Kalman Süzgeci Parametrelerinin Eniyilenmesinde Zeki Optimizasyon Tekniklerinin Başarımlarının İncelenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Tayyip Özcan

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Alper BAŞTÜRK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Rudolf Kalman tarafından geliştirilen Kalman Süzgeçleme (KS) gelecekteki değerlerin kestirimi için modelin geçmişteki verilerinden yola çıkarak bir sonraki iterasyonda girdi olarak çıktıları kullanması ve hata kovaryansını her iterasyonda azaltması prensibine göre çalışmaktadır. Gürültülü durumlarda süzgeçleme işlemini hem güncelleme hem tahmin adımlarıyla gerçekleştiren KS, sistemde ölçülemeyen durumları ise sadece tahmin adımını uygulayarak kestirebililmektedir. KS'nin daha doğru sonuçlar verebilmesi için parametrelerinin de uygun seçilmesi önemli bir faktördür. KS parametrelerinden ölçüm kovaryans matrisi R, işlem kovaryans matrisi Q ve başlangıç hata kovaryansı P değerlerinin en uygun şekilde seçilmesi gerekmektedir. Klasik yaklaşımda, bu seçim kullanıcı deneyimine bırakılırken, literatür incelendiğinde bu seçimin optimizasyon algoritmalarıyla da yapılabildiği görülmüştür. Bu tez çalışmasında, Kalman Süzgeçleme parametrelerinin eniyilenmesi için henüz literatürde çalışılmamış zeki optimizasyon tekniklerinin tespit edilmesi ve hem bu tekniklerin başarımlarının hem de tekniklerin birbiriyle işlem süresi ve doğruluk kriterleri açısından kıyaslanması amaçlanmıştır. Gerçekleştirilen detaylı benzetim çalışmaları ile farklı senaryolar için farklı algoritmaların başarılı olduğu gözlemlenmiştir.