Geri Dön

Distributed fusion and sensor management for non-traditional sensor models

Geleneksel olmayan sensör modelleri için dağıtık füzyon ve sensör yönetimi

  1. Tez No: 829430
  2. Yazar: HASAN HÜSEYİN SÖNMEZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 205

Özet

Veri füzyonu, otonom araçlardan gözetleme ağlarına kadar çeşitli akıllı sistemlerde kritik bir bileşen olarak ortaya çıkmıştır. İşlem kapasitelerindeki artış, araştırmacıların önemli ölçüde ilgisini çekmiş ve daha kapsamlı bir durumsal anlayış elde etmek için çeşitli sensör türlerinin entegrasyonunu kolaylaştırmıştır. Bununla birlikte, bu sensörler homojen olmayan veriler üretmekte ve sözlü raporlardan dijital görüntü ve videolara kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır, bu nedenle geleneksel sensör modellerini uygulamak olanaksız hale gelmektedir. Sonuç olarak, füzyon sistemlerindeki matematiksel modeller, füzyon süreçlerini optimize etmek için bu geleneksel olmayan sensör modellerine göre uyarlanmalıdır. Ayrıca, füzyon işlemi, mevcut sensör verilerine ve seçilen sistem mimarisine bağlı olarak çeşitli soyutlama düzeylerinde uygulanabilir. Bu nedenle, füzyon algoritması, veri ve bilgi kullanımını en üst düzeye çıkarmak için çeşitli istatistiksel problemlerle başa çıkmalıdır. Etkili füzyon sistemleri geliştirmek için öncelikle birleştirilecek bilgileri analiz etmek ve uygun füzyon mimarisini göz önünde bulundurmak önemlidir. Bu tezde, füzyon sistemleri çeşitli soyutlama düzeylerinde incelenmektedir. Füzyon literatürüne katkılarımız, füzyon mimarisinin çeşitli sevielerinde yararlanılabilecek bütünleşik füzyon algoritmalarını ve istatistiksel modelleri içermektedir. Ölçüm düzeyinde füzyon bağlamında, geleneksel olmayan ölçümlere örnek teşkil eden yenilikçi bir dinamik kümeleme modeli önerilmektedir. Bu model, parametrik olmayan Bayesçi ve RFS temelli bir algoritma ile kümelerin hem kinematik hem de istatistiklerinin zaman içinde değiştiği dinamik kümeleme problemine uygulanmaktadır. Kestirim düzeyinde füzyon için, sensör füzyonu problemi dağıtık bir füzyon mimarisi ile ele alınmaktadır. Spesifik olarak, radar altimetre ve kamera görüntülerinden elde edilen konum verileri — yani homojen olmayan sensör bilgileri- ataletsel sensör verilerinden elde edilen konum tahminlerini iyileştirmek için entegre edilmektedir. Ayrıca, yeni bir RFS tabanlı enformasyon fonksiyoneli sunulmakta ve hareketli bir sensörün, çevresi hakkında topladığı toplam bilgiyi iyileştirmek amacıyla sonraki konumunu tahmin ettiği bir sensör yönetimi problemi için kullanılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Data fusion has emerged as a crucial component in various intelligent systems, ranging from autonomous vehicles to surveillance networks. The growth in processing capabilities has garnered significant attention from researchers, facilitating the integration of diverse sensor types to achieve a more comprehensive situational understanding. However, as these sensors generate non-homogeneous data, encompassing verbal reports to digital images and videos, applying conventional sensor models becomes infeasible. Consequently, mathematical models in fusion systems must be tailored to these non-traditional sensor models to optimize fusion processes. Moreover, the fusion procedure can be applied at multiple abstraction levels, depending on the sensor data available and the chosen system architecture. Hence, the fusion algorithm should address various statistical challenges to maximize data and information exploitation. To develop effective fusion systems, it is essential to first analyze the information to be fused and consider the appropriate fusion architecture. In this dissertation, we explore the diverse abstraction levels for unified fusion systems. Our contributions to the fusion literature includes unified algorithms and statistical models that can be utilized at different levels of the fusion architecture. In the context of measurement-level fusion, we devise and propose a novel dynamic clustering model, exemplifying non-traditional measurements. This model is applied to a dynamic clustering problem where cluster kinematics change in time, as well as their statistics, with the proposed algorithm is based on Bayesian non-parametrics and RFS. For estimation-level fusion, we implement a distributed fusion architecture to address the high-level sensor fusion problem. Specifically, we integrate altitude data from a radar altimeter and camera images—comprising non-homogeneous sensor information—to enhance position estimations derived from inertial sensor data. Furthermore, we introduce a novel RFS-based information functional and employ it in a sensor management problem where a mobile sensor determines its subsequent position to improve overall information it gathers from its surroundings.

Benzer Tezler

  1. Serial distributed detection strategies for wireless sensor networks

    Telsiz duyarga ağlarda dağıtık seri sezimleme stratejileri

    MÜMİN İMAMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. MEHMET KESKİNÖZ

  2. Otonom robotlar için pekiştirmeli öğrenme tabanlı dağıtık arıza teşhis sistemi

    Reinforcement learning based distributed fault diagnosis system for autonomous robots

    MAHMUT KASAP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAZICI

    DOÇ. DR. EYÜP ÇİNAR

  3. Decorrelation approaches for distributed fusion with target tracking algorithms

    Hedef izleme algoritmalarıyla dağıtık füzyon için ilintisizleştirme yaklaşımları

    DUYGU ACAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UMUT ORGUNER

  4. Convergence rate analysis and optimization of distributed consensus algorithms

    Dağıtık onaylaşım algoritmalarının yakınsama hızı analizi ve en iyilemesi

    ONUR CİHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKAR

  5. Federated learning and distributed inference over wireless channels

    Kablosuz kanallar üzerinde federe öğrenme ve dağıtık çıkarım

    BÜŞRA TEGİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOLGA METE DUMAN