Performance analysis of multiple model kalman filters for target tracking
Çoklu model kalman süzgeçlerinin hedef izlemedeki başarım analizi
- Tez No: 716224
- 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: 72
Özet
Hedef izleme, üzerinde birçok çalışmanın yapıldığı ve araştırmaların halen devam ettiği bir bilgisayarla görü problemdir. Hedef izleme sistemlerinin ana görevleri, bir veya daha fazla hareketli hedefin konumunu, hızını veya ivmesini belirlemek olarak listelenebilir. Hedef takibi, hedefin bir sonraki hareketinin özyinelemeli şekilde hesaplanması amacıyla radardan gelen gürültülü ölçümlerin kullanılarak ardışık bir kestirimde bulunmasına dayanır. Ölçümler, sensöre bağlı olarak bir tür ölçüm gürültüsüne sahip olduğundan ötürü genellikle izleme cihazları tarafından ölçülen veriler kesin olmamaktadır. Bu nedenle sensörlerin ölçüm gürültüsü, hedef takibini karmaşık hale getirmekte olup, hareketli hedeflerin gerçek yolunu tahmin etmek ve hedeflerin yörüngelerinin tahminini geliştirmek için gürültüyü süzgeçlemek gerekmektedir. Radardan gelen ölçüm bilgilerinin polar koordinatta olmasına karşın, modern hedef takibi uygulamalarında hedefe ait hareketin kartezyen sistemde doğrusal olması sebebiyle hedefin sonraki hareketine ait durum tahmini kartezyen koordinat sisteminde yapılır. Bu tezde, polar koordinattaki ölçümlerin kartezyen koordinatlar ile takip edilmesi ve gürültünün tekrar modellenmesi için çeşitli Kalman Süzgeçleri araştırılmış ve bu süzgeçlerin performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca gerçek hayatta hedef, tek bir hareket modeline bağlı kalmaması nedeniyle birden fazla hareket modelinin etkileşimini içeren sistemler kullanılmıştır. İkinci olarak ise bu filtrelerin başarımlarını değerlendirmede kullanılan hareket modelleri ve örnek takip senaryoları tanımlanmış olup, farklı senaryolar üzerinde yapılan simülasyonlar vasıtasıyla çoklu filtre sistemlerinin başarımı değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Target tracking is a computer vision problem on which many studies have been done and research on this topic is still ongoing. The main tasks of target tracking systems can be listed as determining the position, velocity or acceleration of one or more moving targets. Target tracking relies on a recursive prediction using noisy measurements from the radar in order to calculate the next movement of the target. Usually the data measured by monitoring devices is not precise, as the measurements have some kind of measurement noise depending on the sensor. Therefore, the measurement noise of the sensors complicates the target tracking and it is necessary to filter the noise in order to estimate the real path of the moving targets and improve the estimation of the trajectories of the targets. Although the measurement coming from the radar is in polar coordinates, in modern target tracking applications, since the motion of the target is linear in the Cartesian system, the state estimation of the next movement of the target is done in the Cartesian coordinate system. In this thesis, various Kalman Filters were investigated to monitor polar measurements with Cartesian coordinates, remodel noise and then compare the performances of these filters. In addition, since the target does not depend on a single movement model in real life, systems that enable the interaction of more than one movement model are used. Furthermore, the motion models and sample tracking scenarios used to evaluate the performance of these filters were defined, and the performance of multiple filter systems was evaluated through simulations made on different scenarios.
Benzer Tezler
- Otonom mobil robotlarda doğruluk ve hız odaklı lokalizasyon algoritmalarının geliştirilmesi, uygulaması ve karşılaştırmalı analizi
Development, implementation, and comparative analysis of accuracy and speed-oriented localization algorithms in autonomous mobile robots
OZAN VAHİT ALTINPINAR
Doktora
Türkçe
2025
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VOLKAN SEZER
- Scientific machine learning supported track-to-track fusion
Bilimsel makine öğrenmesi destekli takip bilgisi füzyonu
RECEP AYZİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BAŞPINAR
- Sabit kanatlı insansız hava araçları için kilitlenme algoritması
Lock-on algorithm for fixed-wing unmanned aerial vehicles
MERVE İSMAİLVELİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Performance metrics for fundamental estimation filters
Temel kestirim süzgeçleri için performans ölçütleri
KORAY AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
- Launch vehicle navigation system design and comprehensive performance analysis
Fırlatma aracı seyrüsefer sistem tasarımı ve kapsayıcı performans analizi
ALTUĞ ERTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE