Geri Dön

Parçacık filtreleri ile hedef takibi için yeniden örnekleme algoritmalarının geliştirilmesi

Development of resampling algorithms for target tracking with particle filters

  1. Tez No: 689729
  2. Yazar: AHMET BACAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Doğrusal olmayan sistemlerde ve ölçüm ve süreç gürültülerinin Gauss dağılımına sahip olmadığı durumlarda, Parçacık filtreleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Parçacık filtreleri olasılık yoğunluğu temsillerine dayalı, örneklem tabanlı sıralı bir Monte Carlo yöntemidir. Parçacık filtreleri algoritmalarında dört temel adım vardır. Bunlar, sırasıyla parçacıkların ilklendirilmesi, parçacıklara ait ağırlıkların güncellemesi, yeniden örnekleme adımı ve kestirme adımıdır. Parçacıkların oluşturulması ve parçacıkların ağırlıklarının güncelleme işlemi önem yoğunluk fonksiyonundan yararlanılarak yapılır. Zaman içinde bazı parçacıkların ağırlıkları çok artar ve diğer parçacıklarının ağırlıkları ise çok küçük kalır. Bu durum, az sayıda örnek ile sonsal dağılımın kestirilmesine neden olur. Bu problemin önüne geçmek amacıyla, yeniden örnekleme algoritmaları kullanılmaktadır. Yeniden örnekleme algoritmaları tahminlerdeki hataları azaltmaktadır. Bu tez çalışmasında, Açgözlü yaklaşım, torba problemini çözerek oluşturulan dinamik programlama yaklaşımlı yeniden örnekleme algoritması ve LSTM derin öğrenme yaklaşımı tabanlı yeniden örnekleme algoritmaları geliştirilmiştir. Önerilen algoritmaların performansları farklı hareket modellerinde test edilmiştir. Doğrusal olmayan hareket modeli, kartezyen hareket modeli, dairesel hareket modelinde hedef takibi yapılmıştır. Önerilen yeniden örnekleme algoritmalarının performansları literatürde sık karşılaşılan yeniden örnekleme algoritmalarının performansları ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, özellikle su altı sistemlerinde sık karşılaşılan sadece kerterize bağlı hedef hareket takibi problemi için, Parçacık filtresi yaklaşımına dayalı hedef takip algoritması önerilmiştir. Önerilen hedef takip algoritmasının performansı literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Particle filters are widely used in nonlinear systems and where measurement and process noises do not have Gaussian distribution. Particle filters are a sample-based sequential Monte Carlo method based on probability density representations. There are four basic steps in particle filter algorithms. These are the initialization of the particles, the update of the weights of the particles, the resampling step and the estimation step, respectively. Creating particles and updating the weight of the particles is done by using the importance density function. Over time, the weights of some particles increase greatly, and the weights of other particles remain very small. This situation causes posterior distribution to be estimated with a small number of samples. Resampling algorithms are used to avoid this problem. Resampling algorithms reduce errors in predictions. In this thesis, the Greedy approach, the dynamic programming approach resampling algorithm created by solving the bag problem, and LSTM deep learning approach based resampling algorithms have been developed. The performances of the proposed algorithms have been tested in different motion models. Target tracking has been carried out in the nonlinear motion model, cartesian motion model, circular motion model. The performances of the proposed resampling algorithms were compared with the performances of the resampling algorithms that are frequently encountered in the literature. In addition, a target tracking algorithm using particle filters approach has been proposed for the bearing-only target motion tracking problem, which is frequently encountered especially in underwater systems. The performance of the proposed target tracking algorithm has been compared with the studies in the literature.

Benzer Tezler

  1. Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video

    Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi

    ERDEM ONUR ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  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. Tracking short-range ballistic targets

    Kısa menzilli balistik hedeflerin takibi

    RECEP SERDAR ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  4. Localization of radio sources using autonomous unmanned aerial vehicles for search and rescue applications

    Arama ve kurtarma uygulamaları için otonom insansız hava araçları ile radyo kaynaklarının konumunun tespiti

    ÖMER HEREKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  5. Computer modeling of a prototype X-ray imaging system for better detection efficiency

    Prototip bir X-ray görüntüleme sisteminin daha iyi bir dedeksiyon verimi için modellenmesi

    ESRA BARLAS YÜCEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENAP ŞAHABETTİN ÖZBEN