Geri Dön

Çoklu model parçacık filtrelerinde ağırlıklandırılmış istatistiksel model seçimi

Weighted statistical model selection for multi model particle filters

  1. Tez No: 398859
  2. Yazar: MURAT BARKAN UÇAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. 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

    İngilizce

    2018

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENAP ŞAHABETTİN ÖZBEN

  3. 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

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  4. 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

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ

  5. 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

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER