CB-MeMBer filtresinin GM ve SMC gerçeklemelerinin sensör kontrolü performanslarının farklı ödül fonksiyonları için karşılaştırılması
Bu çalışmada rastgele sonlu kümeler teorisi çerçevesinde geliştirilmiş olan kardinalitesi dengelenmiş çoklu Bernoulli filtresinin ardışık Monte Carlo ve Gaus karışımı gerçeklemeleri farklı sensör kontrolü uygulaması için karşılaştırılmıştır. Simülasyonlarda belirsizlik azaltılması ve bilgi kazancına...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-12-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/41772/504634?publisher=pamukkale |
| Summary: | Bu
çalışmada rastgele sonlu kümeler teorisi çerçevesinde geliştirilmiş olan
kardinalitesi dengelenmiş çoklu Bernoulli filtresinin ardışık Monte Carlo ve
Gaus karışımı gerçeklemeleri farklı sensör kontrolü uygulaması için
karşılaştırılmıştır. Simülasyonlarda belirsizlik azaltılması ve bilgi kazancına
dayalı iki farklı ödül/ceza fonksiyonu kullanılmıştır. Bu fonksiyonlar, kısmen
gözlemlenebilir Markov karar süreçleri yöntemi kullanılarak optimize edilmiş ve
platformların bir sonraki hamlesi buna göre belirlenmiştir. Literatürde hali
hazırda ardışık Monte Carlo gerçeklemeleri için kardinalitesi dengelenmiş çoklu
Bernoulli filtresi ile sensör kontrolü alanında yayınlar bulunmaktadır. Ancak
rastgele sonlu kümeler tabanlı filtrelerin Gaus karışımları üstüne fazla
çalışma yoktur. Bu nedenle, algoritmaların Gaus karışımlarında da
kullanılabilmesi için denklemler sunulmuştur. Bu iki farklı gerçekleme farklı sensörler
ve farklı ödül/ceza fonksiyonları açısından simülasyonlarla
karşılaştırılmıştır. Algoritmaların gerçek sistemlerde uygulandığında
gösterecekleri performansları hakkında fikir vermesi açısından, çalışma
süreleri sunulmuştur. |
|---|---|
| ISSN: | 1300-7009 2147-5881 |