A comparative study of tracking algorithms in underwater environment using sonar simulation
Su altı ortamında sonar benzetimi kullanarak hedef izleme algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 201752
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sualtı Hedef ?zleme, Kalman Filtre, Etkilesimli Çoklu Model, EÇM, Parçacık Filtresi, Sonar Modelleme, Underwater Target Tracking, Kalman Filter, Interactive Multiple Model, IMM, Particle Filter, Sonar Modeling
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hedef izleme radar sistemlerinin en temel öğelerinden birisidir. Hedef izlemenin amacı hedefin gerçek durum bilgisini yapılan gürültülü algılayıcı ölçümlerini kullanarak en iyi sekilde kestirmektir. Gerçek hayatta algılayıcıdan gelen veriler önemli ölçüde gürültüler içerebilir. Bu gürültü islenmemis almaç bilgisinin doğrudan kullanımına engel olabilir. Bunun yerine gürültüyü bilgiden en iyi sekilde süzgeçleyerek güvenilir bir durum kestirimi yapılabilmesi gereklidir. Kara, hava ve su üstü deniz araçları için birçok basarılı süzgeçleme yöntemi gelistirilmistir. Ancak su altı ortamında ses dalgalarının yayınımındaki güçlü değisikliklerden ve kullanılan algılayıcıların önemli farklarından dolayı, benzeri basarılı yöntemlerin su altı ortamı için incelenmesi hala güncel bir arastırma alanıdır. Bu tezin odağı su altı ortamının hedef izleme yöntemlerine etkisinin karsılastırmalı olarak incelenmesidir. ?ncelenen hedef izleme yöntemleri Kalman Filtresi, Genisletilmis Kalman Filtresi ve Parçacık Filtresidir. Ayrıca Kalman Filtresi ve Genisletilmis Kalman Filtresinin Etkilesimli Çoklu Model genisletmesi de incelenmistir. Bu yöntemler çesitli su altı senaryoları için denenmistir.
Özet (Çeviri)
Target tracking is one the most fundamental elements of a radar system. The aim of target tracking is the reliable estimation of a target's true state based on a time history of noisy sensor observations. In real life, the sensor data may include substantial noise. This noise can render the raw sensor data unsuitable to be used directly. Instead, we must filter the noise, preferably in an optimal manner. For land, air and surface marine vehicles, very successful filtering methods are developed. However, because of the significant differences in the underwater propagation environment and the associated differences in the corresponding sensors, the successful use of similar principles and techniques in an underwater scenario is still an active topic of research. A comparative study of the effects of the underwater environment on a number of tracking algorithms is the focus of the present thesis. The tracking algorithms inspected are: the Kalman Filter, the Extended Kalman Filter and the Particle Filter. We also investigate in particular the IMM extension to KF and EKF filters. These algorithms are tested under several underwater environment scenarios.
Benzer Tezler
- A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking
Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması
GAMZE TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- A comparative study on pose estimation algorithms using visual data
Poz kestirim algoritmalarının görsel veriler kullanılarak karşılaştırılması
GÜVEN ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Güneş panellerinde kullanılan maksimum güç izleme tekniklerinin karşılaştırılması
Comparison of maximum power tracking techniques used in solar panels
ABDULLAH KARABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EnerjiGiresun ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR ÖZDAL MENGİ
- Maksimum güç noktası takibi algoritmalarını kullanarak mikrodenetleyici tabanlı iki eksenli otomatik güneş takip sistemi tasarımı
Designing microcontroller based automatic two axis sun tracking system by using maximum power point tracking algorithms
ÜMİT AKIN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
EnerjiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ALİ YILDIZ
- Güneş enerji tesisleri için bulanık mantık kontrollü maksimum güç noktası takip algoritmasının geliştirilmesi ve incelenmesi
Development and analysis of fuzzy logic controlled maximum power point tracking algorithm for solar power plants
SERENAY EMİKÖNEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNevşehir Hacı Bektaş Veli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE KOCALMIŞ BİLHAN