Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2012
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Gökhan SOYSAL
Danışman: MURAT EFE
Özet:Son yirmi yılda elektromanyetik yayın kaynaklarının çoğalması ile pasif multistatik radar sistemleri büyük önem kazanmıştır. Bu tür sistemlerin tasarım ve başarımlarının analizinde kullanılabilecek iki istatistiksel araç, Fisher bilgi matrisi ve Gözlenen bilgi matrisidir. Tez çalışmasında, Fisher bilgi matrisinin değişimine bağlı olarak, hedef takibinin belirli bir doğrulukta gerçekleştirilebileceği multistatik radar ağı geometrisi önerilmiştir. Önerilen radar ağında, merkezi ve dağıtık bilgi birleştirme teknikleri kullanılarak hedef takibi başarımı incelenmiş ve parçacık filtre ve kovaryans kesişim yöntemleri temeline dayanan dağıtık hedef takip algoritması önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarımı benzetim yoluyla incelenmiş ve hedef takibinin merkezi bilgi birleştirmeyle gerçekleştirildiği durum ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca, Fisher bilgi matrisinin sadece kontrollü benzetim ortamında elde edilebiliyor olmasından dolayı, gerçek sistemlere de uygulanabilirliği olan sonsal gözlenen bilgi matrisi multistatik radar ağında incelenmiş ve sonsal gözlenen bilgi matrisinin özyinelemeli hesaplanması için gerekli türetim gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalarda, sonsal gözlenen bilgi matrisinin, radar ağında hedef takip başarımının arttırılması ve ağ yönetimi için kullanılabileceği gösterilmiştir.Abstract In the last two decades, passive multistatic radar systems gained great importance and become a prolific research area. The Fisher information and the observed information matrices are the two statistical tools that can be exploited to design and analyze these kind of systems. In this thesis, a multistatic radar network geometry, where target tracking can be carry out with particular accuracy, has been proposed by analyzing the variation of the Fisher information matrix. Target tracking performance has been analyzed via central and distributed data fusion techniques in the proposed radar network. A distributed target tracking algorithm based on particle filtering and covariance intersection methods has been proposed. Performance of the proposed algorithm has been analyzed via simulations and the results have been compared with the cases where central data fusion was carried out. Since the Fisher information can only be calculated in a controlled simulation, the posterior observed information that can be calculated in real time systems, has also been analyzed in the multistatic radar network and required derivation for recursive computation of the posterior observed information matrix has been carried out. It has been shown with simulation results that the posterior observed information matrix can be utilized for both improving target tracking performance and managing the sensors deployed in the radar network.