Kalman filtresi ve robustlık
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 76819
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FAZIL ALİEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kalman Fitresi, Güçlü Kalman Filtresi, M-tahmini, Durum-uzay modeli, Aykırı nokta
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Teri KALMAN FİLTRESİ VE ROBUSTLEK Nuri CENAN Ankara Üniversitesi Fen Bitimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman : Doç. Dr. Fazıl ALİEV 1998,Sayfa:55 Jüri : Doç, Dr. Fazıl ALİEV Prof.Dr.Ömer L.GEBİZLİOĞLU Prof.Dr.Fikri ÖZTÜRK Bu çalışmada, kesikli-zaman durum-uzay modeli için Kalman Filtresi ile Güçlü Kalman Filtresinin türetimi ve örnekler üzerindeki durumlar için Güçlü Kalman Filtresinin Kalman Filtresine göre daha iyi sonuçlar vereceğini Burada Güçlü Kalman filtresi yaklaşımı için“ M-tahmin yöntemi ”olarak adlandırılan Huber' in“min-max yaklaşımı”kavramı temel alınmış ve çözümlerin elde edilmesinde Newton Algoritması kullanılmıştır.Yapılan çalışma neticesinde Kalman Filtresinin özellikle aykırı değerlerin bulunduğu durumlarda oldukça yetersiz kaldığı ancak Güçlü Kalman Filtresinin aykırı değerlerin tahminler üzerindeki olumsuz etkilerini azaltarak çok daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Masta- Thesis KALMAN FILTER AND ROBUSTNESS Nuri CENAN Ankara University Graduate Scholl of Natural and Applied Siences Supervisor : Assoc Prof.Dr. Fazıl ALIEV 1998, Page: 55 Jury : Assoc Prof. Dr. Faal ALİEV Prof. Dr. Omer L. GEBİZLİO?LU ProfDr.FîkriÖZTÜRK in this study, for the discrete-time state-space model, Kalman Fitter and Robust Kalman Filter were derived and were compared aiming to show that the Robust Kalman Filter better results than the Kalman Filter does. Robust Kahnan liter approach was based on the concept of Huber's“min-max approach”, named M-estimation and Newton algorithm was used to obtain the robust solutions. As a result of the study, it was deduced that the Kalman Filter-especially for the states that involve outliers was not that good at estimating the results. On the other hand, it was seen that the Robust Kalman Filter reduces the negative effects of outliers on estimates and gives much better results. Key Words : Kalman Filter, Robust Kalman Filter,M-estimation,State-space model, outlier
Benzer Tezler
- Otonom robotlarda, durumsal farkındalık temelli dinamik karar verme modeli ve yeni bir veri seti ile adaptif slam uygulaması
Adaptive slam application in autonomous robots with a situational awareness based dynamic decision making model and a new dataset
MÜMİNE YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARALI
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR DÜNDAR
- Relative localization and coordination for air-ground robot teams
Hava-yer robot ekipleri için bağıl lokalizasyon ve koordinasyon
İSA EMRE YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET GÜLER
- Analysis and denoising of ECG signals
EKG işaretlerinin analizi ve gürültüden arındırılması
TASNIM AHMED ABDELRAZIG MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU
- Yeni Keynesyen modelde optimum para politikası: Türkiye için dinamik stokastik genel denge modeli tahmini
Optimal monetary policy in the new Keynesian model: an estimated dynamic stochastic general equilibrium model
BİLGİN BARİ
- Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control
Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması
AHMAD IRHAM JAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT