Target tracking and sensor placement for doppler–only measurements
Sadece doppler ölçümleriyle hedef izleme ve sensör yerleştirimi
- Tez No: 415551
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ORGUNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- 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: 120
Özet
Bu tez çalışması sadece Doppler ölçümlerinin kullanıldığı durumlar için hedef izleme ve sensör yerleştirimi problemleriyle ilgilenmektedir. Öncelikle sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için literatürde önerilen tek noktalık bir iz başlatma algoritması incelenmiştir. Bu algoritma ayrık en küçük kareler yöntemini kullanmakta ve ızgara tabanlı bir eniyileme yöntemi içermektedir. Sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için parçacık filtreleri düşünülmüş ve bu süzgeçler genişletilmiş Kalman filtresiyle (GKF) karşılaştırılmıştır. İlk önce klasik kendini yükselten parçacık filtresinin sadece Doppler ölçümlerinin alındığı bir hedef izleme problemi için şaşırtıcı bir biçimde GKF'den kötü çalıştığı gösterilmiştir. Bu garip davranışın nedenleri üzerinde tartışılmıştır. Sonra klasik sıralı Monte Carlo yöntemleriyle kendini yükselten parçacık süzgecinin bu davranışının iyileştirilmesi düşünülmüştür. Bu bağlamda iki yeni parçacık filtresi olan, eniyi öneri dağılımını kullanan sıralı önemlilik yeniden örnekleme parçacık filtresi ve Rao-Blackwell parçacık filtresi türetilmiş ve gerçeklenmiştir. Sonuçlarda her ne kadar özel bazı parametre seçimleri için parçacık filtresi performanslarında bazı iyileşmeler görülse de burada kullanılan iyileştirme mekanizmalarının, parçacık filtrelerini GKF'den iyi yapmak için yeterli etkiye sahip olmadığı görülmüştür. Son olarak sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için eniyi sensör yerleştirme problemi düşünülmüştür. Burada bir boyutta bir yol/doğru parçası üzerinde hareket eden bir hedef düşünülmüş, sensör yerleştirme eniyileştirme kriteri olarak da yol/doğru parçası üzerindeki toplam pozisyon Cramer-Rao alt sınırı seçilmiştir. Sayısal eniyileme yöntemleri kullanılarak elde edilen sonuçlar, sensör pozisyonları için açık formülleri olan basit eniyi-altı bir sensör yerleştirme stratejisi önermek için kullanılmıştır. Önerilen stratejinin eniyi sonuca çok yakın maliyetler elde ettiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the problems of target tracking and optimal sensor placement with Doppler-only measurements. First, a single point track initialization algorithm proposed in the literature is investigated for Doppler-only tracking. The initialization algorithm is based on separable least squares method and involves a grid-based optimization. Second, particle filters are considered for Doppler-only tracking and they are compared to an extended Kalman filter (EKF). It is shown that a classical bootstrap particle filter, rather surprisingly, is inferior to the EKF in a Doppler-only tracking scenario. The reasons for this strange behavior are discussed. Then, classical sequential Monte Carlo tools are investigated to improve the behavior of the bootstrap particle filter. In this regard, two new particle filters, namely, a sequential importance resampling particle filter with optimal proposal distribution and a Rao-Blackwellized particle filter are derived and implemented. The results show that, although there are occasional improvements in the particle filter performance for some specific parameter selections, the improvement mechanisms employed are not sufficiently effective to make the particle filters beat EKF. Finally the problem of optimal sensor placement is considered for Doppler-only tracking. A 1D target motion is considered on a road/line segment and the optimization criterion for sensor placement is selected to be the total position Cramer Rao Lower Bound (CRLB) over the road/line segment. The results obtained using numerical optimization tools are utilized to propose a simple sub-optimal sensor placement strategy with explicit formulae for the sensor positions. The proposed strategy is shown to have very close cost values to the optimal strategy.
Benzer Tezler
- Büyük boyutlu gezgin kablosuz algılayıcı ağlarda düğümlerin lokalizasyonu için çapa düğümlerin optimizasyon yöntemleriyle yerleşimi
Anchor node placement with optimization methods for localization of nodes in large-scale mobile wireless sensor networks
FARUK BATURALP GÜNAY
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞRUL ÇAVDAR
- Airborne ground surveillance with multi-hop UAV networks
Çoklu-hop iletişimli İHA ile havadan yer gözetimi
ABDULSAMET DAĞAŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EZHAN KARAŞAN
- Developing learning algorithms for enhancing industrial machine vision systems and improving task accuracy of robotic manipulators
Endüstriyel yapay görme sistemlerini iyileştirmek ve robotik manipülatörlerin görev doğruluğunu artırmak için öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi
DIYAR KHALIS BILAL
Doktora
İngilizce
2021
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- BT rehberliğinde elektronik navigasyon sistemi ile yapılan diskografi sonrası olguların düşük doz izotropik, yüksek rezolüsyonlu multi-slice BT ile değerlendirilmesi
Clinical evaluation of electronic navigation guided discographies with isotropic low dose high resolution CT
ALPAY FEVZİ ERTAN
- Kablosuz algılayıcı ağ tabanlı kritik alan gözetleme sistemlerinde etkin güvenli hedef izleme
Efficient secure target tracking in wireless sensor network based critical area surveillance systems
SERKAN AKBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR