New methods for decentralised sensor fusion and extended target tracking models
Merkezi olmayan sensör füzyonu ve genişletilmiş hedef takibi modelleri için yeni yöntemler
- Tez No: 782420
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu tezin odak noktası iki türlü olmakla beraber ilk çalışma, merkezi olmayan çoklu sensör füzyon problemi için student-t dağılımının kullanımına yoğunlaşmaktadır. Çoklu sensör füzyonunun performansında, sınırlı kapasite, iletişim kanallarındaki gecikmeler, elde edilen bilgilerdeki korelasyon veya sensörlerdeki ölçüm hataları gibi sebeplerden dolayı bir kayıp gerçekleşebilir. Tüm bu sebepler gözetildiğinde, yerel sensörlerin tahminlerindeki hatalar füzyon merkezinde çelişkili bilgilerle sonuçlanabilir. Öte yandan, çelişen bilginin sonradan gelen doğru bilgi ile düzeltilebilmesi mümkün olabilir. Bu bağlamda, geleneksel Gauss füzyonu, tek tepecikli yapısı nedeniyle yanıltıcı sonuçlar doğurabilir. Bu durumun sonucunda, student-t dağılımı çoklu sensör füzyona adapte edilerek çelişen bilgi durumunda belirsizliğin korunması hedeflenmektedir. Bu tez kapsamında odaklanılan bir diğer çalışma Gauss süreci temelli genişletilmiş hedef takibi yaklaşımına farklı bir ölçüm güncelleme adımı ile alternatif oluşturabilecek bir yaklaşımı ele almaktadır. Önerilen yöntem, kinematik ve şekilsel karakteristik tahminlerinin doğruluğunu iyileştirmek için ölçüm güncelleme adımında varyasyon çıkarımı gerçekleştirmektedir. Belirtilen yaklaşımların performanslarının değerlendirilmesi konusunda simülasyon ve gerçek verilerden oluşan testlere başvurulmaktadır.
Özet (Çeviri)
The focus of this thesis is two-fold; the first study investigates the use of student-t distribution for the decentralised multi-sensor fusion problem. Multi-sensor fusion can suffer from several artefacts such as low channel capacity, delays in the communication channels, the correlation in the acquired information and sensor biases. When combined with these artefacts, the errors in the local sensors' estimates can result in conflicting information at the fusion center. Such conflicts may later be resolved by future observations. Traditional Gaussian fusion can perform poorly in such cases due to its inherent uni-modal assumption. We propose incorporating student-t distribution while performing multi-sensor fusion, which introduces the ability to represent the uncertainty due to conflicting sensor information. Another focus of this thesis is an alternative measurement update framework for Gaussian process-based extended target tracking models. The proposed method performs variational inference in the measurement update step to improve the accuracy of the kinematic and extent state estimates. The performance evaluations of the methods are presented by conducting various simulations and real data experiments.
Benzer Tezler
- Sparse representation frameworks for inference problems in visual sensor networks
Görsel algılayıcı ağlarındaki istatiksel çıkarım problemleri için seyrek temsil yöntemleri
SERHAN COŞAR
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Integrating blockchain in smart building systems: A framework for efficiency and scalability
Blok zincir teknolojisinin akıllı bina sistemlerine entegrasyonu: Verimlilik ve ölçeklenebilirlik için bir çerçeve
DUYGU SAVUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MimarlıkAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA EMEKCİ
- Fog computing architecture for e-textile applications
E-tekstil uygulamaları için sis bilişim mimarisi
KADİR ÖZLEM
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY
- Çevresel performans odaklı adaptif cephe modülü için akıllı sistem tasarımı
Intelligent system design for environmental performance oriented adaptive façade module
ERHAN KARAKOÇ
- Blokzincir tabanlı ıot sağlık platformu ile hasta verilerinin güvenli paylaşımı ve izlenmesi
Secure sharing and monitoring of patient data through a blockchain-based iot healthcare platform
GALAL ABDULRAHEEM ALI AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU