Geri Dön

Incorporating trajectory information in random matrix elliptical extended target tracking

Raslantısal matris tabanlı eliptik genişletilmiş hedef takibi yöntemlerine yörünge bilgisi eklenmesi

  1. Tez No: 903879
  2. Yazar: KURTULUŞ KEREM ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bu tezde, Genişletilmiş Hedef Takibi (GHT) üzerine odaklanmaktadır ve hedef takip sistemlerinde hedef boyutu ve hareketinin gelişmiş tahminleri Raslantısal Matris Yöntemleri (RMY) kullanılarak sağlanmaktadır. Geleneksel yöntemler genellikle kritik yörünge detaylarını göz ardı ederken; bu detaylar dikkate alındığında, hedef takip performansı artırılabilir. Bu sorunu ele almak için iki yeni RMY tabanlı model geliştirilmiştir. İlk olarak geliştirilen yörüngeye hizalı model, hedefler sürekli bir yönde hareket ettirildiğinde yörünge ile yönelim açısının uyumlu olmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır. İkinci olarak geliştirilen yörüngeden sapma modeli, yönelimi başlangıç doğrultusundan sapma gösteren hedefler için uygundur. Varyasyonel Bayes (VB) yöntemi kullanılarak her iki model için analitik ve yinelemeli adımlar gerçekleştirilerek sonrasal olasılık yoğunlukları elde edilmektedir. Bu metodolojik seçim, modellerin sadece kesin izleme sonuçları sunmakla kalmayıp aynı zamanda gerçek zamanlı uygulamalarda etkin bir şekilde çalışmasını sağlamaktadır. Hem benzetimli hem de gerçek dünya verileri üzerinde yapılan kapsamlı testlerle, modellerin mevcut yöntemleri sapma ve yörüngeye hizalı davranışlar gösteren hedeflerin takibinde etkili bir şekilde aştığı kanıtlanmıştır. Bu testler, modellerin çeşitli koşullar altında esneklik ve verimliliğini teyit etmektedir. Modellerin hem benzetimli hem de gerçek ortamlarda gösterdiği başarı, mevcut genişletilmiş hedef takip standartlarını önemli ölçüde geliştirme potansiyelini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis focuses on Extended Target Tracking (ETT) using Random Matrix Methods (RMM), which provide enhanced estimations of target size and movement in tracking systems. Traditional methods often miss crucial trajectory details, which, if considered, could improve tracking performance. To address this issue, we have developed two new RMM-based models. The first, the trajectory-aligned model is designed for targets moving in a consistent direction, ensuring that the orientation aligns with the trajectory. The second, the drifting model is for targets whose orientation deviates from their heading direction. Utilizing the variational Bayes (VB) method, we obtain posterior densities by performing analytical and iterative steps for both models. This methodological choice ensures that our models not only deliver precise tracking results but also operate efficiently in real-time applications. Extensive testing on both simulated and real-world data has proven that our models effectively outperform current methods in handling drifting and trajectory-aligned targets. These tests confirm the flexibility and efficiency of our models under diverse conditions. The demonstrated success of our models in both simulated and real environments underscores their potential to significantly enhance current standards in extended target tracking.

Benzer Tezler

  1. Konutun toplumsal boyutu ve paylaşımlı konut: Konut alanlarında kamusal-özel alan etkileşimi

    Social aspect of housing and collaborative housing: Public-domestic space interaction in residential areas

    UFUK KÜÇÜKYAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN ALKIŞER BREGGER

  2. Road geometry extraction with fusion of low resolution satellite imagery and GPS trajectory using deep learning methods

    Düşük çözünürlüklü uydu görüntüleri ve GPS rotaları birleştirilmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yol geometrilerinin tespiti

    NECİP ENES GENGEÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGİN TARI

  3. Dim target detection in infrared imagery

    Infrared görüntülerde soluk hedef tespiti

    BARIŞ ÇİFÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  4. Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control

    Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması

    AHMAD IRHAM JAMBAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT

  5. An adaptive data filtering model for remaining useful life estimation

    Kalan faydalı ömür tahmini için uyarlanabilir veri filtreleme modeli

    OĞUZ BEKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiUniversity of Warwick

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEFF JONES