Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
415551		Target tracking and sensor placement for doppler–only measurements / Sadece doppler ölçümleriyle hedef izleme ve sensör yerleştirimi Yazar:SÜLEYMAN AYAZGÖK Danışman: DOÇ. DR. UMUT ORGUNER Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2015 120 s.
Bu tez çalışması sadece Doppler ölçümlerinin kullanıldığı durumlar için hedef izleme ve sensör yerleştirimi problemleriyle ilgilenmektedir. Öncelikle sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için literatürde önerilen tek noktalık bir iz başlatma algoritması incelenmiştir. Bu algoritma ayrık en küçük kareler yöntemini kullanmakta ve ızgara tabanlı bir eniyileme yöntemi içermektedir. Sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için parçacık filtreleri düşünülmüş ve bu süzgeçler genişletilmiş Kalman filtresiyle (GKF) karşılaştırılmıştır. İlk önce klasik kendini yükselten parçacık filtresinin sadece Doppler ölçümlerinin alındığı bir hedef izleme problemi için şaşırtıcı bir biçimde GKF'den kötü çalıştığı gösterilmiştir. Bu garip davranışın nedenleri üzerinde tartışılmıştır. Sonra klasik sıralı Monte Carlo yöntemleriyle kendini yükselten parçacık süzgecinin bu davranışının iyileştirilmesi düşünülmüştür. Bu bağlamda iki yeni parçacık filtresi olan, eniyi öneri dağılımını kullanan sıralı önemlilik yeniden örnekleme parçacık filtresi ve Rao-Blackwell parçacık filtresi türetilmiş ve gerçeklenmiştir. Sonuçlarda her ne kadar özel bazı parametre seçimleri için parçacık filtresi performanslarında bazı iyileşmeler görülse de burada kullanılan iyileştirme mekanizmalarının, parçacık filtrelerini GKF'den iyi yapmak için yeterli etkiye sahip olmadığı görülmüştür. Son olarak sadece Doppler ölçümleriyle hedef izleme için eniyi sensör yerleştirme problemi düşünülmüştür. Burada bir boyutta bir yol/doğru parçası üzerinde hareket eden bir hedef düşünülmüş, sensör yerleştirme eniyileştirme kriteri olarak da yol/doğru parçası üzerindeki toplam pozisyon Cramer-Rao alt sınırı seçilmiştir. Sayısal eniyileme yöntemleri kullanılarak elde edilen sonuçlar, sensör pozisyonları için açık formülleri olan basit eniyi-altı bir sensör yerleştirme stratejisi önermek için kullanılmıştır. Önerilen stratejinin eniyi sonuca çok yakın maliyetler elde ettiği gösterilmiştir.
This thesis investigates the problems of target tracking and optimal sensor placement with Doppler-only measurements. First, a single point track initialization algorithm proposed in the literature is investigated for Doppler-only tracking. The initialization algorithm is based on separable least squares method and involves a grid-based optimization. Second, particle filters are considered for Doppler-only tracking and they are compared to an extended Kalman filter (EKF). It is shown that a classical bootstrap particle filter, rather surprisingly, is inferior to the EKF in a Doppler-only tracking scenario. The reasons for this strange behavior are discussed. Then, classical sequential Monte Carlo tools are investigated to improve the behavior of the bootstrap particle filter. In this regard, two new particle filters, namely, a sequential importance resampling particle filter with optimal proposal distribution and a Rao-Blackwellized particle filter are derived and implemented. The results show that, although there are occasional improvements in the particle filter performance for some specific parameter selections, the improvement mechanisms employed are not sufficiently effective to make the particle filters beat EKF. Finally the problem of optimal sensor placement is considered for Doppler-only tracking. A 1D target motion is considered on a road/line segment and the optimization criterion for sensor placement is selected to be the total position Cramer Rao Lower Bound (CRLB) over the road/line segment. The results obtained using numerical optimization tools are utilized to propose a simple sub-optimal sensor placement strategy with explicit formulae for the sensor positions. The proposed strategy is shown to have very close cost values to the optimal strategy.