Parçacık süzgeçleme temelli dağıtımlı sezim ve karar tümleştirme

Bu tezde, Gauss olmayan ve değişken değerleri bilinmeyen gürültü altında çalışabilen bir dağıtımlı sezim ve karar tümleştirme sistemi geliştirilmiştir. Öncelikli olarak amaçlanan, yerel sezimleyici ve tümleştirme merkezi karar verme kurallarının, gözlem verisi istatistiklerine dair gerçekçi olmayan varsayımlardan kaçınılarak belirlenmesidir. Önerilen yapı parçacık temelli kavramlara dayandırılmaktadır. Problemin dinamik bir modelinin kurulabilmesi için, gözlem verisi Gauss karışımı gürültü ile özbağlanımlı süreç olarak modellenmiştir. Önerilen sistem bilinmeyen gürültü değişkenlerinin kestirimi için kullanılan bir parçacık süzgeci ve sonrasında dağıtımlı sezim ve yerel kararları tümleştirmeyi gerçekleştiren parçacık sürü optimizasyonundan (PSO) oluşmaktadır. Tümleştirme kuralı, algılayıcıların kararları arasında istatistiksel olarak bağımsızlık varsayımında bulunmadan, copula fonksiyonu kullanılarak algılayıcı kararlarının marjinal olasılık yoğunluklarının ortak olasılık yoğunluklarına ilişkilendirilmesiyle tasarlanmıştır. Kullanılan copula fonksiyonuna ait değişken PSO kullanılarak kestirilmektedir. Önerilen yöntemlerle elde edilen hata olasılıkları teorik hata olasılıkları ile karşılaştırıldığında umut vaat eden sonuçlar elde edilmiştir.