Multi-target particle filter based track before detect algorithms for spawning targets
Doğuran hedeflerin çoklu hedef parçacık filtre tabanlı izle bul algoritması ile takip edilmesi
- Tez No: 385032
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: İzle Bul, parçacık filtresi, doğuran hedefler, işlem gürültüsü tanımlama, Track Before Detect, particle filter, spawning targets, process noise identification
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 181
Özet
Bu çalışmada, ham radar ölçümleri eşliğinde, doğuran hedeflerin izlenmesi ve bulunması için bir İzle Bul yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşımın prensibi, başlıca çoklu model parçacık filtresi yöntemi kullanılarak oluşturulmuştur. Literatürdeki çalışmaların aksine, parçacık filtresini daha verimli kullanabilmek için düşük dereceli yeni bir dinamik model sunulmuş olup, bu modelde radar ölçümlerinden elde edilen yanca açı bilgisi kullanılmamıştır. Bununla birlikte, klasik hedef izleme yöntemleri için önerilmiş işlem gürültüsü tanımlama yöntemi [1], İzle Bul yaklaşımına adapte edilmiştir. İşlem gürültüsü tanımlama yöntemi, bilinmeyen parametreli sabit olmayan işlem gürültüleri eşliğinde, yüksek manevralı doğurulan hedeflerin durum vektörünün kestiriminde kullanılmaktadır. Bu yöntemin, yüksek manevralı hedeflerin izlenmesinde parçacık filtreler için ciddi bir sorun olan örnek fakirleşmesi sorunuyla başa çıkabildiği gösterilmiştir. İki farklı çoklu hedef parçacık filtre tabanlı İzle Bul algoritması önerilmiş ve geliştirilen algoritmalar simülasyon sonuçlarıyla doğrulanmıştır. Algoritmaların performansları, çok düşük sinyal gürültü oranı (S/N) değerleri için hedef varlık/yokluk olasılıkları ve kestirim hataları karekök ortalamaları göz önünde bulundurularak analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this work, a Track Before Detect (TBD) approach is proposed for tracking and detection of the spawning targets on the basis of raw radar measurements. The principle of this approach is mainly constructed by multi-model particle filter method. In contrast to the related works in the literature, a novel reduced order dynamic model is introduced and the information about bearing angle derived from the radar measurements is not used in this model to improve the efficiency of the particle filter. Moreover, a new process noise identification method [1] proposed for the classical target tracking is adapted to the TBD framework. The process noise identification is used for the state estimation of the highly maneuvering spawned targets in the presence of non-stationary process noise with unknown parameters. It is shown that this method deals with the sample impoverishment problem which is serious for tracking of the highly maneuvering targets by particle filters. Two different multi-target particle filter based TBD algorithms are developed. These algorithms are confirmed by simulations. Their performances are analyzed on the basis of the probability of target existences and Root-Mean-Square (RMS) estimation accuracies.
Benzer Tezler
- Particle filter based track before detect algorithm for tracking of dim moving targets
Hareketli sönük hedeflerin parçacık filtre tabanlı izle bul algoritması ile takip edilmesi
MURAT SABUNCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- A study on particle filter based audio-visual face tracking on the AV16.3 dataset
Parçacık filtresi tabanlı görsel-işitsel yüz takibi sisteminin AV16.3 veri seti kullanılarak incelenmesi
YUNUS EMRE YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- İki serbestlik dereceli hareket kontrolü için zihinsel görev sınıflandırma tabanlı beyin- bilgisayar arayüzü tasarımı
Mental task classification based brain-computer interface design for 2 dof movement control
ÇAĞLAR UYULAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Çoklu model parçacık filtrelerinde ağırlıklandırılmış istatistiksel model seçimi
Weighted statistical model selection for multi model particle filters
MURAT BARKAN UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
- Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control
Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması
AHMAD IRHAM JAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT