Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
338482		A variable structure-autonomous-interacting multiple model ground target tracking algorithm in dense clutter / Yoğun parazit ortamında yer hedef takibi için değişken yapılı-otonom-etkileşimli çoklu model temelli algoritma geliştirilmesi Yazar:GÖKÇEN ALAT Danışman: PROF. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU 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 Doktora İngilizce 2013 139 s.
Bu tezde GMTI radar tespitlerini kullanarak yer hedefleri takibi gerçekleştirme problemi incelenmiştir. Değişken yapılı bir otonom etkileşimli çoklu modelleme yapısı geliştirilerek yer hedef takibinde ortaya çıkan sorunlara çözümler getirilmiştir. Aynı zamanda hesaplama maliyetinin de düşük olması sağlanmıştır. Tezde karmaşık olmayan ve etkin algoritmalar geliştirmek için şu yöntemler kullanılmıştır: i) Basit takip yapıları, ii) Topografik kısıtlar, yol haritası gibi önbilgilerin kullanılması, iii) Parazit etkisini azaltmak için iyileştirilmiş kapı açma yolları, iv) Durma-kalkma hareketi ve hedefin saklı olması durumu için yeni modeller geliştirme, v) arazi-yol geçişleri, kavşak geçişleri için iyileştirme, vi) hedefin ya da çevre koşullarının hedef tespitini engellemesi durumları için karşı tedbir geliştirme. Geliştirilen algoritma kompozit bir durum kestirimi matematiksel yapısından hareketle geliştirilmiştir. Kestirim sırasında MAP ve MMSE yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen algoritmanın pozisyon ve hız kestirim hataları ölçülerek referans algoritmalarınkiyle karşılaştırılarak performans ölçümleri yapılmıştır. Geliştirilen yöntemin performansının referans yöntemlerin performansından daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.
Tracking of a single ground target using GMTI radar detections is considered. A Variable Structure-Autonomous- Interactive Multiple Model (VS-A-IMM) structure is developed to address challenges of ground target tracking, while maintaining an acceptable level computational complexity at the same time. The following approach is used in this thesis: Use simple tracker structures; incorporate a priori information such as topographic constraints, road maps as much as possible; use enhanced gating techniques to minimize the effect of clutter; develop methods against stop-move motion and hide motion of the target; tackle on-road/off-road transitions and junction crossings; establish measures against non-detections caused by environment.The tracker structure is derived using a composite state estimation set-up that incorporate multi models and MAP and MMSE estimations.The root mean square position and velocity error performances of the VS-A-IMM algorithm are compared with respect to the baseline IMM and the VS-IMM methods found in the literature. It is observed that the newly developed VS-A-IMM algorithm performs better than the baseline methods in realistic conditions such as on-road/off-road transitions, tunnels, stops, junction crossings, non-detections.