Çoklu model parçacık filtrelerinde ağırlıklandırılmış istatistiksel model seçimi
Weighted statistical model selection for multi model particle filters
- Tez No: 398859
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Radar hedeflerinin takibindeki önemli unsurlardan birisi kullanılan algoritmanın hızıdır. Çünkü hedefler hareket halinde olduğu için gerçek zamanlı takip gerektirir. Hedef takibinde sıklıkla tercih edilen çoklu model parçacık filtresi (ÇMPF) algoritmasında, kullanılan parçacık sayısı ve hareket modellerinin tahmini için gerçekleştirilen işlem sayısı filtrenin hızını belirleyen en önemli parametrelerdir. Parçacık sayısının ve/veya model hesaplamalarının azaltılması, algoritmanın hızlanmasını sağlayarak hedeflerin gerçek zamanlı takibini kolaylaştıracaktır. Bu çalışmada, model hesaplamalarının azaltılması amacıyla ağırlıklandırılmış istatistiksel model seçimi (AİMS) adı verilen yeni bir yaklaşım önerilmekte ve ÇMPF üzerinde gerçekleştirilen uygulamalarına ilişkin sonuçlar sunulmaktadır. Önerilen algoritmanın başarısını değerlendirmek için, farklı senaryolar üzerinde gerçekleştirilen benzetimlerde, üç farklı ÇMPF kullanılmaktadır. Bu filtrelerden biri, bu tez çalışması için tarafımızdan önerilen yeni bir ÇMPF olup, kullanılan filtrelerden ikisine önerdiğimiz AİMS algoritması entegre edilmektedir. Elde edilen sonuçlar işlem süresi ve tahmin hatası kriterleri esas alınarak karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen yaklaşımın uygulandığı ÇMPF'lerde; işlem sürelerinin azaldığı ve algoritma hızının arttığı, tahmin hatasında ise önemli bir artış olmadığı görülmektedir. Sonuç olarak, önerilen bu yeni yaklaşım, radar hedeflerinin gerçek zamanlı takibinde etkin bir biçimde kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
The algorithm speed is the most important fact for tracking of radar targets. Because it requires a real time follow-up for targets motion. In the most preferred algorithm of multi model particle filter (MMPF) for target tracking, the number of calculations for the number of particles and the maneuvering model selection is the most important parameter for determining the process speed of filter. The particle number and/or model calculations should be reduced as much as possible so the reduction of these described two facts expedites the algorithm and eases a real time follow-up. In this study, a new approach which called weighted statistical model selection (WSMS) algorithm is proposed for reduction of model calculations and the results are presented about the applications preformed on MMPF. For evaluate the success of proposed algorithm, in simulations preformed on different scenarios, three different MMPF are used. One of them is a new MMPF which is proposed by us for this thesis. The WSMS is integrated into two of these filters in simulations and the obtained results are compared based on processing time and prediction error criteria. When the results are analyzed, MMPF with the proposed model selection approach; process time decreases so algorithm speed increases, there is no significant increase for prediction error. As a result, WSMS algorithm can be used effectively for maneuvering radar targets in real time follow-up.
Benzer Tezler
- Mobil robotlarda parçacık filtresi kullanarak eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama
Simultaneous localization and mapping for mobile robots with particle filters
ALİ KULELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Computer modeling of a prototype X-ray imaging system for better detection efficiency
Prototip bir X-ray görüntüleme sisteminin daha iyi bir dedeksiyon verimi için modellenmesi
ESRA BARLAS YÜCEL
Doktora
İngilizce
2018
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENAP ŞAHABETTİN ÖZBEN
- Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications
Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti
ÖMER HEREKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Bessel, butterworth ve chebyshev aktif filtre modellerinde parametre kestirimi için PSO, DE ve ABC optimizasyon algoritmalarının uygulanması
Application of PSO, DE and ABC optimization algorithms to bessel, butterworth and chebyshev active filter models for parameter estimation
MUSTAFA AKKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
- 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
MEHMET EYİLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER