navigation system using GNSS and IMU
RAMAZAN SAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
- Uçak üzeri eş zamanlı konumlama ve haritalama (EZKH)'da artırılmış tutarlılık için gözlenebilirlik kısıtlı kalman filtreleri
The observability constraints of kalman filter for increasing consistency in airborne simultaneous localization and mapping (A-SLAM)
ABDULLAH ERSAN OĞUZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Hidrolik bir servo sistemde pol atamalı adaptif konum kontrolü
The Pole assignment adaptive position control in a hydraulic servo system
AYHAN KURAL
- Rekürsif en küçük kare kafes filtreleri
Recursive least squares lattice filters
SADIK ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AHMET H. KAYRAN