Neural network initialization of strapdown inertial navigation systems
Gövdeye bağlı ataletsel navigasyon sisteminin yapay sinir ağları kullanılarak ilk yöneliminin yapılması
- Tez No: 93206
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OZAN TEKİNALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: İlk Yönelim, Seviyeleme, Kalibrasyon, Gövdeye Bağlı Navigasyon, Ataletsel Navigasyon, Havadan Atılan Füze, Yapay Sinir Ağı, Tavlama Benzetimi VI, Füzeler, Yapay sinir ağları, Initialization, Alignment, Calibration, Strapdown Navigation, Inertial Navigation, Air Launched Missiles, Neural Network, Simulated Annealing IV, Missiles, Artificial neural networks
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz GÖVDEYE BAĞLI ATALETSEL NAVIGASYON SİSTEMİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK İLK YÖNELİMİNİN YAPILMASI Özemre, Murat Yüksek Lisans, Havacılık Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Ozan Tekinalp Ocak 2000, 133 sayfa Bu tezde havadan fırlatılan taktik bir füzeye ait gövdeye bağlı Ataletsel Navigasyon Sisteminin başlatılması amacıyla (ilk yönelim ve kalibrasyon işlemini içeren) yeni bir yöntem sunulmaktadır. Bu amaçla Yapay Sinir Ağlan kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağlarının eğitilmesiyle ilk yönelim işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla ataletsel navigasyon sisteminin hatali yerleştirmesi, ve kullanılan cihazlardan (jiroskop ve ivmeölçer) kaynaklanan orantı katsayısı ve sabit kayma gibi hatalari giderecek yeni bir method geliştirilmiştir. Buna yönelik geliştirilmiş olan eğitim metodu tezde verilmiş ve irdelenmiştir. Ağ yapılan incelenerek uygun yapay sinir ağ yapısı önerilmiştir. Yapay sinir ağını eğitirken kullanılan optimizasyon algoritmasının Ataletsel Navigasyon Sistemi uygunluğu gösterilmiştir. Uçak Ataletsel Navigasyon Sistemi ile ölçülmesinden elde edilen veriler ilk yönelim yapay sinir ağının eğitimi için kullanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT NEURAL NETWORK INITALIZATION OF STRAPDOWN INERTIAL NAVIGATION SYSTEMS Özemre, Murat M.Sc, Department of Aeronautical Engineering Supervisor: Assoc.Prof.Dr. Ozan Tekinalp January 2000, 133 pages This thesis presents a new approach for the initialization process (initial alignment and calibration) of strapdown Inertial Navigation Systems for air launched tactical missiles operating in an unaided inertial navigation mode. For this purpose, Artificial Neural Network, one of the Soft-Computing methods is used. The initialization is treated as a training of Artificial Neural Network filter. A new methodology is developed which can handle, misalignment of Inertial Navigation System and scalefactor, as well as bias errors of the measurement instruments used in Inertial Navigation System. The method developed for training is given and discussed. Proper Artificial Neural Network structure is investigated. It is shown that the optimization algorithm employed as well as Artificial Neural Network is quite suitable for Inertial Navigation System initialization. Prelaunch aircraft maneuvers measured by the Inertial Navigation mSystem of the aircraft provide the necessary training data for the Neural Network for the missile navigation system that initializes the missile's inertial navigation system.
Benzer Tezler
- Derin evrişimsel sinir ağlarında kısıtlı ağırlık başlatımı için sezgisel optimizasyon tabanlı yeni ağ mimarilerinin sınıflandırma başarımlarının incelenmesi
An investigation of classification performance of heuristic optimization based novel network architectures for constrained weight initialization in deep convolutional neural networks
UĞUR TALAŞ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAKHAN ÇUBUKÇU
- Radar mikro-doppler imza sınıflandırma problemi için derin sinir ağı başlatma ve eğitim metodolojileri
Deep neural network initialization and training methodologies for radar micro doppler signature classification
MEHMET SAYGIN SEYFİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE MELDA YÜKSEL TURGUT
YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Sinir ağlarında özelleştirilmiş değerler ile ağırlıkların başlatılması ve sınıflandırma sonuçlarına etkilerinin incelenmesi
Initialization of weights with customized values in neural networks and investigation of their effects on classification results
HÜSEYİN KAMER KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikGümüşhane ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN BİNGÖL
- CMAC sinir ağı öğrenme yöntemi kullanılarak yeni melez GSA ve PSO optimizasyon algoritmalarının geliştirilmesi ve başarım analizi
Development and performance analysis of novel hybrid GSA and PSO optimization algorithms using CMAC neural network learning method
NAZMİYE EBRU BULUT
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- State-of-mind classification from unstructured texts using statistical features and lexical network features
İstatistiksel öznitelikler ve sözcüksel ağ özniteliklerini kullanarak, formatsız metinlerde düşünce yapısı sınıflandırılması
ULYA BAYRAM
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of CıncınnatıElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JOHN PESTIAN