Geri Dön

Extended target tracking using reduced rank Gaussian processes

Derecesi azaltılmış Gauss süreçleri kullanılarak genişletilmiş hedef takibi

  1. Tez No: 665224
  2. Yazar: MUSTAFA BUĞRA ÖZCAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Geleneksel takip algoritmaları büyük ölçüde nokta hedef varsayımına bağlı olmasına rağmen, bu varsayımın yeterliliği sensor çözünürlüklerindeki gelişmeler neticesinde sorgulanmaya başlanmıştır. İşlemcilerde gerçekleştirilen ilerlemeler ve sensör kapasitelerindeki hızlı artışlar, hedeflerin kinematik özelliklerinin ötesinde şekilsel karakteristiklerini de algılayabilmeye imkan sağlamıştır. Genişletilmiş hedef takibi birden fazla çözünürlük hücresine yayılan cisimlerin şeklini yinelemeli olarak öğrenme ve hareketini takip etme yeteneğidir. Bir sistemin girdi ve çıktıları arasındaki köprüyü parametrelere bağlı kalmadan, kavraması zor olmayan bir matematikle oluşturabilen Gauss süreçleri, bu tezdeki genişletilmiş hedef takibi yapısını kurmak için tercih edilmiştir. Diğer bir taraftan Gauss süreçlerinin doğasındaki bu esnekliğin bedeli olarak işlem karmaşıklığı göz önünde bulundurulmalıdır. Bu problemin çözümüne periyodik kernel matrislerinin daha düşük dereceli olarak ifade edilebilen spektral yakınsaması ile zemin hazırlanmıştır. Bununla birlikte detaylı matematiksal çıkarımlar yapılmış, diğer metodlar ile karşılaştırmalı benzetimler gerçekleştirilmiş ve metodun incelikleri tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Conventional tracking algorithms are predominantly based on point target assumption; however, this assumption is challenged as a result of the advents in sensor resolutions. Improvements on processors and rapid advances in sensor capabilities has enabled to the perception of target characteristics beyond the kinematics. Extended target tracking is the ability to learn target shapes that occupy multiple resolution cells and to track the motion of the target in a recursive framework. Gaussian process, a non-parametric method to settle the bridge between inputs and outputs of a system with tractable math, is opted for this thesis to establish the extended target tracking structure. On the other hand, computational complexity can be considered as a cost of the flexible nature of Gaussian processes. We, therefore, investigate the periodic kernel spectral approximation that relies on restating the kernel matrix with a lower rank. Following this, we perform in-depth mathematical derivations, conduct simulations in comparison with other approaches, and discuss several aspects of our extended target tracking method.

Benzer Tezler

  1. Space time adaptive processing (STAP) in multi input multi output (MIMO) radar

    Çok girişli çok çıkışlı (ÇGÇÇ) radar larda uzay zaman adaptif işleme

    MEYSAM BEHNAM KHAJEHPASHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KARTAL

  2. Extended target tracking using mmWave radars

    mmWave radar kullanarak geniş hedef takibi

    ALİ İHSAN GÜLLÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNEŞ

  3. Variational smoothing for extended target tracking with random matrices

    Rastlantısal matrisler ile büyük hedef takibi için varyasyonel düzgünleştirme

    SAVAŞ ERDEM KARTAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMUT ORGUNER

  4. A fuzzy logic based real-time air-to-air attack algorithm for unmanned combat air vehicles

    Savaşan İHA'lar için bulanık mantık tabanlı gerçek zamanlı hava saldırı algoritması

    HASAN İŞCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  5. Homojen olmayan Poisson süreç modeli kullanarak hedef tespiti

    Target detection by using non-homogenous Poisson process model

    ALPER YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT EFE