COMPARATIVE APPROACH OF INTERACTING MULTIPLE MODEL ESTIMATION PERFORMANCE
vs KALMAN FILTER in AIR TRAFFIC CONTROL SIMULATIONS
Journal Name:
- Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi
Key Words:
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author |
|---|---|
Abstract (2. Language):
It is known that adaptive estimation models are used in different time intervals of the motion projection of
maneuvering targets. In this study Interacting Multiple Model (IMM) estimation technique is implemented and
its performance is tested on an air traffic control track simulation. IMM algorithm is a second degree Bayesian
estimation technique and an adaptive estimation model. Air traffic control entity motion is initially simulated
with a constant speed of 125 m/s motion for 100 seconds then turned to the left with a 30 º with a 3 m/s angular
speed for 30 seconds and finally finished its motion with a constant speed of 125 m/s for 70 seconds. Then a
sensor is placed on a specific coordinate to measure the trajectory motion of the air traffic entity. For the
measurements and process simulated Gaussian noise is added during the calculations. The simulated air traffic
control entity’s motion trajectory and the measurements of the sensor are initially modelled with Interacting
Multiple Model-Linear (IMM-L) technique, then Interacting Multiple Model-Coordinated Turn (IMM-CT) and
finally they are modelled with a Kalman filter. According to the results the best estimate matches of the motion
trajectory of the air traffic control entity is generated by IMM-CT, then Kalman Filter and finally IMM-L
algorithms subsequently.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Özellikle hareket projeksiyonu farkli zaman araliklarinda manevralı olan hareketli nesneler için, uyarlanabilir
kestirim modellerinin kullanıldığı bilinmektedir. Bu çalışmada dinamik bir uyarlanabilir kestirim modeli olan
etkileşimli çoklu model (Interacting Multiple Model-IMM) algoritması derlenmiş ve benzetimi yapılan hareketli
sivil hava trafik hedefi için uygulanmıştır. IMM algoritması genelleştirilmiş ikincil derece yalancı Bayes
kestirimi algoritmasıdır. Çalışmada iki boyutlu düzlemde ilk aşamada 100 sn boyunca 125 m/sn sabit hızla
hareket eden daha sonra hareketini 30 sn boyunca 3 m/sn açısal hızla 30 º sola dönen, kalan yaklaşık 70 sn
boyunca ise 125 m/s sabit hızla hareketini devam ettiren bir sivil hava trafik kontrolü nesnesinin benzetimi
yapılmıştır. Daha sonra bu hareketle ilgili olarak ölçümü yapan ve yeri belli bir koordinata sabitlenen
sensörden gürültülü ölçüm harekete eklenmiş ve uygulaması yapılan kestirim algoritmaları işlemlerine
eklenmiştir. Dinamik nesneye ait hareket projeksiyonunun, öncelikle beyaz gürültülü doğrusal ekileşimli
doğrusal çoklu model (IMM-L) algoritması, sonra manevra uyarlamalı ektileşimli koordineli dönüş (IMM-CT)
ve en sonunda da klasik Kalman filtresi ile kestirimi yapılmıştır. Elde edilen kestirim sonuçlarına ait yer, hız,
karekök yer ve karekök hız gibi hatalara ait zamana bağlı grafikler çizdirilmiştir. Bu sonuçlar dikkate
alındığında benzetimi yapılan harekete en yakın kestirimin sırasıyla IMM-CT, Kalman ve en sonunda IMM-L
algoritmalarının verdiği görülmüştür.
- 4