Geri Dön

Computational complexity analysis of two target tracking algorithms

İki hedef takibi algoritmasının işlem karmaşıklığı analizleri

  1. Tez No: 47382
  2. Yazar: MEHMET ÇİĞDEM
  3. Danışmanlar: PROF.DR. KERİM DEMİRBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kalman Filtre, Genişletilmiş Kalman Filtre, Düzgünleştirme, Hipotez Karşılaştırması, Viterbi Çözücü, Hedef Takibi, Radar. iv, Algoritmalar, Hedef izleme, Radar, Kalman Filter, Extended Kalman Filter, Smoothing, Hypothesis Testing, Viterbi Decoding, Target Tracking, Radar. m, Algorithms, Radar
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İki hedef takibi algoritmasının işlem karmaşıklığı analizlerinin yapılması bu tezin ana konusudur. Bunlar Gholson ve Moose'un önerdiği“ Genişletilmiş Kalman Filtresi ”ve Demirbaş'ın önerdiği“ Çoklu Hipotez Karşılaştırması ile Hareket Halinde Hedef Takibi ”algoritmalarıdır. İlk algoritmaya sabit uzunlukta düzgünleştirme uygulanmış ve ikinci algoritma için bir gerçekleştirme metodu önerilmiştir. Her iki algoritmanın işlem karmaşıklığı ve hafıza gereksinimleri çıkarılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Son olarak da, algoritmaların hedef takibi performansları ve hızları yapılan benzetimlerde gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The main subject of this thesis is to evaluate computational complexity of two target tracking algorithms. These are smoothed extension of“ Extended Kalman Filter Algorithm ”of Gholson and Moose and“ Maneuvering Target Tracking With Multiple Hypothesis Testing ”algorithm of Demirbaş. An implementation method is proposed for the second one. Computational complexities of two algorithms are evaluated. For each algorithm, total number of operations and memory requirements are derived and then they are compared. Finally simulation results are presented to evaluate their tracking performances and implementation speeds in terms of CPU cycles.

Benzer Tezler

  1. İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    <the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules

    TARIK ÇAKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  2. Performans yönetimi için dinamik bir stratejik kontrol modeli

    A Dynamic strategic control model for performance management

    SEÇKİN POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT

  3. İki boyutlu kompleks kafes yapısı ile yüksek çözünürlüklü ters yapay açıklıklı radar görüntüleme

    High resolution inverse synthetic aperture radar imaging by two dimensional complex lattice structure

    IŞIN ERER YAZGAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN

  4. Paralel işaret işleme sistemi ve bir uygulama

    A Parallel signal processing system and an application

    FATİH KURUGÖLLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. EMRE HARMANCI

  5. Grup teknolojisi imalat sistemi ve sezgisel bir kümelendirme yöntemi

    Group technology manufacturing system and a heuristic clustering method

    A. KAMİL ATALAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ATAÇ SOYSAL