Buradasınız

SENSÖR VERİSİ BİRLEŞTİRME TEKNİKLERİ VE HEDEF İZLEME SİSTEMİNE UYGULANMASI

DATA FUSION TECHNIQUES and TARGET TRACKING APPLICATION

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
Data fusion is the name of the methods or procedures that collects the information from different or same sensors of physical, geometric or geographic signs to generate a meaning. Data fusion is a procedure formed from several stages. In this study, after examining data fusion and the techniques that are used in data fusion, , data reliability which is one of the phases of data fusion subject, was examined. In this context, two different sensors at a given time for a moving object is assumed to be taken the speed and position information. Tracking information which belongs to target, is calculated for the time interval 1-15 sec. in MATLAB simulink. Predicted speed and position calculations and measurements which is detected by sensors are showed in the results of the calculation. The obtained results were evaluated by using fuzzy logic controller. Finally, according to the accuracy ratings of datas, it is provided a decision if the information can be used in data fusion or not in presented simulation study.
Abstract (Original Language): 
Veri füzyonu fiziksel, geometrik ve coğrafik olarak, farklı yada aynı yapıda olup birden fazla sayıda olan sensörlerden gelen işaretlerden belirli bir anlam çıkarmak üzere gerçekleştirilen işlem ve metodların tümüne verilen isimdir. Bu çalışmada öncelikle veri füzyonu ve veri füzyonunda başlıca kullanılan teknikler incelenmiştir. Müteakiben veri füzyonunun basamaklarından biri olan verilerin güvenirliliğinin incelenmesi konusu üzerinde çalışılmıştır. Bu kapsamda iki farklı sensörden belli bir zaman aralığı için hareketli bir nesneye ait hız ve pozisyon bilgilerinin alındığı kabul edilmiştir. Takibi yapılmak istenen hedefe ait bilgiler MATLAB simulinkte 1-15 sn. zaman aralığı için hesaplanmıştır. Yapılan hesaplamalar sonucunda sensörler tarafından tespit edilen ve öngörülen hız ve pozisyon ölçümleri ortaya konulmuştur. Elde edilen sonuçlar bulanık mantık kontrolör kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, değerlendirilen verilerin doğruluk derecelerine göre veri füzyonu için kullanılıp kullanılmayacağına karar verilmesini sağlayacak bir simülasyon çalışması sunulmaktadır.

REFERENCES

References: 

[1] Mandic, D. Obradovic, D. Kuh, A. Adali, T.
Trutschel, U. Golz, M. De Wilde, P. Barria, J.
Constantinides, A. Chambers, J. 2005. Data Fusion
For Modern Engineering Applications: An Overview,
International Conference on Artificial Neural
Networks, POLONYA.
[2] Biroğul, S. Sönmez, Y. 2007, Neden Veri
Füzyonu, Akademik Bilişim 2007 Dumlupınar
Üniversitesi, Kütahya.
[3] Hall, D.L, Llinas, J. 2001. Handbook of
Multisensor Data Fusion, CRC Press, 537, USA.
[4] Llinas, J. Bowman C. Rogova, G. Steinberg, A.
Waltz, E. White, F. 2004. Revisiting the JDL Data
Fusion Model, 7th International Conference on
Information Fusion, Stockholm.
[5] Esteban, J. Starr, A. Willets, R. Hannah, P.
Cross, P. 2005. A Review of Data Fusion Models and
Architectures: Towards Engineering Guidelines,
Neural Computing&Applications, 273-281, London.
[6] Klein, L.A. 2004. Sensor and Data Fusion a
Tool for Information Assessment and Decision
Making. SPIE Press, 324, Washington.
[7] Teymur,C. 2008. Kural Tabanlı Karar Verme
Sistemlerinde Belirsizliğin Modellenmesi, İTÜ
Doktora Tezi, İstanbul.
[8] Altrock, C. 1995. Fuzzy Logic&Neurofuzzy
Applications Explained, Prentice Hall PTR, 350, New
Jersey, USA.
Sensör Verisi Birleştirme Teknikleri ve Hedef İzleme Sistemine Uygulanmasi
DOKUMACI, TEMELTAŞ
76
[9] Teker, A. Kuyumcu, F. 2007. Bulanık Mantık
ve Kontrol Sistemleri, Elektrik-Elektronik-Bilgisayar
Mühendisliği 12. ve Fuarı, Eskişehir.
[10] Singh, P. Bailey, W.H. 1997. Fuzzy Logic
Applications to Multisensor-Multitarget Correlation,
Naval Air Warfare Centre, U.S.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com