Hareketli hedefleri takip etmek için yer konuşlu platformlarda kullanılan izleme algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

Abstract

Bu tezde, sabit süratli ve sabit ivmeli hedef tipinin kullanıldığı hareket senaryoları için literatürdeki yaygın hedef izleme algoritmaları karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma yapılırken ortamda tek bir hedef olma durumu için Standart Kalman Filtresi, Genişletilmiş Kalman Filtresi, Kokusuz Kalman Filtresi ve Etkileşimli Çoklu Model Filtre kullanılmıştır. Sabit süratli ve sabit ivmeli hedeflere ait süreç gürültüsü değişmesi durumunda filtrelerin verdiği tepki karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Kargaşa olmayan bir ortamda birden fazla hedef olma durumunda çoklu hedef izleme algoritmaları hedef izleme filtreleri ile birlikte kullanılmıştır. Tez kapsamında kullanılan algoritmalar en yakın komşuluk yöntemi ve ortak olasılıksal veri ilişkilendirme yöntemidir. Ayrıca süreç gürültü standart sapması değiştirildiğinde çoklu hedef izleme algoritmalarının ortamda birden fazla hedef olma durumunda verdiği tepki ve hedef doğrultu kestirimleri karşılaştırılarak analiz edilmiştir. In this thesis, common target tracking algorithms in the literature for motion scenarios using constant velocity and constant acceleration target type are compared. Standard Kalman Filter, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter and Interactive Multiple Model filter have been used for a single and moving target tracking. The main aim of this thesis is the demonstrate the effects on the filter response the change of the process noise. Multi-target tracking algorithms are used with target tracking filters for multiple targets in a non-clutter environment. These algorithms are the nearest neighbor method and the joint probabilistic data association method. In addition, the response of multitarget tracking algorithms response for more than one target in a non-clutter environment and target tracking have been analyzed by changing the process noise standard deviation.