Optimal radar izleme süzgeçleri : sıklık bölgesi yöntemiyle analitik çözümü
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 29682
- Danışmanlar: DOÇ. DR. C. CENGİZ ARCASOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kalman filtre, Radar izleme filtreleri, Kalman filter, Radar tracking filters
- Yıl: 1993
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
li ÖZET Bu çalışmada optimal kestirim (Kalman süzgeç) kuramının radar izleme süzgeçlerine uygulanması incelenmiştir. Beyaz gürültülü üç durumlu ECÂ (Exponentially Correlated Acceleration: Üstel ilintili ivme) ve iki durumlu ECV (Exponentially Correlated Velocity : Üstel ilintili hız) radar izleme süzgeçlerine ait kapalı hiçim Kalman kazançlarını veren ifadeler, sıklık bölgesi görüngesel ayrışım yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Bu ifadeler, hem sürekli hem de kesikli zamanda; dizgenin en genel durumda olduğu ve radarda konum ölçümünün yapıldığı varsayımlarıyla elde edilmiştir. Aynı çalışma ölçüm gürültüsünün renkli (birinci dereceden Markov süreci) olduğu durumda da yapılmıştır. Yazılan bilgisayar programlarıyla, Kalman kazançları sayısal olarak hesaplanabilmektedir. Buna ek olarak, programlar hız ölçümünün de yapıldığı durumda da kazançları hesapl amaktadı r.
Özet (Çeviri)
iii SUMMARY In this thesis, the application of optimal estimation (Kalman filter) theory to radar tracking filters is studied. New expressions for the analytical solutions to steady- state Kalman gains of white noise three-state ECA (Exponentially Correlated Acceleration) and two-state ECV (Exponentially Correlated Velocity ) tracking filters are derived by using the spectral factorisation method. They are produced by assuming that the system is at the most general form both in discrete and continuous time, and position measurement is done by the radar. The same study is also performed when measurement noise is colored (the first order Markov process). The computer programs are developed for numerical calculation of the Kalman gains. They can also be used to calculate the gains in the case of velocity measurement.
Benzer Tezler
- Çok değişkenli optimal kalman-bucy filtresinin sıklık bölgesinde çözüm yöntemleri
Başlık çevirisi yok
FİLİZ NAZAN AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiY.DOÇ.DR. C. CENGİZ ARCASOY
- İşlenmemiş yapay açıklıklı radar verilerinin sıkıştırılması
SAR raw data compression
N. GÖKHAN KASAPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİNGÜL YAZGAN
- Yeraltı görüntüleme algılayıcıları için görüntü işleme algoritmaları
Image processing algorithms for underground imaging sensors
BÜLENT ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. BİRGÜL YAZGAN
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN