Bearing-only tracking with Kalman filters using smoothed measurements
Kalman süzgeçleri ile düzgünleştirilmiş ölçümler kullanarak sadece kerteriz ile takip
- Tez No: 690520
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Doğrusal olmayan sistemler için Kalman süzgeci tabanlı çözümler, sadece kerteriz ile takip uygulamalarında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu takip uygulamalarının fiziksel koşulları nedeniyle, elde edilen ölçümler yüksek miktarda gürültü içerebilir. Örneğin, ölçüm sensörlerinin takip edilen hedefe çok uzak olması durumunda, hesaplanan kerterizdeki küçük bir hata veya ölçümün maruz kalacağı az miktarda bir gürültü, takip sistemindeki belirsizliğin önemli ölçüde artmasına neden olacaktır. Kalman süzgeci tabanlı çözümlerle bu yüksek gürültünün etkisi ancak belirli miktarlarda giderilebildiği için bu uygulamalarda takip performansı düşebilir. Bu tezde, sensörlerle elde edilen kerteriz ölçümlerinde gürültüyü azaltmak için çeşitli istatistiksel ve makine öğrenmesi tabanlı gürültü giderme yöntemleri uygulanacaktır. Ardından, bu gürültüsü azaltılmış ölçümler, sadece kerteriz ile takip uygulamasında Kalman süzgeci tabanlı çözümlerde kullanılacaktır. Gürültü azaltma yöntemlerinin takip performansına etkileri, gerçek deniz taşıtı yörüngeleri üzerinde gerçekleştirilen takip simülasyonları sonuçları kullanılarak karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
Kalman filter-based solutions proposed for nonlinear systems are frequently used in bearing-only tracking applications. Due to the physical conditions of these tracking applications, the measurements gathered may contain a high amount of noise. For example, if the measurement sensors are too far from the target being tracked, a small error in the calculated bearing or a small amount of noise exposure will cause the uncertainty in the tracking system to increase significantly. Since the effect of this large amount of noise can only be eliminated to a certain extent by Kalman filter-based solutions, tracking performance may decrease in these applications. In this thesis, various statistical and machine learning-based noise removal methods will be applied to reduce the noise in bearing measurements obtained with sensors. Then, these noise-reduced measurements will be used in Kalman filter-based solutions in bearing-only tracking. The effects of noise reduction methods on tracking performance will be compared with simulations on real vessel trajectories.
Benzer Tezler
- Genişletilmiş kalman süzgeci ile pasif akustik hedef hareket analizi
Başlık çevirisi yok
KEMAL EVCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. A. HAMDİ KAYRAN
- Bearings-only tracking
Kerteriz açısı izleme
HALUK ERDEM BİNGÖL
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Parçacık filtreleri ile hedef takibi için yeniden örnekleme algoritmalarının geliştirilmesi
Development of resampling algorithms for target tracking with particle filters
AHMET BACAK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
- Nano boyutta modifiye edilmiş yeni nesil akıllı çimento bağlayıcılı kompozitler
New generation smart cementitious composites modified at nanoscale
OĞUZHAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ SULTAN KESKİN