Interacting multiple model probabilistic data association filter using random matrices for extended target tracking
Büyük hedef takibi için raslantısal matrisler kullanan etkileşimli çoklu model olasılıksal veri eşleme filtresi
- Tez No: 489604
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ORGUNER
- 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: 106
Özet
Bu tezde, rastgele matrisler ile ifade edilen büyük hedefleri izlemek için Etkileşimli Çoklu Model - Olasılıksal Veri Eşleme (IMM-PDA) filtresi önerilmiştir. Literatürdeki çok sayıdaki bölümlenmiş / kümelenmiş ölçüm gruplarını kullanan büyük hedef izleyicilerin aksine burada önerilen algoritma, düşük hesaplama kaynakları olan uygulamalar için ölçüm verisini uygun hale getiren tek bir bölümleme / kümeleme işlemini ele alır. IMM-PDA filtresi kümelenmiş ölçümleri kullanırken, hipotez olasılığının hesaplanabilmesi için yayılan ölçümlerin olabilirlik fonksiyonuna ihtiyaç duyar. Bu amaçla bu tezde, literatürde önerilen alternatif olabilirlik fonksiyonları araştırılıp ve bu fonksiyonların eksiklikleri tespit edilmiştir. Daha sonra, alternatif bir olabilirlik fonksiyonu önerilmiş ve bu fonksiyonun avantajı, füze başlatan bir savaş uçağını içeren senaryoda, farklı olabilirlik fonksiyonlarını kullanan IMM-PDA filtrelerinin bulunduğu simülasyonlar üzerinde gösterilmiştir. Tezde önerilen izleyici durumunda olduğu gibi, izleme işlemi öncesinde tek bir bölümleme / kümeleme kullanıldığında, yakın hedeflere karşılık gelen kümeler, ön kümeleme adımıyla birleştirilip, izleyicide izin kaybedilmesine yol açabilir. Bu sorunun üstesinden gelmek için, yakın hedeflerin izlenmesini sağlayan özel bir algoritma önerilmiş ve bu algoritmanın performansı basit bir senaryo üzerinde gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an Interacting Multiple Model – Probabilistic Data Association (IMM-PDA) filter for tracking extended targets using random matrices is proposed. Unlike the extended target trackers in the literature which use multiple alternative partitionings/clusterings of the set of measurements, the algorithm proposed here considers a single partitioning/clustering of the measurement data which makes it suitable for applications with low computational resources. When the IMM-PDA filter uses clustered measurements, a predictive likelihood function for the extent measurements is necessary for hypothesis probability calculation. Alternative predictive likelihood functions proposed in the literature for this purpose are surveyed and their shortcomings are identified in the thesis. Then an alternative predictive likelihood function is proposed and its advantage is illustrated on simulations running IMM-PDA filters with different predictive likelihood functions on a scenario involving a fighter aircraft launching a missile. When a single partitioning/clustering is used before the tracking operation as is the case for the tracker proposed in the thesis, the clusters corresponding to close targets might be merged by the pre-clustering step, which might lead to track loss in the tracker. For overcoming this problem, a specific algorithm is proposed for handling close targets and its performance is illustrated on a simple scenario.
Benzer Tezler
- Video görüntülerinden sperm hareketlerinin otomatik takibi ve analizi
Automatic tracking and analysis of sperm motion from video images
İNAS ALARABI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER
- Kalman filtresi ve olasılıksal veri ilişkilendirme yöntemlerini kullanan çoklu hedef izleme algoritmaları
Multi-target tracking algorithms employing both kalman filtering and probabilistic data association
ADNAN LANA
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İ. CEM GÖKNAR
- Decorrelation approaches for distributed fusion with target tracking algorithms
Hedef izleme algoritmalarıyla dağıtık füzyon için ilintisizleştirme yaklaşımları
DUYGU ACAR
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Hareketli hedefleri takip etmek için yer konuşlu platformlarda kullanılan izleme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of tracking algorithms used on the ground based platform to monitor moving targets
KÜBRA PAPUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiSavunma Teknolojileri ve Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK ELALDI
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEBİ GÜL
- Performance optimization of monopulse tracking radar
Tek-darbe hedef izleme radarının performans açısından en-iyilenmesi
MEHMET ALPER ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU