Decorrelation approaches for distributed fusion with target tracking algorithms
Hedef izleme algoritmalarıyla dağıtık füzyon için ilintisizleştirme yaklaşımları
- Tez No: 663587
- Danışmanlar: PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgi dekorelasyonu, tracklet, dağıtık kestirim, manevralı hedef takibi, iz füzyonu, etkileşimli çoklu model, IMM, olasılıksal veri ilişkilendirmesi, PDA, IMM-PDA, Information decorrelation, tracklet, distributed estimation, maneuvering target tracking, track fusion, interacting multiple model, IMM, probabilistic data association, PDA, IMM-PDA
- Yıl: 2021
- 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: 200
Özet
Sensör bilgi füzyonu, sensörlerden elde edilen çakışan veya tamamlayıcı bilginin, tutarlılığın her işlem adımında sağlandığı bir ortamda, daha üstün bilginin oluşturulması kapsamında birleştirilmesi olarak tarif edilebilir. Optimum füzyon (merkezi füzyon), sensörlerden elde edilen tüm ölçümlerin füzyon merkezine sağlandığı zaman yapılabilir. Modern gerçek sistemlerde, haberleşme kısıtlarından dolayı, sensör bilgisi lokal olarak işlenmekte ve bu işlenmiş veri daha üstün bilgi oluşturmak için diğer füzyon merkezine iletilmektedir. Bu yaklaşım, iz/kestirim füzyonu olarak ifade edilir. Bu işlemin yapıldığı füzyon sistemi ise merkezi olmayan füzyon sistemi olarak tanımlanır. İz füzyonunun en büyük problemi lokal etmenlerin ilintili kestirim hatalarıdır. Bu hatalar, ortak süreç gürültüleri veya önceki haberleşmeden dolayı oluşan ortak bilgiden kaynaklanır. İlave olarak, gürültülü ortamlarda ilintisiz bilgi kesin olarak elde edilemez. Füzyonu yapılacak verilerin arasındaki ilintilerin göz ardı edilmesi durumunda filtre uyuşmazlığından dolayı kaynaklanan düşük füzyon performansından kendine aşırı güvenen kestirimlerin elde edilmesine kadar birçok olumsuz sonuç oluşabilecektir. İlave olarak, ortak bilginin kaldırılması sırasında oluşabilecek uygun olmayan durumların ise ortadan kaldırılması gerekmektedir. Bu tez, lokal olarak IMM (Interacting Multiple Model), PDA (Olasılıksal Veri İlişkilendirme) veya bunların kombinasyonu, IMM-PDA filtreleri kullanan merkezi olmayan bir füzyon sisteminde sensör füzyon düğümlerinde kullanılacak ilintisizleştirme algoritmalarını önermektedir. Bilgi ilintisizleştirme yaklaşımlarının örnekleri olarak, önerilen yöntemler yalnızca önceki iletişimin neden olduğu korelasyonlara işlem yapar. Temel fikir, diğer füzyon merkezinden alınan yerel bilgideki ortak bilginin tespit edilmesi ve hesaplamalardan çıkarılmasıdır. Bilgi İlintisizleştirme uygulaması füzyon merkezindeki filtre performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bilgi ilintisizleştirme ya Gauss karışımı ya da IMM, PDA veya IMM-PDA filtre tarafından üretilen birleştirilmiş Gauss dağılımlarına uygulanır. IMM, PDA ve IMM-PDA filtreleri için ilintisizleştirme yaklaşımları, ilgili füzyon işlemleriyle birlikte tezin farklı bölümlerinde türetilmiş ve analiz edilmiştir. İlişkilendirme yaklaşımı uygulanırken ortaya çıkabilecek uygulama sorunları ayrıntılı olarak ele alınmıştır. İncelenen yaklaşımlar, çeşitli haberleşme hızlarına sahip basit dağıtık tek (manevralı) hedef izleme örneklerindeki alternatiflerle karşılaştırılır.
Özet (Çeviri)
The sensor data fusion can be described as merging complementary and/or overlapping information provided by sensors to produce superior information while ensuring consistency in every step of the process. The optimal fusion (centralized fusion) can be done when all measurements from the sensors are made available to fusion center. With modern real-world systems, due to communication constraints, the sensor data are usually first processed in local sensor/fusion nodes and the processed data is sent to other fusion nodes to be fused to produce better quality information. This approach is called track/estimate fusion. A fusion system where track/estimate fusion is made is called as a decentralised fusion system. The main problem of track fusion is the correlated estimation errors of the local agents. These errors originate from common process noise or common information due to previous communication which is not be easily identifiable. In addition, in noisy (i.e. false alarms, clutter) environment, decorrelated information can not be obtained precisely. Neglecting the correlations between the estimates to be fused has consequences ranging from low fusion performance to filter divergence due to overconfident estimates. In addition, the incompatible cases to be handled can occur during common information removal. This thesis proposes decorrelation algorithms to be employed in sensor fusion nodes in a decentralised fusion system using local IMM (Interacting Multiple Model), PDA (Probabilistic Data Association) or combination of these, IMM-PDA filters. Being instances of information decorrelation approaches, the proposed methods attack only the correlations caused by the previous communication. The basic idea is to recognize the common information and then remove it. The application of decorrelation has a significant effect on the filter performance in the fusion node. Information decorrelation is applied either on the Gaussian mixtures or the merged Gaussians produced by the IMM, PDA or IMM-PDA filters. The decorrelation approaches for the IMM, PDA and IMM-PDA filters are derived and analyzed in different chapters in the thesis along with the corresponding fusion operations. The implementation issues that might arise while applying the decorrelation approach are addressed in detail. The investigated approaches are compared with alternatives on simple distributed single (maneuvering) target tracking examples with various communication rates.
Benzer Tezler
- İşlenmemiş yapay açıklıklı radar verilerinin sıkıştırılması
SAR raw data compression
N. GÖKHAN KASAPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- Exploiting optimal supports in enhanced multivariance products representation for lossy compression of hyperspectral images
Hiperspektral görüntülerin çokdeğişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi destek vektörlerinin optimize edilerek kayıplı sıkıştırılması
MUHAMMED ENİS ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Hyperspectral image compression using sparse representations and wavelet transform based spectral decorrelation
Seyrek gösterimler ve dalgacık dönüşümüne dayalı izgel ilintisizleştirme kullanarak hiperspektral görüntü sıkıştırma
HAYDER JAWDHARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Analysis and modeling of crustal deformation using InSAR time series along selected active faults within the Africa-Eurasia convergence zone
Afrika-Avrasya sıkışma zonu içerisindeki seçilmiş aktif faylar boyunca meydana gelen kabuk deformasyonunun incelenmesi ve modellenmesi
ESRA ÇETİN
Doktora
İngilizce
2015
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZİYADİN ÇAKIR
PROF. DR. MUSTAPHA MEGHRAOUI
- Positioning performances of single frequency GPS, GLONASS and carrier based algorithms in a software platform
Yazılım platformunda tek frekansta GPS, GLONASS ve taşıyıcı sinyal tabanlı algoritma uygulamaları ve konumlandırma performansları
CANER SAVAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER