Yoğun kargaşa ortamında çoklu hava hedef takibi

Abstract

Bu tez çalışması kapsamında, çoklu hedef takibindeki önemli aşamalardan biri olan iz başlatma aşaması için hatalı izlerin sayısının azaltılmasına yönelik doğrulamaya dayalı iki yöntem geliştirilmiştir. Ayrıca, gerçek zamanlı çalışabilecek kadar hızlı ve basit olması, diğer yandan bunları yaparken de takip performansının düşmemesini amaçlayan ve takip sistemlerinde takip performansını olumsuz etkileyen durumlar (hedefin manevra yapması, sensörlerden kaynaklı sapmalar, düzensiz ölçüm aralıkları, ölçüm gürültüleri, ölçümlerin alındığı koordinata göre ölçüm dönüşümlerinden kaynaklı sapmaların oluşumu gibi durumlar) karşısında hedef takibinde kullanılan algoritmaların daha güçlü olması üzerine çalışılmakta ve takip performansları incelenmektedir. Bu amaçla farklı Etkileşimli Çoklu Model (IMM, ing. Interacting Multiple Model) algoritmalarına koordinat dönüşümlerinden kaynaklı sapmanın azaltılmasına yönelik literatürde mevcut olan Dönüştürülmüş Ölçümler Kalman Filtresi (CMKF, ing. Converted Measurements Kalman Filtrer) uyarlanarak üç boyutlu hareket modeli için performans değerlendirmesi yapılmıştır.

In this study, we propose two validation-based algorithms to reduce the number of false tracks for track initiation stage, which is one of the key steps to track multiple targets. Also, we study the target tracking algorithms and investigated their tracking performances fort he case of being fast and simple enough to be able to work in real time. We aim not to decrease the tracking performance in situations which negatively affect the tracking perofrmance, such as target maneuvering, sensor biases, irregular measuremnts from targets, measurement noises, bias due to measurement transformations. For this purpose, we adapt Converted Measurements Kalman Filter to reduce the bias resulting from coordinate transformations to Interacting Multiple Model algorithms and evaluate their performances for three-dimensional motion model.