Geri Dön

Distributed detection and decision fusion using particle filter concepts

Parçacık süzgeçleme temelli dağıtımlı sezim ve karar tümleştirme

  1. Tez No: 371805
  2. Yazar: UMUT MAMIKOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tezde, Gauss olmayan ve değişken değerleri bilinmeyen gürültü altında çalışabilen bir dağıtımlı sezim ve karar tümleştirme sistemi geliştirilmiştir. Öncelikli olarak amaçlanan, yerel sezimleyici ve tümleştirme merkezi karar verme kurallarının, gözlem verisi istatistiklerine dair gerçekçi olmayan varsayımlardan kaçınılarak belirlenmesidir. Önerilen yapı parçacık temelli kavramlara dayandırılmaktadır. Problemin dinamik bir modelinin kurulabilmesi için, gözlem verisi Gauss karışımı gürültü ile özbağlanımlı süreç olarak modellenmiştir. Önerilen sistem bilinmeyen gürültü değişkenlerinin kestirimi için kullanılan bir parçacık süzgeci ve sonrasında dağıtımlı sezim ve yerel kararları tümleştirmeyi gerçekleştiren parçacık sürü optimizasyonundan (PSO) oluşmaktadır. Tümleştirme kuralı, algılayıcıların kararları arasında istatistiksel olarak bağımsızlık varsayımında bulunmadan, copula fonksiyonu kullanılarak algılayıcı kararlarının marjinal olasılık yoğunluklarının ortak olasılık yoğunluklarına ilişkilendirilmesiyle tasarlanmıştır. Kullanılan copula fonksiyonuna ait değişken PSO kullanılarak kestirilmektedir. Önerilen yöntemlerle elde edilen hata olasılıkları teorik hata olasılıkları ile karşılaştırıldığında umut vaat eden sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a distributed detection and decision fusion system that operates under non Gaussian noise with unknown parameters is developed. The main objective is to find decision rules for the local detectors and the fusion center without making unrealistic assumptions about statistics of the observed data. The proposed scheme is based on concepts of using particles. In order to form a dynamical model of the problem, observed data is modeled as an AR process which is driven by Gaussian mixture noise. The proposed system consists of a particle filter, used for estimating the unknown noise parameters, followed by particle swarm optimization (PSO) which achieves distributed detection and decision fusion of local decisions. The fusion rule is designed, without assuming independence of the decisions of the local sensors, by using copula functions to relate the marginal densities of the sensor observations to the statistical dependency between the sensor decisions. The parameter of the copula function used is estimated using PSO. The probability of error values obtained by using the proposed method are compared with theoretical values and promising results are obtained.

Benzer Tezler

  1. Decentralized estimation under communication constraints

    İletişim kısıtları altında dağıtık kestirim

    MURAT ÜNEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  2. Hand gesture recognition for Turkish sign language using electromyography for human-robot interaction

    İnsan-robot etkileşimi için elektromyografi kullanarak Türk işaret dili için el hareketi tanıma

    MUSTAFA SEDDIQI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  3. Serial distributed detection strategies for wireless sensor networks

    Telsiz duyarga ağlarda dağıtık seri sezimleme stratejileri

    MÜMİN İMAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET KESKİNÖZ

  4. Otonom robotlar için pekiştirmeli öğrenme tabanlı dağıtık arıza teşhis sistemi

    Reinforcement learning based distributed fault diagnosis system for autonomous robots

    MAHMUT KASAP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAZICI

    DOÇ. DR. EYÜP ÇİNAR

  5. Sualtı hedeflerini tespit ve sınıflandırma maksatlı, düşük maliyetli, süratle atılabilen mikro-duyarga nodu prototipinin geliştirilmesi ve akustik açıdan incelenmesi

    Development of a low cost and rapidly deployable micro-sensor node to detect and classify underwater targets and acoustic analysis of the system

    VEDAT İZPAYI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERDAL ÇAYIRCI