Prefiltering Methods for HEKF based Localisation under Severe Multipath Conditions
Şiddetli çoklu yol koşulları altında HEKF tabanlı konum belirleme için ön filtreleme yöntemleri
- Tez No: 934274
- Danışmanlar: PROF. DR. MARTIN VOSSIEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
İç mekan lokalizasyonu, birçok uygulaması olan çok aktif bir araştırma alanıdır. Robotik, navigasyon, lojistik ve acil müdahale gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu uygulama alanlarının çoğu hassas, düşük maliyetli ve taşınabilir konumlama çözümleri gerektirir. Birden fazla sistem bu sorunu radyo frekansı lokalizasyonu ile çözmeye çalışmaktadır. Bu yöntemler arasında Received Signal Strength (RSS), Time of Arrival (TOA), Time Difference of Arrival (TDOA) ve Phase Difference of Arrival (PDOA) bulunmaktadır. PDOA, konum bilgisini çıkarmak için alıcıdaki farklı kanallar arasındaki faz farklarını kullanır. PDOA yöntemini kullanan en yeni ve etkili algoritmalardan biri Holografik Genişletilmiş Kalman Filtresidir (HEKF). Antenler arasındaki faz farkları, karmaşıklığı azaltmak ve diğer PDOA yöntemlerindeki ön işleme adımlarının neden olduğu hataları ortadan kaldırmak için doğrudan bir Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) tarafından işlenir. HEKF, önce yakın anten çiftlerinin faz farklarını ekleyen ve daha sonraki iterasyonlarda daha uzak antenleri ekleyen İteratif Holografik Genişletilmiş Kalman Filtresi (IHEKF) ile geliştirilmiştir. Bu yinelemeli yaklaşım HEKF algoritmasındaki yakınsama sorunlarını ortadan kaldırır. Herhangi bir iç mekan yerelleştirme sisteminin en önemli sorunlarından biri, çevreden gelen yansımaların neden olduğu çok yollu etkidir. Bu çalışmada, çoklu yol etkisini azaltmak için bir ön filtreleme algoritması sunulmuştur. Önerilen ön filtre, alınan sinyali dar bant gecikme ve toplam hüzmeleyici ile analiz eder ve alıcı ile izlenen işaret arasındaki doğrudan yol dışındaki yollardan gelen sinyalin gücünü azaltır. Geliştirilen algoritma simülasyonlarla test edilmiş ve simülasyon sonuçları deneysel olarak doğrulanmıştır. Önerilen ön filtre, IHEKF'nin şiddetli çok yollu koşullar altında yerelleştirme doğruluğunu artırır.
Özet (Çeviri)
Indoor localization is a very active research area with many applications. It is used for areas such as robotics, navigation, logistics, and emergency response. Many of these application cases require precise, low cost and portable localization solutions. Multiple systems try to solve this problem with radio frequency localization. These methods include Received Signal Strength (RSS), Time of Arrival (TOA), Time Difference of Arrival (TDOA), and Phase Difference of Arrival (PDOA). PDOA uses the phase differences between different channels in the receiver to extract the position information. One of the most recent and effective algorithms using the PDOA method is the Holographic Extended Kalman Filter (HEKF). The phase differences between antennas are directly processed by an Extended Kalman Filter (EKF) to reduce the complexity and remove the errors caused by preprocessing steps in other PDOA methods. The HEKF is improved by Iterative Holographic Extended Kalman Filter (IHEKF) which adds the phase differences of closer antenna pairs first and adds further apart antennas in later iterations. This iterative approach removes the convergence problems in the HEKF algorithm. One of the most important problems of any indoor localization system is the multipath effect caused by reflections from the environment. In this work, a prefiltering algorithm is presented to reduce the multipath effect. The proposed prefilter analyzes the received signal with a narrowband delay and sum beamformer and it reduces the power of signal from paths other than the direct path between the receiver and the tracked beacon. The developed algorithm is tested with simulations and the simulation results are verified experimentally. The proposed prefilter improves the localization accuracy of the IHEKF under severe multipath conditions.
Benzer Tezler
- Classification of the motor EEG signals by using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması
LEYLA ABILZADE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Yürüyen robotlar için bir çift kamera ile elde edilen görüntülerden cisimlerin konum bilgilerinin elde edilmesi
The position determination of the objects from images taken by a pair of camera for walking robots
CAFER SİNAN KATI
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KOCABAŞ
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Novel design methods for high performance filtenna and lna design for microwave sensor applications
Mikrodalga sensor uygulamaları yönelik yüksek performanslı filtenna ve düşük gürültülü küvvetlendiriciler için özgün tasarımı yöntemleri
PEYMAN MAHOUTİ
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
DOÇ. DR. SALİH DEMİREL
- İşbirlikçi filtrelemeye dayalı web tabanlı öneri sistemi geliştirilmesi
Development of web based recommendation systes based on collaborative filtering
FİDAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KAVAK