Extended target tracking using mmWave radars
mmWave radar kullanarak geniş hedef takibi
- Tez No: 877562
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Hedef takibinde, hedefin boyutunu veya hacmini kinematik durumu ile birlikte tahmin etmek çok önemlidir; bu, genişletilmiş hedef takibi olarak bilinen bir problemdir. Bu alan, özellikle insansız kara araçları ve deniz gözetimi için kapsamlı bir şekilde araştırılmıştır. Ancak, çoğu çalışma sensörler tarafından tamamen görülebilen büyük hedeflere odaklanmıştır. Düşük radar kesit alanına sahip hedefler için, boyut tahmininde hedefin var olma olasılığı dikkate alınmalıdır. Ayrıca, sensörler tarafından elde edilen ölçümler sıklıkla çevresel gürültü içerir. Bu tez, bir su üstü aracının boyut tahminini milimetre dalga radar ve lidar sensörleri kullanarak ele almaktadır. Genişletilmiş bir hedefin boyut tahmini, ters Wishart dağılımı ile modellenmiş ve rastgele matris yaklaşımıyla uygulanmıştır. Kesintili hedef tespiti nedeniyle, hedefin varlık durumunu tahmin etmek gereklidir. Gürültü arasındaki doğru tespiti sağlamak için, hem Bernoulli hem de binom rastgele sonlu küme yaklaşımları kullanılmıştır. Rastgele sonlu küme filtrelerini uygulamak için Gauss toplam ve parçacık filtreleri kullanılmıştır. Deneyler, ilk olarak kontrollü bir havuz ortamında ve ardından Marmara Denizi'nde gerçekleştirilmiştir. Lidar kullanılarak, doğrudan genişletilmiş hedef takip algoritması hedef boyutlarını 1 metreden daha az bir hata ile tahmin etmiştir. Milimetre dalga radar ile rastgele matris yaklaşımı, boyut tahmininde yaklaşık 30 metre hata göstermiştir. Ancak, binom ve Bernoulli rastgele sonlu kümelerin kullanılması, boyut tahmin hatalarını 2 metreden daha aza indirmiştir. Hedefin varlık olasılığını tahmin etmek, belirli bir eşiğin altına düştüğünde hedefin yokluğunu varsaymayı mümkün kılmış ve bu da hedef boyutlarındaki tahmin hatalarını azaltmıştır.
Özet (Çeviri)
In target tracking, estimating the target's size or volume alongside its kinematic state is crucial, a challenge known as extended target tracking. This field has been exten sively researched, particularly for unmanned ground vehicles and maritime surveillance. However, most studies focus on large targets that are fully visible to sensors. For targets with low radar cross-sections, size estimation must account for the probability of target existence. Additionally, measurements obtained by sensors often include environmental clutter. This thesis addresses the size estimation of a surface vessel using millimeter-wave radar and lidar sensors. Size estimation of an extended target is modeled with the inverse Wishart distribution and implemented through the random matrix approach. Due to intermittent target detection, estimating the target's existence status is necessary. To achieve accurate detection amid clutter, the random finite set approach is employed, utilizing both Bernoulli and binomial random finite sets. Gaussian sum and particle filters are applied to implement the random finite set filters. Experiments were conducted initially in a controlled pool environment and then in the Marmara Sea. Using lidar, a direct extended target tracking algorithm estimated the target dimensions with less than 1 meter error. The random matrix approach with millimeter-wave radar showed approximately 30 meters of error in size estimation. However, using binomial and Bernoulli random finite sets reduced size estimation errors to less than 2 meters. Estimating the target's probability of existence allowed for assuming target absence when it fell below a specified threshold, leading to decreased estimation errors in target dimensions.
Benzer Tezler
- Hierarchical dirichlet process based gamma mixture modelling for terahertz band wireless communication channels and statistical modelling of 240 GHz - 300 GHz band
Terahertz bandı kablosuz haberleşme kanalları için hiyerarşik dirichlet sürecine dayalı gamma karışım modeli ve 240 GHz-300 GHz bandının istatistiksel modellenmesi
ERHAN KARAKOCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- Extended target tracking using reduced rank Gaussian processes
Derecesi azaltılmış Gauss süreçleri kullanılarak genişletilmiş hedef takibi
MUSTAFA BUĞRA ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Incorporating trajectory information in random matrix elliptical extended target tracking
Raslantısal matris tabanlı eliptik genişletilmiş hedef takibi yöntemlerine yörünge bilgisi eklenmesi
KURTULUŞ KEREM ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
- Interacting multiple model probabilistic data association filter using random matrices for extended target tracking
Büyük hedef takibi için raslantısal matrisler kullanan etkileşimli çoklu model olasılıksal veri eşleme filtresi
EZGİ ÖZPAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ORGUNER
- Tracking non-ellipsoidal extended objects using sequential monte carlo
Sıralı monte carlo kullanarak elips olmayan genişletilmiş nesnelerin takibi
SÜLEYMAN FATİH KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÖZKAN