Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
201752		A comparative study of tracking algorithms in underwater environment using sonar simulation / Su altı ortamında sonar benzetimi kullanarak hedef izleme algoritmalarının karşılaştırılması Yazar:EMRE EGE Danışman: YRD. DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Kalman filtre = Kalman filter	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2007 115 s.
Hedef izleme radar sistemlerinin en temel öğelerinden birisidir. Hedef izlemeninamacı hedefin gerçek durum bilgisini yapılan gürültülü algılayıcı ölçümlerinikullanarak en iyi sekilde kestirmektir. Gerçek hayatta algılayıcıdan gelen verilerönemli ölçüde gürültüler içerebilir. Bu gürültü islenmemis almaç bilgisinindoğrudan kullanımına engel olabilir. Bunun yerine gürültüyü bilgiden en iyi sekildesüzgeçleyerek güvenilir bir durum kestirimi yapılabilmesi gereklidir. Kara, hava vesu üstü deniz araçları için birçok basarılı süzgeçleme yöntemi gelistirilmistir.Ancak su altı ortamında ses dalgalarının yayınımındaki güçlü değisikliklerden vekullanılan algılayıcıların önemli farklarından dolayı, benzeri basarılı yöntemlerin sualtı ortamı için incelenmesi hala güncel bir arastırma alanıdır. Bu tezin odağı su altıortamının hedef izleme yöntemlerine etkisinin karsılastırmalı olarak incelenmesidir.?ncelenen hedef izleme yöntemleri Kalman Filtresi, Genisletilmis Kalman Filtresive Parçacık Filtresidir. Ayrıca Kalman Filtresi ve Genisletilmis Kalman FiltresininEtkilesimli Çoklu Model genisletmesi de incelenmistir. Bu yöntemler çesitli su altısenaryoları için denenmistir.Anahtar Kelimeler: Sualtı Hedef ?zleme, Kalman Filtre, Etkilesimli Çoklu Model,EÇM, Parçacık Filtresi, Sonar Modelleme
Target tracking is one the most fundamental elements of a radar system. The aim oftarget tracking is the reliable estimation of a target's true state based on a timehistory of noisy sensor observations. In real life, the sensor data may includesubstantial noise. This noise can render the raw sensor data unsuitable to be useddirectly. Instead, we must filter the noise, preferably in an optimal manner. Forland, air and surface marine vehicles, very successful filtering methods aredeveloped. However, because of the significant differences in the underwaterpropagation environment and the associated differences in the correspondingsensors, the successful use of similar principles and techniques in an underwaterscenario is still an active topic of research. A comparative study of the effects of theunderwater environment on a number of tracking algorithms is the focus of thepresent thesis. The tracking algorithms inspected are: the Kalman Filter, theExtended Kalman Filter and the Particle Filter. We also investigate in particular theIMM extension to KF and EKF filters. These algorithms are tested under severalunderwater environment scenarios.Keywords: Underwater Target Tracking, Kalman Filter, Interactive MultipleModel, IMM, Particle Filter, Sonar Modeling