PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

Dynamic system modeling and state estimation for speech signal Konuşma işareti için dinamik sistem modelleme ve durum kestirimi

Bu tez çalışması formant frekanslarının izlenmesi ve akustikden (ve/veya görselden) artikülatörlere evirme algoritmalarının performanslarının iyileştirilmesi için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır. Olası iyileştirmeler özet olarak aşağıda sunulmaktadır. Bu tezin ilk bölümü sabit ve değişken sayıdaki formant frekanslarının kestirimlerinin nasıl yapılması gerektigini araştırmaktadır. Sabit sayıdaki formant frekanslarının izlenmesi, sabit sayıda formant frekansının konuşma süresi boyunca var olduğu varsayımına dayanmaktadır. Önerilen yöntem dinamik programlama ve Kalman süzgeci/düzgünleştiricisinin birleştirilmesi (birlikte kullanılması) ilkesine dayanmaktadır. Bu yöntemde konuşma işareti ötümlü veya ötümsüz olarak bölütlendirilmekte ve her bir bölüt için formant adayları ile formant izleri, dinamik programlama yardımıyla eşleştirilmektedir. Eşleştirme işleminden sonra her bir formant frekansının kestirimi Kalman süzgeci/düzgünleştiricisi ile yapılmaktadır. Önerilen bu algoritmanın performansı literatürde varolan diğer algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Değişken sayıdaki formant frekanslarının izlenmesi esnasında yalnızca spektrogramda görülen formant frekansları dikkate alınmaktadır. Bu nedenle izlenmesi gereken formant frekans sayısı zamanla değişebilmektedir. Bu durumda izlenecek formant frekanslarının sayısınında kestirilmesi gerekmektedir. Bu amaçla önerilen yöntem bazı algoritmalar (formant başlatma/bitirme karar mekanizması gibi) kullanmaktadır. Herbir formant frekans izinin gelen ölçümle beslenmesi Kalman süzgeci ile yapılmaktadır. Bu yöntemin başarısı çeşitli örneklerle gösterilmiştir. Bu tezin ikinci bölümünde akustikden (ve/veya görselden) artikülatörlere evirme algoritmalarının performansları iyileştirilmiştir. Bu konuda yapılan çalışmalar iki kategoride incelenmektedir: Gaussian karışım modellere (GKM) dayalı evirme ve doğrusal atlamalı Markov sistemlere (DAMS) dayalı evirme. GKM yöntemine dayalı evirmede artikülatörlerin hareketleri (pozisyonları) ve akustik (ve/veya görsel) veriler ortak dağılımlı Gaussian karışımı olarak modellenir. Bu dağılımın şartlı ortalaması, istenilen kestirim fonksiyonudur. Önerilen bu yöntemde, farklı akustik özniteliklerin birleştirilmesinin faydaları ve farklı füzyon yöntemlerinin akustik ve görsel verilerin birleştirilmesindeki etkinlikleri incelenmiştir. Ayrıca kestirilen artikülatörsel izlerin düzgünleştirilmesi için farklı dinamik düzgünleştirme yöntemleri önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansı literatürde var olan diğer algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. DAMS yöntemine dayalı evirmede akustik uzay ile artikülatörsel uzayı birbirine çoklu sayıda durum-uzay gösterimleri ile bağlanmaktadır. Bu yöntemle artikülatörsel evirme problemi, ölçümleri akustik (ve/veya görsel) veriler olan, durum vektörünün ise artikülatörlerin pozisyonlarından oluşan durum kestirimi problemine dönüştürülmektedir. Önerilen evirme yöntemi öncelikle durum-uzay modellerinin parametrelerini beklenti enbüyültülmesi (BE) yöntemi ile öğrenir ve durum etkileşimli çoklu model (EÇM) süzgeci/düzgünleştirici yardımı ile kestirilir.

Tracking short-range ballistic targets Kısa menzilli balistik hedeflerin takibi

Balistik hedeflerin yörüngeleri önemli ölçüde kendilerine özgü olan özellikleri ile belirlenir. Bu tezde, bu özellikler sunulmakta ve kısa menzilli balistik hedefleri takip etmek için bir grup algoritma verilmektedir. İlk olarak balistik hedefler için hareket ve ölçüm modelleri oluşturulmakta; daha sonra bu modeller üzerine kurulan, genişletilmiş Kalman filtresi, kokusuz Kalman filtresi, parçacık filtresi ve ayrılmış parçacık filtresi adında dört ayrı filtreleme tekniği sunulmaktadır. Bu filtrelerin performansları Monte Carlo simülasyonu ile değerlendirilmektedir. Simülasyonlar, balistik hedefler için altı serbestlik-dereceli yörüngeye göre elde edilmiş hedef senaryoları ile koşulmuştur. Hedef takibi hatalarının yanı sıra, sürüklenme parametresi kestirimleri ve kayma hesabının filtre performansına etkisi incelenmektedir. Çeşitli simülasyonlar yapılarak her filtre ile elde edilen kestirim sonuçları ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.

Bearings-only tracking Kerteriz açısı izleme

Kerteriz açısı izlemenin temel sorunu hedefin gezingesini ve hız profilini hatalı ölçüm yapan sensörün verdiği açı verisini kullanarak tahmin etmektir. Bu tezde izleme platformu bir hava aracıdır, hedef ise başka bir hava aracı olarak sentetik edilmektedir. Bu bağlamda, problem tek-sensörle kerteriz açısı izleme olarak tanımlanabilir. Durum değişkenleri hedef ve platform arasındaki nispi pozisyon ve hızdan oluşmaktadır. Hedefin ve platformun sürekli hızda ilerlediği durumlarda açı ölçüleri hedef ve platform arasındaki menzil hakkında herhangi bir bilgi vermemektedir. Hedefe olan menzilin tahmin edilebilmesi için platformun manevra yapması gerekmektedir. Bu çerçevede, iki ayrı problem araştırılmakta ve simüle veri kullanarak test edilmektedir. İlk problem manevrasız veya çok az menevra yapan hedeflerin izlenmesidir. Manevra yapmayan hedefleri izlemede Genişletilmiş Kalman Filtre (EKF), Menzil Parametreli Kalman Filtre ve parçacık filtresi uygulanmaktadır. Tez kapsamında ikinci bir problem olarak manevra yapan hedeflerin izlenmesi araştırılmaktadır. Bu bağlamda, etkileşimli çoklu model (IMM) filtresi ve farklı parçacık filtreleri tasarlanmıştır. Kalman filtresi kovaryans matrisi ilkleme problemi ve düzenleştirilmiş parçaçık filterisinde düzenleştirme adımı ayrıntılı olarak incelenmiştir.

Use of terrain information to improve the performance of a target tracker Hedef izleyicisinin performansını artırmada arazi bilgisinin kullanılması

Radarla hedef takibi problemi yıllar boyunca çalışılan önemli bir konu olmuştur. Bu konuda son yıllarda yapılan çalışmalar göstermektedir ki, kullanılan izleme algoritmasının performansı izlenen hedefle ilgili sahip olunan ön bilgilerin kullanılmasıyla artmaktadır. Bu ön bilgiler hedefin sahip olabileceği maksimum hız, maksimum ivme, hedefin yerden yüksekliği ya da hedefin uçtuğu arazinin yükselti yapısı gibi birçok şey olabilmektedir. Bu tezde radarın bulunduğu yerdeki arazinin yükseklik modelini kullanarak izleme algoritmasının performansını arttırma konusunda çalışılmıştır. Bu çalışmada, yükseklik haritasını kullanarak sabit yükseklikte uçan bir hedef ve belirlenmiş bir radar konumu için ?görünürlük haritası? çıkartıp hedefin görülmediği durumlarda bu bilgiyi hedefin tekrar görüneceği yeri ve zamanı kestirmekte kullanmak öngörülmüştür. Bu çalışmadaki ikinci hedefimiz ise, iz başlatma performansını, çıkartılan görünürlük haritasını kullanarak arttırmaktır. Bunun için hedefin ilk kez görünme yoğunluğunu gösteren ?takip başlatma ihtimali haritası? adını verdiğimiz harita oluşturulmuş ve bu bilgi iz başlatma algoritmasının ilklendirmesinde kullanılıp algoritma performansı yükseltilmeye çalışılmıştır.

Determination of stochastic model parameters of inertial sensors Ataletsel ölçerlerin stokastik modellemesi

Dönüölçer ve ivmeölçerin sabit kayma, orantı katsayısı açı kayma hatalarından kaynaklı sistamatik hataları seyrüsefer sistemlerinde gerçek zamanlı çalışan Kalman filtre yaklaşımı ile giderilebilmektedir. Diğer yandan nicemleme, açısal rastgele yürüme, sabit kayma kararsızlığı ve açısal hız rastgele yürüme hataları rastgele yapısından dolayı kolaylıkla kestirelemez. Bu tezde fark dizilerinin varyansına dayanan ve yukarıda bahsi geçen stokhastik hata kaynaklarının gücünü hesap eden yeni bir yöntem önerilmektedir. Bu metod ile ataletsel ölçerlerin stokhastik hata kaynakları eşzamanlı veya ard işlemleme ile hesap edilebilmektedir. Bu çalışmaaki amacımız ataletsel ölçerlerin açısal rastgele yürüme, sabit kayma kararsızlığı ve açısal hız rastgele yürüme hatalarının yanısıra Gauss Markov ve nicemleme hata parametrelerinin kestirilmesidir. Önerilen metod benzetim ve gerçek ataletsel ölçer verileri kullanılarak ve test edilip, sonuçlar Allan variance yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda önerilen metodun performansına ilişkin çok iyi sonuçlar bulunmuştur.Önerilen metodun hesaplama yükü Allan varyans yöntemine gore 10 katlar mertebesinde daha azdır. Tek bir gürültü kaynağının karekterizasyonu bu metod kullanılarak gerçekleştirilebilir. Güç tayf yoğunluğunda sabit eğime sahip gürültülerin önerilen metod ile tüm parametreleri kestirilebilir. Gürültü kaynağının Gauss Markov olduğu biliniyorsa bu gürültüye ait de bütün parametreler kestirilebilir. Bu çalışmada geliştirilen bir başka fikirde bütün hata kaynaklarını açısal rasgele yürüme ve birkaç Gauss Markov hata modeli ile karakterize etmektir.Bu yapısal seçimdeki en önemli neden Kalman filtre yapısındaki hata ilerlemelerine uyumluluk ile Gauss Markov hata kanağının diğer hata kaynaklarını modellemek için uygunluğudur.

Detection and tracking of dim signals for underwater applications Su altı uygulamaları için zayıf işaretlerin tespit ve takibi

Sonar uygulamalarında kullanılan sinyallerin gürültülü ortamda tespiti ve takibi bu tezin temel konusudur. Biz geleneksel tespit yöntemlerinin uygulanabilir olmadığı düşük Sinyal-Gürültü-Oranı (SNR) durumuna odaklandık. Dahası, doluluk-boşluk oranının göreceli olarak düşük olduğu varsayıldı. Söz konusu problemde, taşıyıcı frekansı, darbe tekrarlama aralığı ve sinyalin bulunup bulunmadığı bilinmemektedir. Darbe tekrarlama aralığının bilinmemesi durumu problemi daha da zorlaştırmaktadır çünkü bu durum sinyalin bazı bilinmeyen aralıklarla ortaya çıkması manasına gelmektedir. Problemi çözmek için, bir özyineli, Bayesian, parçacık süzgeç tabanlı yöntemleri kullanan tespitten önce takip süzgeci önerilmektedir. Parçacık süzgeci tarafından kullanılan veri kompleks Gauss gürültü içinde kompleks spektrumun büyüklüğüdür. Sinyalin varlığını belirleyebilmek için süzgecin tasarımına varlık değişkeni eklenmektedir. Sinyal durumunun evrimi doğrusal stokastik süreç ile modellenmektedir. Süzgeç, taşıyıcı frekansını ve darbe tekrarlama aralığını içeren sinyalin durumunu tahmin etmektedir. Sinyalin taşıyıcı frekansının, darbe tekrarlama aralığının ve sinyalin var olup olmadığı durumlarının değiştiği senaryolar altında benzetimler yapılmaktadır. Sonuçların gösterdiği gibi bu tezde sunulan algoritma geleneksel yöntemlerle tespit edilemeyen sinyalleri tespit edebilmektedir. Tespitin yanı sıra, süzgecin takip performansı beklentileri karşılamaktadır.

Particle methods for bayesian multiobject tracking and parameter estimation Parçacık metodları ile çoklu nesne izleme ve parametre kestirimi

Bu tezde belli problemlerin çözümünde parçacık filtresi olarak da bilinen sıralı Monte Carlo (SMC) tekniklerini kullanan yöntemlerde iyileştirmeler yapılmıştır. Ele alınan ilk problem olan Bayes yaklaşımlı çoklu hedef izleme (ÇHİ) problemi için Dirichlet süreci (DS) temelli parametrik olmayan Bayes modellerinin kullanımı önerilmiştir. İkinci problem, önerilen DS temelli ÇHİ algoritması için önemli bir uygulama alanı teşkil eden, konuşma sinyallerinde ses yolu rezonans frekanslarını izleme problemidir. Son olarak, doğrusal ve Gauss olmayan durum uzay modellerinde parametre kestirimi amaçlı kullanılan SMC temelli bir algoritma incelenmiştir. Bu çalışma kapsamında iz yörüngesini temel olarak alan algoritmalar için regülerizasyon teknikleri kullanılarak iyileştirme sağlanmıştır.

Terrain aided navigation Arazi destekli seyrüsefer

Bir Ataletsel Seyrüsefer Sistemi (ASS) bir yardım veya destek olmadan uçağın navigasyon verisini, yani konumunu, hızını tek başına üretebilir. Ancak, sensorlerden kaynaklanan birçok hata navigasyon verisinde kabul edilemez sürüklenmelere yol açar. Bu nedenle Ataletsel Seyrüsefer Sistemini (ASS) düzeltmek için harici destekler kullanılır. Bu destekler kullanılarak, bütünleştirilmiş bir navigasyon yapısı kurulur. Bütünleştirilmiş bir navigasyon sisteminde, Ataletsel Seyrüsefer Sistemi (ASS) çıktısı sistemin navigasyon durumunu hesaplamak için kullanılır; destek ise harici ölçüm vererek farklı algoritmalar navigasyon durumuna en uygun düzeltmeleri sağlamak için kullanılır. Bütünleştirilmiş navigasyon sistemlerine yaklaşımlardan biri de Arazi Destekli Seyrüseferdir (ADS). Arazi Destekli Seyrüsefer (ADS) hareket eden bir aracın pozisyonunu aracın altındaki ölçülen arazi profili ile yüklü harita verisini karşılaştırarak tahmin etmeye çalışan bir sistemdir. Bu tez bir simulasyon ortamının geliştirilmesini ve gerçeklenen Kalman filtre ADS algortimalarının geliştirilen ASS ile simulasyonlarını ele almaktadır. Bu çalışmayı yapmak için, öncelikle ADS navigasyon algoritmaları ve uygulamaları uzerine kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. Sonrasında ilk olarak dinamik bir simülasyon ortamı oluşturulmuştur. Bir uçuş profili üretici geliştirilmiştir. Bu çalışmanın ana konusu INS çıktısını düzeltmek olduğundan, bir Strapdown ATS modeli Matlab INS Toolbox kullanılarak geliştirilmiştir. Bunun için ATS’nin matematiksel denklemleri türetilmiş ve bu denklemler sistemin doğrusal modelini oluşturmak için doğrusallaştırıldı. Ayrıca, sistem ölçüm modeli yani radar altimetre simülatörü de geliştirilmiştir. Sonrasında, Kalman filtresi yapısı tasarlanmış ve Matlab kullanılarak gerçeklenmiştir. Simülasyonlar farklı doğrusallaştırma yaklaşımları ile Kalman filtresi kullanılarak yapılmıştır. Son olarak, uygulanan algoritmalarının performansı değerlendirilmiştir.