Comparison of EKF, EKF2 and UKF in a loosely coupled INS/GPS integration
Gevşek bağlı ANS/KKS tümleştirmesinde GKF, GKF2 ve KKF karşılaştırması
- Tez No: 489442
- Danışmanlar: PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- 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: 110
Özet
Kara, hava, deniz ve uzay seyahatlerinde etkin navigasyon çözümleri geliştirmek, geçerliliğini her zaman koruyacak olan bir ihtiyaçtır. Günümüzde, uydu tabanlı Küresel Konumlama Sistemi (KKS) kullanılarak navigasyon yapılabiliyor olsa da sadece KKS kullanan navigasyon bazı uygulamalarda yeterli hassasiyet sağlamamaktadır. Bu nedenle KKS ölçümleri Ataletsel Navigasyon Sistemi (ANS) ile entegre edilip navigasyonun hassasiyetinde iyileştirme sağlanmaktadır. Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) ANS/KKS entegre sistemlerde yaygın kullanılan kestirim algoritmasıdır. Bu tez kapsamında GKF yerine İkinci Dereceden Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF2) ve Kokusuz Kalman Filtresi (KKF) kullanılmış ve sonuçlar konum belirleme hassasiyeti, Ataletsel Ölçüm Birimi (AÖB) üzerindeki gürültüye karşı hassasiyet, süreç gürültüsü kovaryans matrisinin değişiminin etkisi ve karmaşıklık açısından KKS'nin var olduğu durum için karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlara göre; KKF'nin GKF ve GKF2'ye göre navigasyon sisteminin hassasiyetini arttırdığı, literatürde belirtildiği gibi GKF2'nin de GKF'ye göre hassasiyet açısından daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Ek olarak, GKF'nin KKF'ye göre AÖB ölçümleri üzerindeki gürültüye karşı hassasiyeti daha fazladır. Ayrıca AÖB ölçümleri üzerindeki gürültünün artırılması GKF'nin daha çabuk sapmasına neden olmaktadır. KKF diğer iki algoritmaya göre daha geniş gürültü seviyesi aralığında çalışabilmektedir. Karmaşıklık ise sırasıyla GKF'den KKF'ye, KKF'den GKF2'ye artmaktadır. Ayrıca, kestirim algoritmalarının hassasiyeti KKS girişimi (kesintisi/aykırılığı) için de karşılaştırılmıştır. KKS sinyali kesintiye uğradığında KKF, GKF ve GKF2'ye göre en iyi performansa sahiptir ve KKS girişimi olmadığında GKF2, GKF'ye göre performansta bir artış sağlamasına rağmen, KKS kesintisi ve/veya KKS aykırılığı durumlarına gürbüz değildir. Doğrusal olmayan problemler için KKS aykırılığı durumunda KKF'nin gürbüz olmayışının sonucu olarak GKF iyi bir çözümdür.
Özet (Çeviri)
Developing effective navigation solutions in land, sea, air, and space travels is an ever increasing necessity maintaining its validity. Nowadays, although a navigation aid called satellite based Global Positioning System (GPS) is used to develop a navigation solution, standalone GPS cannot achieve the desired accuracy in some applications. For this reason, GPS measurements are integrated with the Inertial Navigation System (INS) to develop an enhanced accurate integrated navigation solution. Extended Kalman Filter (EKF) is used widely as an estimation algorithm in the INS/GPS integrated systems. In this thesis, instead of EKF, unscented Kalman Filter (UKF) and Second Order Extended Kalman Filter (EKF2) shall be used and comparison is made between the results in terms of the accuracy of the navigation systems, sensitivity to Inertial Measurement Unit (IMU) noise, effect of changing process noise covariance matrix and complexity for GPS available situation. According to experimental results, it is observed that UKF increased the accuracy of the navigation system with respect to EKF and EKF2, as mentioned in the literature, EKF2 has better accuracy performance than EKF. In addition to this, EKF is more sensitive to additive noise on IMU measurements with respect to UKF. Also, increasing the noise on IMU measurements forces the EKF2 to diverge quickly. UKF can work with wide range of noise levels with respect to the other algorithms. EKF, UKF and EKF2 complexity is rising, respectively. Also, accuracy of estimation algorithms are compared for GPS interference (outage or outlier). UKF has the best performance with respect to EKF and EKF2 when GPS signal is lost and although EKF2 introduces an increase in the performance according to EKF without GPS interruption, it is not robust to GPS outages and/or GPS outlier. For nonlinear problems, EKF is a good solution for GPS outlier situation as a result of poor robustness of UKF.
Benzer Tezler
- İnsansız kara araçları navigasyonunda genişletilmiş kalman (GKF) ve sıkıştırılmış genişletilmiş kalman filtre (SGKF) tabanlı slam yöntemlerinin geliştirilmesi ve karşılaştırılması
Comparison and improvement of extended kalman filter (EKF) and compressed extended kalman filter (CEKF) based slam methods for unmanned ground vehicle (UGV) navigation
DENİZ KAVAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Elektrikli araçlardaki lityum iyon bataryalar için şarj durumu tahmini
State of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles
EGE ANIL BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Inertial sensor fusion for 3D camera tracking
3B kamera takibi için eylemsizlik algılayıcılarının birleştirilmesi
NURİ ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
PROF. DR. ARİF TANJU ERDEM
- Bulanık (fuzzy) filtre tasarımı ve genişletilmiş (extended) kalman filtre ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MESUT RUSÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENSAR GÜL
- Analysis and denoising of ECG signals
EKG işaretlerinin analizi ve gürültüden arındırılması
TASNIM AHMED ABDELRAZIG MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU