PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BASED PARTICLE FILTER TECHNIQUES FOR TARGET TRACKING IN MULTISTATIC UWB RADAR SENSOR NETWORK. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION BASED PARTICLE FILTER TECHNIQUES FOR TARGET TRACKING IN MULTISTATIC UWB RADAR SENSOR NETWORK)
PARTICLE_SWARM_OPTIMIZATION_BASED_PARTICLE_FILTER_TECHNIQUES_FOR_TARGET_TRACKING_IN_MULTISTATIC_UWB_RADAR_SENSOR_NETWORK.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview |
Arabic Abstract
شبكات الاستشعار تستخدم بشكل رئيسي في التطبيقات المختلفة كالكشف عن الأشياء و مراقبة الأجسام المستهدفة أو الكشف عن الأشخاص غير المتعاونين كالمتسللين عبر الحدود، أو الحركات غير المصرح بها حول المنشآت الحساسة. في هذه الرسالة، تم اقتراح خوارزميتين لتتبع مسار الهدف كالمتسلل البشري في نطاق عريض من شبكات الاستشعار الرادارية (UWB) المتضمنة لمرسل واحد وأجهزة متعددة الاستقبال. هذه الخوارزميات مبنية على مرشح الجسيمات المضمنة مع خوارزمية أسراب الجسيمات لتقديم الحلول المناسبة لمشكلة تتبع المسار في البيئات الديناميكية و المشوشة. الخوارزمية الأولى المعتمدة على الحل الأمثل باستخدام مرشح الجسيمات المبنية على أسراب الجسيمات المتكيفة والمعتمدة على القصور الوزني (AWPSOPF) والذي بدوره هو المرشح للجسيمات والمضمن مع كفاءة والمعتمد على القصور الوزني التكيفي لخوارزمية أسراب الجسيمات والتي تسهم في تحسين الحل التقاربي للخوارزمية، بالاضافة الى معالجة قضية التحيز للخوارزمية، بالاضافة الى مساهمتها في حل مشكلة قلة العينات وتطوير دقة التتبع. أما الخوارزمية الثانية فهي مرشح الجسيمات المعتمدة على خوارزمية أسراب الجسيمات الموزعة (DPSOPF)والتي هي النسخة الأكثر تطورا من (AWPSOPF) من حيث أنها مضمنة مع مرشح الجسيمات وأن جسيمات (PSO) مقسمة الى مجموعات أصغر نسبيا من الأولى والمبنية على المسافة الأقل بين الجسيمات والتي تعطي بدورها حلولا أقوى لمشاكل تتبع الأهداف.
English Abstract
Sensor networks are mainly used for applications such as emergence detection, target of interest monitoring, non-cooperative human object detection such as an intruder (target) for border surveillance, intrusion unauthorized movement around critical facilities. In this thesis, two new algorithms are proposed for target (human intruder) tracking in an Ultra WideBand (UWB) multistatic Radar Sensor Network (RSN) consisting of one transmitter and multiple receivers. These algorithms are based on Particle Filter (PF) with embedded variants of Particle Swarm Optimization (PSO) techniques to provide a solution of tracking problem in dynamic and noisy environments. First algorithm; Adaptive inertia Weight Particle Swarm Optimization Particle Filter (AWPSOPF), is a PF embedded with fitness based adaptive inertia weight PSO that improves the convergence of PSO, tackle PSO bias issue, solves PF sample impoverishment problem and improve tracking accuracy. The second algorithm; Distributed Particle Swarm Optimization Particle Filter (DPSOPF), is an enhanced version of AWPSOPF where distributed PSO is embedded in PF and PSO particles are divided into further small groups based on minimum distance which provides a robust solution for target tracking problem.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Electrical |
| Department: | College of Engineering and Physics > Electrical Engineering |
| Committee Advisor: | Alghadhban, Samir Nasser |
| Committee Members: | Zidouri, Abdelmalek Chikh and Alahmadi, Saad Mohammad |
| Depositing User: | MUHAMMAD MUJAHID AMIN (g201202600) |
| Date Deposited: | 05 Feb 2015 05:36 |
| Last Modified: | 01 Nov 2019 15:44 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139460 |