Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

ПОСТРОЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ТРАЕКТОРИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА С ШАГОМ КОРРЕКЦИИ ПО ВСЕМ ИЗМЕРЕНИЯМ В РЛС ДАЛЬНЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-1-28-32

Полный текст:

Аннотация

Фильтр Калмана широко используется при траекторной обработке информации РЛС. Алгоритм фильтра Калмана чувствителен к аномальным измерениям. В данной работе рассматривается сигма-точечный фильтр Калмана и его модификации. Использование сигма-точечного преобразования позволяет изменить структуру фильтра и использовать все накопленные измерения на шаге коррекции. При коррекции по большому числу измерений, появляется возможность отбрасывать аномальные измерения. Также есть возможность определения параметров модели движения по всем измерениям одновременно. 

Об авторе

Л. В. Бородавкин
ОАО «НПК “НИИДАР”»
Россия

начальник лаборатории

Москва, 8 Марта ул, дом 10, строение 5, тел.: +7(495) 232-00-06, доб. 4346, +7(916) 47320—28



Список литературы

1. Суханов С.А., Хуторовский З.Н. Методы и алгоритмы построения траекторий низкоорбитальных объектов: Робастные процедуры сопровождения низкоорбитальных космических объектов. — Саарбрюккен: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012.

2. Саврасов Ю.С. Алгоритмы и программы в радиолокации. — М.: Радио и связь, 1985.

3. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения. — М.: Радио и связь, 2000.

4. Dan Simon, Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches. — New Jersey: John Wiley & Sons, 2006.

5. Julier, S.J.; Uhlmann, J.K. (1997). A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems. Int. Symp. Aerospace/Defense Sensing, Simul. and Controls 3. Retrieved 2008-05-03.

6. E.A. Wan and R. van der Merwe. The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation, in Proceedings of the IEEE Symposium 2000: Adaptive Systems for Signal Processing, Communications and Control. — Lake Louise, Alberta, Canada. — October 1—4, 2000.

7. Бондаренко А.П., Бородавкин Л.В., Оводенко В.Б., Трекин В.В. Учет атмосферных поправок во вторичной обработке РЛС ДО // Радиопромышленность. — 2014. — Вып. 1. — С. 123—135.

8. Van Der Merwe, R.; Wan E.A. The square-root unscented Kalman filter for state and parameter-estimation, in Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2001. Proceedings. (ICASSP ‘01). 2001 IEEE International Conference on, vol.6, no., pp. 3461—3464 vol.6, 2001.

9. Конаков, А.С., Шаврин, В.В., Тисленко, В.И., Савин, А.А. Сравнительный анализ среднеквадратической погрешности определения координат объекта в бесплатформенной инерциальной навигационной системе при использовании различных алгоритмов нелинейной фильтрации // Доклады ТУСУР. — июнь 2012. — No 1 (25). — Ч. 1.

10. Rousseeuw P.J., Leroy A.M., Robust regression and outlier detection. — New York: John Wiley & Sons, 1987.

11. H.A.P. Blom and Y. Bar-Shalom. The Interacting Multiple Model Algorithm for Systems with Markovian Switching Coefficients. — IEEE Trans. on Automatic Contr. — 1988. — pp.780—783.


Для цитирования:


Бородавкин Л.В. ПОСТРОЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ТРАЕКТОРИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА С ШАГОМ КОРРЕКЦИИ ПО ВСЕМ ИЗМЕРЕНИЯМ В РЛС ДАЛЬНЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ. Радиопромышленность. 2016;26(1):28-32. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-1-28-32

For citation:


Borodavkin L.V. THE KALMAN FILTER TRACK PARAMETER ESTIMATION WITH UPDATE STEP BY ALL ACCUMULATED MEASUREMENTS FOR THE LONG-RANGE RADAR. Radio industry (Russia). 2016;26(1):28-32. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2016-1-28-32

Просмотров: 485


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)