Approximate methods for state estimation with nonlinear measurements and unknown noise covariances
Doğrusal olmayan ölçümler ve bilinmeyen gürültü kovaryansları ile durum kestirimi için yaklaşık yöntemler
- Tez No: 809181
- Danışmanlar: PROF. DR. UMUT ORGUNER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Bu tezde, doğrusal olmayan ölçümler ve bilinmeyen gürültü kovaryansları ile Bayes durum kestirim problemleri incelenmektedir. İlk olarak, doğrusal olmayan ölçüm denklemlerine sahip sistemler için varsayılan yoğunluk süzgeçlemesi çerçevesinde Gauss karışım/toplam süzgeci önerilmektedir. Süzgeç, varsayılan ardıl Gauss karışımından doğru ardıl dağılama olan Kullback-Leibler uzaklığını en aza indirmektedir. Analitik minimizasyon mümkün olmadığından, yaklaşık ardıl Gauss karışımının optimal ağırlıklarını, ortalamalarını ve kovaryanslarını elde etmek için yinelemeli bir prosedür geliştirilmektedir. Ortaya çıkan Gauss karışım filtresi, (sönümlenmiş) ardıl doğrusallaştırma süzgecinin ardıl Gauss karışımına genelleştirilmesi olarak ortaya çıkmaktadır. Önerilen süzgecin performansı, hedef izleme örnekleri üzerinden gösterilmekte ve alternatifleriyle karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar, önerilen süzgecin Gauss süzgeçlerinin yanı sıra Gauss toplam süzgecinden daha iyi performans gösterebileceğini ve varsayılan ardıl dağılımdaki bileşen sayısı yeterince büyük olduğunda bootstrap parçacık süzgecine çok yakın sonuçlar elde ettiğini göstermektedir. İkinci olarak, bilinmeyen süreç ve ölçüm gürültüsü kovaryansları ile doğrusal Gauss sistemleri için Bayes durum kestirim algoritmaları önerilmektedir. Bilinmeyen zamanla değişen gürültü kovaryanslarının, Beta-Bartlett geçişleriyle ters Wishart dağılıma sahip olduğu varsayılmaktadır. Elde edilmesi zor olan durum ve gürültü kovaryanslarının süzgeçlenmiş ve yumuşatılmış bileşik ardıl dağılımları, Student t-dağılımının ölçekli Gauss karışımı yaklaşımı ve moment eşleştirmesi kullanılarak hesaplanmaktadır. Ortaya çıkan süzgeçler ve yumuşatıcılar literatürdeki mevcut çözümlerin aksine yinelemeli değildir. Bu özellik hesaplama avantajları getirmektedir. Ayrıca, önerilen süzgeçler ve yumuşatıcılar gürültü kovaryanslarının açık kestirimlerini hesaplamaktadır. Bu özellik radar hedef izlemede kargaşa haritası oluşumu ve/veya hedef sınıflandırma gibi uygulamalarda faydalı olabilir. Benzetim sonuçları, önerilen algoritmaların daha az hesaplama kaynağı gerektirirken, son teknoloji çözümlerle benzer performansa sahip olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Bayesian state estimation problems with nonlinear measurements and unknown noise covariances are investigated in this thesis. First, a Gaussian mixture/sum filter in the framework of assumed density filtering is proposed for systems with nonlinear measurement equations. The filter minimizes the Kullback-Leibler divergence from the assumed Gaussian mixture posterior to the true posterior. Since the analytical minimization is not possible, an iterative procedure is developed to obtain the optimal weights, means and covariances of the approximate Gaussian mixture posterior. The resulting Gaussian mixture filter turns out to be a generalization of the (damped) posterior linearization filter to Gaussian mixture posteriors. The performance of the proposed filter is illustrated and compared to alternatives on target tracking examples. The results show that the proposed filter can outperform Gaussian filters as well as the Gaussian sum filter obtaining results very close to a bootstrap particle filter when the number of components in the assumed posterior is sufficiently large. Second, Bayesian state estimation algorithms are proposed for linear Gaussian systems with the unknown process and measurement noise covariances. The unknown time-varying noise covariances are assumed to be inverse Wishart distributed with Beta-Bartlett transitions. The intractable joint filtered and smoothed posteriors for the state and the noise covariances are calculated by using a scale Gaussian mixture approximation of the Student's t-distribution and moment matching. The resulting filters and smoothers are non-iterative unlike the existing solutions in the literature, which brings computational advantages. Furthermore, the proposed filters and smoothers calculate explicit estimates of the noise covariances which might be useful in downstream applications like clutter map formation and/or target classification in radar target tracking. The simulation results show that the proposed algorithms have similar performance as the state of the art solutions while requiring less computational resources.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlardaki lityum iyon bataryalar için şarj durumu tahmini
State of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles
EGE ANIL BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Jeoistatistiksel, statik ve kararsız basınç testi verilerine koşullandırılmış heterojen geçirgenlik ve gözeneklilik sahalarının türetilmesi
Generation of porosity and permeability fields conditioned to geostatistical, and pressure transient data
ADİL GÜRKAN CEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN SATMAN
- Demiryolu ağında trafik sayımlarından O-D matrisi tahmini
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP AĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- Hidrolik bir servo sistemde pol atamalı adaptif konum kontrolü
The Pole assignment adaptive position control in a hydraulic servo system
AYHAN KURAL
- 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