Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorYılmaz, Derya
dc.contributor.authorBarkan Uçar, Murat
dc.date.accessioned2015-10-07T08:09:15Z
dc.date.available2015-10-07T08:09:15Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11727/2416
dc.description.abstractRadar hedeflerinin takibindeki önemli unsurlardan birisi kullanılan algoritmanın hızıdır. Çünkü hedefler hareket halinde olduğu için gerçek zamanlı takip gerektirir. Hedef takibinde sıklıkla tercih edilen çoklu model parçacık filtresi (ÇMPF) algoritmasında, kullanılan parçacık sayısı ve hareket modellerinin tahmini için gerçekleĢtirilen iĢlem sayısı filtrenin hızını belirleyen en önemli parametrelerdir. Parçacık sayısının ve/veya model hesaplamalarının azaltılması, algoritmanın hızlanmasını sağlayarak hedeflerin gerçek zamanlı takibini kolaylaĢtıracaktır. Bu çalıĢmada, model hesaplamalarının azaltılması amacıyla ağırlıklandırılmıĢ istatistiksel model seçimi (AĠMS) adı verilen yeni bir yaklaĢım önerilmekte ve ÇMPF üzerinde gerçekleĢtirilen uygulamalarına iliĢkin sonuçlar sunulmaktadır. Önerilen algoritmanın baĢarısını değerlendirmek için, farklı senaryolar üzerinde gerçekleĢtirilen benzetimlerde, üç farklı ÇMPF kullanılmaktadır. Bu filtrelerden biri, bu tez çalıĢması için tarafımızdan önerilen yeni bir ÇMPF olup, kullanılan filtrelerden ikisine önerdiğimiz AĠMS algoritması entegre edilmektedir. Elde edilen sonuçlar iĢlem süresi ve tahmin hatası kriterleri esas alınarak karĢılaĢtırılmaktadır. Sonuçlar incelendiğinde, önerilen yaklaĢımın uygulandığı ÇMPF’lerde; iĢlem sürelerinin azaldığı ve algoritma hızının arttığı, tahmin hatasında ise önemli bir artıĢ olmadığı görülmektedir. Sonuç olarak, önerilen bu yeni yaklaĢım, radar hedeflerinin gerçek zamanlı takibinde etkin bir biçimde kullanılabilir. The algorithm speed is the most important fact for tracking of radar targets. Because it requires a real time follow-up for targets motion. In the most preferred algorithm of multi model particle filter (MMPF) for target tracking, the number of calculations for the number of particles and the maneuvering model selection is the most important parameter for determining the process speed of filter. The particle number and/or model calculations should be reduced as much as possible so the reduction of these described two facts expedites the algorithm and eases a real time follow-up. In this study, a new approach which called weighted statistical model selection (WSMS) algorithm is proposed for reduction of model calculations and the results are presented about the applications preformed on MMPF. For evaluate the success of proposed algorithm, in simulations preformed on different scenarios, three different MMPF are used. One of them is a new MMPF which is proposed by us for this thesis. The WSMS is integrated into two of these filters in simulations and the obtained results are compared based on processing time and prediction error criteria. When the results are analyzed, MMPF with the proposed model selection approach; process time decreases so algorithm speed increases, there is no significant increase for prediction error. As a result, WSMS algorithm can be used effectively for maneuvering radar targets in real time follow-up.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherBaşkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectÇoklu model parçacık filtresien_US
dc.subjectHedef takip modellerien_US
dc.subjectOptimizasyonen_US
dc.subjectAğıklılandırılmış istatistiksel model seçimien_US
dc.titleÇoklu model parçacık filtrelerinde ağırlıklandırılmış istatistiksel model seçimien_US
dc.typemasterThesisen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster