Parazit yankılı ortamda manevra yapan birden çok hedefin takibi için olasılıksal bir takip algoritması geliştirilmesi

Abstract

ıs/M t* ÖZET Doktora Tezi PARAZİT YANKILI ORTAMDA MANEVRA YAPAN BİRDEN ÇOK HEDEFİN TAKİBİ İÇİN OLASILIKSAL BİR TAKİP ALGORİTMASI GELİŞTİRİLMESİ Ahmet Güngör PAKFİLİZ Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman : Yrd.Doç. Dr. Murat EFE Bu çalışmada amaçlanan yoğun parazit yankılı ortamda birden çok hedefin yüksek performans ve düşük kestirim hatası ile takip edilmesi için bir algoritmanın geliştirilmesi ve bu algoritmanın simülasyon ortamında denenmesidir. Kullanılacak en uygun algoritmanın seçilmesi için çalışmaya temel takip algoritmaları incelenerek başlanmış, daha sonra olasılıksal ve hipotez temelli takip algoritmaları üzerinde yoğunlaşılmıştır. Yapılan inceleme neticesinde, bu çalışmada Olasılıksal Çoklu Hipotez İzleyici (OÇHİ) algoritmasını temel alacak bir yapının kullanılmasına karar verilmiştir. OÇHİ, temelini Beklentinin Maksimizesi metodundan alan ve verileri belirli dizin yığınları ile işleyen yüksek karmaşıklıkta bir algoritmadır. Bu çalışmada OÇHİ Algoritmasının modifiye edilmiş bir hali olan Histogram Olasılıksal Çoklu Hipotez İzleyici (HOÇHİ) Algoritması kullanılmıştır. HOÇHİ Algoritmasında hedefler ve parazit yankılardan sensöre gelen sinyal şiddetlerinden faydalanılarak oluşturulan histogram bilgisi kullanılmaktadır. Yapılan kaynak taramasında HOÇHİ Algoritmasının tek boyut uygulamalarının olduğu, daha çok boyutta uygulamasının olmadığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada, HOÇHİ Algoritmasının teorisi iki boyut için genişletilmiştir. Ayrıca algoritmanın etkinliğinin denenmesi için Matlab ortamında simülasyon gerçekleştirilmiş ve çok başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İlave olarak HOÇHİ Algoritmasından elde edilen sonuçlar, güvenilirliği kabul edilen diğer algoritmalardan elde edilen sonuçlarla karşılaştınlmıştır. Sonuçta iki boyuta genişletilen HOÇHİ Algoritması yoğun parazit yankılı ortamda manevra yapan birden çok hedefin takibi için diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. 2004, 270 sayfa ANAHTAR KELİMELER : Birden Çok Hedefin Takibi, Beklentinin Maksimizesi, Histogram Bilgisi, Olasılıksal Çoklu Hipotez İzleyici Algoritması.

ABSTRACT Ph.D. Thesis DEVELOPMENT OF A PROBABILISTIC TRACKING ALGORITHM FOR MANEUVERING TARGETS IN CLUTTERED ENVIRONMENT Ahmet Güngör PAKFİLÎZ Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics Engineering Supervisor : Asst.Prof.Dr. Murat EFE This study aims to developed a high performance (i.e., low track drop rate and small estimation error) multi-target tracking algorithm in the presence of clutter and test its performance through simulations. In the scope of the work, first the basic tracking algorithms have been investigated then the focus has been shifted towards the probabilistic and hypothesis based tracking algorithms. The Probabilistic Multi-Hypothesis Tracker (PMHT) has been the main focus of this research. The PMHT is a complex algorithm that is based on Expectation Maximization method and process the observation data in batches. In this work a modified version of PMHT, namely Histogram PMHT (H-PMHT) has been studied. In this algorithm histogram information formed by the intensity of the signals arising from targets and clutter is used. The HPMHT Algorithm was originally developed for one-dimensional applications. In this study the theory of H-PMHT algorithm has been expanded to two-dimensional case. The performance of the two-dimensional H-PMHT has been compared to most commonly used multi-target tracking algorithms and it has been demonstrated that in tracking multiple targets in clutter the proposed two-dimensional H-PMHT outperforms those algorithms used in terms of track continuation and estimation error. 2004, 270 pages Key Words : Multi-target Tracking, Expectation Maximization, Histogram Information, Probabilistic MuW Hypothesis Tracker Algorithm.