Manevra yapan hedeflerin konum ve kinematik bilgilerini en iyi kestiren filtrelerin iyileştirilmesi ve yeni bir yaklaşım olan şablon filtresinin tasarımı

Abstract

Yüksek manevra yapan hava hedeflerinin takibinde en önemli kısım filtrelemedir. Filtre havatarama algılayıcısı'ndan (radar) alınan gürültülü ölçümler ile hava hedefinin konum vekinematiklerini (konum, hız ve ivme) belirler. Bu kinematikler ne kadar dogru belirlenirsehedefin rotası ve tipi hakkında o kadar dogru bilgiye ulasılır ve takibinin devamı saglanır.Sabit katsayılı filtrelerden Alfa-Beta ve Alfa-Beta-Gama filtreleri detaylı bir sekildeirdelenmistir. Bu filtrelerin çalısma prensipleri, birbirlerine göre avantaj ve dezavantajlarıteorik olarak ortaya konmustur. Filtreler gerçek kosullara yakın olarak yüksek hızlardahareket eden ve yüksek manevra yapan bir hedefin benzetim verileri ile test edilmis vebasarımları bu verilerle tekrar ortaya konmus ve karsılastırılmıstır. Bu filtrelere dinamiklikkazandıran bir mekanizma eklenerek Uyarlamalı Alfa-Beta ve Uyarlamalı Alfa-Beta-Gamafiltreleri önerilmis ve yine gerçege yakın verilerle test edilerek topluca basarımlarıkarsılastırılmıstır.Degisken katsayılı olarak bilinen en basarılı filtrelerden ise Kalman ile çoklu model olarakbilinen en basarılı filtrelerden Etkilesimli Çoklu Model (IMM) filtrelerinin teorik olarakçalısma prensipleri anlatılarak avantaj ve dezavantajları ortaya konmus, çesitli parametrelerile basarımları test edilmistir. IMM filtresinde gerçek kosullarda basarımı artırıcı parametrelerönerilmis, yine bu filtrenin etkilesim kısmı çıkarılarak Etkilesimsiz Çoklu Model (NIMM)tanımlanıp basarımı gerçek verilere yakın benzetim ortamında test edilmistir.Ayrıca geleneksel filtreleme tekniklerinden uzak, kitlesel veri isleme yöntemine dayalı yenibir filtre (Sablon filtresi) tasarlanmıs, bu filtrenin yine bu çalısma kapsamında basarımıartırılmıs filtrelerle topluca karsılastırılması gerçege yakın senaryo verileri kullanılarakyapılmıstır.Anahtar Kelimeler: Hedef takibi, manevra, Kalman, IMM, Alfa-Beta, Alfa-Beta-Gama,NIMM, Sablon filtresi

The most important part of the maneuvering air target tracking systems is the filtering part.Filters find the position and kinematics (velocity and acceleration) of the targets using thenoisy mesurements taken from sensor ( radar ). The better positions and kinematics arecalculated, the better route is found and target is determined. This is also important for thecontinuity of tracking.Among known constant gain filters, Alpha-Beta and Alpha-Beta-Gamma filters, among theadaptive filters, Kalman Filter, and multiple model, IMM (Interacting Multiple Model) Filterare analysed in deep. Their working principles, advantages and disadvantages, success andfail conditions are presented in theory. Their usage in real world scenarios and the way tochoose parameters are shown.An improvement suggestion that brings adaptivity to Alpha-Beta and Alpha-Beta-Gammafilters is proposed. The improved filters, called Adaptive Alfa-Beta and Adaptive Alpha-Beta-Gamma filters, are analysed with their advantages and disadvantages and their performancesare compared with those of basic Alpha-Beta and Alpha-Beta-Gamma Filters.Additionally a modification to the IMM filter which removes the interaction part of IMMfilter, which is called Non-interacting Multiple Model (NIMM) filter, is proposed andcompared with basic IMM filter.Finally a new filter, called Template Filter, is introduced. This filter?s performance is testedwith real world scenarios and compared with those of all previous filters.All the filters are tested and compared with most difficult scenarios for trackers and airtracking radar works with real world conditions.Keywords: Target tracking, maneuver, Kalman, IMM, Alpha-Beta, Alpha-Beta-Gamma,NIMM, Template filter