Stochastické metody určování polohy a predikce pohybu objektů v prostoru

Abstract

Cílem této dizertační práce je návrh nového asociačního algoritmu určeného primárně pro systémy Multi-Static Primary Surveillance Radar (MSPSR). Systémy MSPSR spadají do kategorie pasivních multilateračních radarových systémů. Práce je rozdělena na čtyři kapitoly. První kapitola slouží jako úvod do problematiky určování polohy cílů v systémech MSPSR. Mimo samotného úvodu také obsahuje rešerši existujících postupů řešení asociace v systémech MSPSR společně s popisem jejich nedostatků a stanovením požadavků na nový algoritmus. Hlavním obsahem druhé kapitoly práce je pak vlastní publikační činnost autora (plné texty článků) jejímž tématem je právě zcela nový algoritmus asociace pro určení polohy cíle. Navrhovaný algoritmus je založený na Markov Chain Monte Carlo (MCMC) metodách a také neparametrickém apriorním rozdělení pro asociace které nese název Indian Buffet Process (IBP). K článkům je zde poskytnut teoretický úvod do MCMC metod a IBP a také krátká diskuze výsledků v článcích dosažených. Třetí kapitola se zabývá diskuzí zvoleného řešení, dosažených výsledků a možných dalších směrů výzkumu metodologie. Poslední kapitola slouží jako závěr této práce.

The goal of this dissertation thesis is the development of brand new association algorithm intended to use in the Multi-Static Primary Surveillance Radar (MSPSR) systems. The MSPSR systems are included in the category of passive multilateration radar systems. The thesis is divided in to four chapters. The first chapter serves the purpose of introduction in to the matter of target position estimation in the MSPSR systems. After the introduction, the research of current solutions of the MSPSR association problem is included together with the description of their drawbacks which forms the requirements for the new algorithm. The second chapter is mainly consisted of the publication work of the author (article full texts) the main point of which is the brand new association algorithm for target position determination. The proposed algorithm is based on the Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) methods and the nonparametric association prior distribution with the name Indian Buffet Process (IBP). The articles are supplemented with short introduction in to the MCMC methods and the IBP. The chosen methodology and achieved results are discussed in the third chapter together with the ideas for future development. The last chapter concludes the thesis.