Extended target tracking using reduced rank Gaussian processes

Geleneksel takip algoritmaları büyük ölçüde nokta hedef varsayımına bağlı olmasına rağmen, bu varsayımın yeterliliği sensor çözünürlüklerindeki gelişmeler neticesinde sorgulanmaya başlanmıştır. İşlemcilerde gerçekleştirilen ilerlemeler ve sensör kapasitelerindeki hızlı artışlar, hedeflerin kinematik özelliklerinin ötesinde şekilsel karakteristiklerini de algılayabilmeye imkan sağlamıştır. Genişletilmiş hedef takibi birden fazla çözünürlük hücresine yayılan cisimlerin şeklini yinelemeli olarak öğrenme ve hareketini takip etme yeteneğidir. Bir sistemin girdi ve çıktıları arasındaki köprüyü parametrelere bağlı kalmadan, kavraması zor olmayan bir matematikle oluşturabilen Gauss süreçleri, bu tezdeki genişletilmiş hedef takibi yapısını kurmak için tercih edilmiştir. Diğer bir taraftan Gauss süreçlerinin doğasındaki bu esnekliğin bedeli olarak işlem karmaşıklığı göz önünde bulundurulmalıdır. Bu problemin çözümüne periyodik kernel matrislerinin daha düşük dereceli olarak ifade edilebilen spektral yakınsaması ile zemin hazırlanmıştır. Bununla birlikte detaylı matematiksal çıkarımlar yapılmış, diğer metodlar ile karşılaştırmalı benzetimler gerçekleştirilmiş ve metodun incelikleri tartışılmıştır.