Geri Dön

Uncertain noise statistics in interacting multiple model target tracking algorithm

Etkileşimli çok modelli hedef izleme algoritmalarında belirsiz gürültü istatistikleri

  1. Tez No: 93339
  2. Yazar: M. HAYDAR KARCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Durum Kestirimi, Hedef izleme, Etkileşimli Çok Modelli Hedef İzleme Algoritması iv, State Estimation, Target Tracking, IMM. in
  7. Yıl: 2000
  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: 88

Özet

öz ETKÎLEŞİMLÎ ÇOK MODELLÎ HEDEF İZLEME ALGORİTMALARINDA BELİRSİZ GÜRÜLTÜ İSTATİSTİKLERİ Karcı, M. Haydar Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mübeccel Demirekler Aralık 2000, 80 Sayfa Bu çalışmada amaçlanan manevra yapan hedeflere yönelik, etkileşimli çok modelli hedef izleme algoritmasını esas alarak, bir izleme algoritması geliştirmektir. Modellerdeki gürültü istatistikleri belirsiz olduğunda çok modelli hedef izleme algoritmasının performansında düşüş görülmektedir. Bu sorunu gidermek için modellerdeki gürültü istatistiklerinin akıllıca ayarlanması uygun olabilir. Bu tezde manevra yapan hedefleri izlemek için IMM algoritması gerçeklenmiş, belirsiz gürültü istatikleri sorununu çözmek için literatür incelenmiş ve uygun bir algoritma IMM yapısı içerisine yerleştirilmiştir. Ayrıca MATLAB üzerinde test amaçlı bir yazılım geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT UNCERTAIN NOISE STATISTICS IN INTERACTING MULTIPLE MODEL TARGET TRACKING ALGORITHM Karcı, M. Haydar M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mübeccel Demirekler December 2000, 80 Pages The aim of this work is to develop a single-target tracking algorithm for maneuvering targets, based on the IMM (Interacting Multiple Model) algorithm. Insufficient knowledge on the process noise covariances for the models used in the IMM algorithm may lead to insufficient tracking performance. In order to improve the performance of the IMM algorithm, an intelligent adjustment of model process noise covariances may be helpful. In this thesis, IMM algorithm is implemented in order to used in tracking maneuvering targets. To overcome the uncertainty in noise statistics noise identification literature is surveyed and a suitable algorithm is selected to embed in the IMM framework. For test purposes a tracking software is developed with MATLAB.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    856260

    Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems

    İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları

    MUHARREM UĞUR YAVAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Tez No

    547238

    Yüksek mekansal çözünürlüklü uydu/uçak platformlu görüntüler ve CBS teknolojisi kullanılarak Van-Erciş depremi sonrası bina hasar tespiti

    Determination of building damage after Van-Ercis earthquake by using very high resolution satellite/aircraft platforms and GIS technology

    ASLI SABUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  3. Tez No

    878617

    Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT

    Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü

    RAMAZAN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  4. Tez No

    380983

    Advances in robust identification of spline models and networks by robust conic optimization, with applications to different sectors

    Değişik sektörlere uygulamalarıyla birlikte sağlam konik optimizasyon ile eğri modelleri ve ağların sağlam tanımlanmasındaki gelişimler

    AYŞE ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  5. Tez No

    75205

    Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması

    Başlık çevirisi yok

    GÜRAY GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ

Geri Dön