Kalman filtresi ve robustlık
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 76819
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FAZIL ALİEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Kalman Fitresi, Güçlü Kalman Filtresi, M-tahmini, Durum-uzay modeli, Aykırı nokta, Gürbüz istatistik, Kalman filtre, Kalman Filter, Robust Kalman Filter, M-estimation, State-space model, outlier, Robust statistic
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Teri KALMAN FİLTRESİ VE ROBUSTLEK Nuri CENAN Ankara Üniversitesi Fen Bitimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman : Doç. Dr. Fazıl ALİEV 1998,Sayfa:55 Jüri : Doç, Dr. Fazıl ALİEV Prof.Dr.Ömer L.GEBİZLİOĞLU Prof.Dr.Fikri ÖZTÜRK Bu çalışmada, kesikli-zaman durum-uzay modeli için Kalman Filtresi ile Güçlü Kalman Filtresinin türetimi ve örnekler üzerindeki durumlar için Güçlü Kalman Filtresinin Kalman Filtresine göre daha iyi sonuçlar vereceğini Burada Güçlü Kalman filtresi yaklaşımı için“ M-tahmin yöntemi ”olarak adlandırılan Huber' in“min-max yaklaşımı”kavramı temel alınmış ve çözümlerin elde edilmesinde Newton Algoritması kullanılmıştır.Yapılan çalışma neticesinde Kalman Filtresinin özellikle aykırı değerlerin bulunduğu durumlarda oldukça yetersiz kaldığı ancak Güçlü Kalman Filtresinin aykırı değerlerin tahminler üzerindeki olumsuz etkilerini azaltarak çok daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Masta- Thesis KALMAN FILTER AND ROBUSTNESS Nuri CENAN Ankara University Graduate Scholl of Natural and Applied Siences Supervisor : Assoc Prof.Dr. Fazıl ALIEV 1998, Page: 55 Jury : Assoc Prof. Dr. Faal ALİEV Prof. Dr. Omer L. GEBİZLİO?LU ProfDr.FîkriÖZTÜRK in this study, for the discrete-time state-space model, Kalman Fitter and Robust Kalman Filter were derived and were compared aiming to show that the Robust Kalman Filter better results than the Kalman Filter does. Robust Kahnan liter approach was based on the concept of Huber's“min-max approach”, named M-estimation and Newton algorithm was used to obtain the robust solutions. As a result of the study, it was deduced that the Kalman Filter-especially for the states that involve outliers was not that good at estimating the results. On the other hand, it was seen that the Robust Kalman Filter reduces the negative effects of outliers on estimates and gives much better results.
Benzer Tezler
- Kalman filtresi ve dengeleyen eğri olarak polinomlar ve trigonometrik fonksiyonlar
Başlık çevirisi yok
FEVZİYE DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED ŞAHİN
- Kalman filtresi ve ardışık ellipsoidler yöntemi
Kalman filtering and segmential ellipsoid method
NURŞEN DEMİREL
- Kalman filtresi ve olasılıksal veri ilişkilendirme yöntemlerini kullanan çoklu hedef izleme algoritmaları
Multi-target tracking algorithms employing both kalman filtering and probabilistic data association
ADNAN LANA
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İ. CEM GÖKNAR
- Computational complexity analysis of two target tracking algorithms
İki hedef takibi algoritmasının işlem karmaşıklığı analizleri
MEHMET ÇİĞDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF.DR. KERİM DEMİRBAŞ
- Bulanık (fuzzy) filtre tasarımı ve genişletilmiş (extended) kalman filtre ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MESUT RUSÇUK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENSAR GÜL