Variational smoothing for extended target tracking with random matrices

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SAVAŞ ERDEM KARTAL

Danışman: UMUT ORGUNER

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezde, rastlantısal matris tabanlı büyük hedef takibi (BHT) için iki Bayesyen düzgünleştirici sunulmuştur. Sunulan düzgünleştiriciler varyasyonel Bayes tekniği tabanlıdır ve oryantasyonlu ve oryantasyonsuz büyük hedef takip modelleri için türetilmiştir. Feldmann vd.'nin ve Tuncer ve Özkan'ın rastlantısal matris modelleri sırasıyla oryantasyonsuz ve oryantasyonlu büyük hedef modelleri olarak kullanılmıştır. Her düzgünleştiricinin performansı iki ayrı senaryo üzerinde yapılan simülasyonlar ile değerlendirilmiştir. Her iki model için türetilen varyasyonel düzgünleştiricilerin, manevra yapmayan hedef senaryosunda literatürde yakın zamanda verilen önceki düzgünleştiriciden daha iyi performans gösterdiği görülmektedir. Öte yandan oryantasyonsuz modeli kullanan düzgünleştiricinin performansının manevralı senaryoda beklentilerin oldukça altında kaldığı gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, oryantasyonlu modeli kullanan düzgünleştiricinin performansı manevralı senaryoda çok az düşüş göstermiştir. Genel olarak tezde elde edilen sonuçlar göstermektedir ki: -varyasyonel yaklaşım kullanılarak türetilen düzgünleştirici literatürdeki düzgünleştiriciden daha iyi sonuç vermektedir, -belirgin oryantasyon modellemesi manevra yapan büyük hedefleri izlemek için filtreleme kadar düzgünleştirmede de faydalıdır.