Çoklu sensör çoklu hedef takibi için polinom zamanlı algoritma geliştirilmesi
Developing a polynomial time algorithm for multi-sensor multi-target tracking
Yazar: ALİ ÖNDER BOZDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. MURAT EFE
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bayesçi bir hedef takip filtresinin, sonsal hedef sürecinde hedefler arası etkileşimlerin
incelenmesi amacıyla ikili korelasyon fonksiyonu kullanılmıştır. İkili korelasyon
fonksiyonu ile, PHD filtresi Bayes sonsal hedef sürecinin itici yapıda olduğunu ve uzak
hedefler arasında korelasyonun ölçüm olabilirlik fonksiyonuyla orantılı olarak
sönümlendiği analitik olarak gösterilmiştir. CPHD ve JPDA filtreleri için Bayes sonsal
hedef sürecinin tamamen itici veya çekici özellikte olmadığı ortaya koyulmuştur. JPDA
filtresi için hedef ikilileri arasındaki etkileşim, ölçüm olabilirlik fonksiyonu ile uzak
hedef ikilileri arasında sönümlenmektedir. CPHD filtresinde Bayes sonsal süreç hedef
ikilileri arasında global etkileşimler gözlenmiştir. İndirgenmiş Palm sürecinin olasılık
türeten fonksiyoneli türetilmiş ve indirgenmiş Palm süreci PHD ve CPHD filtreleri gibi
hedef sürecinin uzaydaki dağılımını şiddet fonksiyonu ile modelleyen filtreler için
hedefleri ayrıştırıcı bir iz çıkartıcı algoritma türetiminde kullanılmıştır. İndirgenmiş
Palm süreci, yeni, yaklaşık çoklu sensör PHD ve CPHD filtreleri türetmekte
kullanılmıştır. Bernoulli hedef süreci tabanlı yeni bir hedef takip algoritması
türetilmiştir. Yapılan benzetimde, Bernoulli filtresinin en yakın komşu ve JPDAF
yöntemlerine kıyasla MOSPA istatistiğine göre daha başarılı olduğu gözlenmiştir.
JPDA filtresi ardışık Monte Carlo yöntemleri ile tatbik edildiğinde, türetilen yeni
yöntemden hedef kaybı açısından yüksek tespit olasılık seviyesi için daha başarılı
sonuçlar ortaya koymuştur. Bununla birlikte, orta ve düşük hedef tespit olasılık
seviyeleri için yeni yöntemin iz kaybı başarımı JPDA metodundan üstündür.

Abstract:
Pair correlation function is used to analyze pairwise interactions in the Bayes posterior
target process for target tracking filters. It is shown that the Bayes posterior target
process for the PHD filter is a repulsive process. Pairwise interactions in the Bayes
posterior process for the PHD filter vanish with respect to measurement likelihood for
distant target pairs. On the other hand, the Bayes posterior of the CPHD and the JPDA
filters are shown to be neither repulsive nor attractive. While, pairwise interactions in
the Bayes posterior process for the JPDA filter vanish for distant target pairs, the CPHD
filter has global interactions between its target pairs. The probability generating
functional for the reduced Palm process is derived and used to develop a track
extraction algorithm that separates the Bayes posterior intensity function into tracks.
The new track extraction algorithm is used to derive new approximations for the
multisensor PHD and CPHD filters. A new target tracking filter, namely the Bernoulli
filter is derived. Numerical studies show that Bernoulli filter outperforms JPDAF in
terms of MOSPA statistic. The track loss rate of the JPDA implemented by the
sequential Monte Carlo methods is better than the proposed method for a high level of
target detection probability. However, the new method outperforms the JPDA in the
number of lost tracks for medium and low target detection probability levels.