rpd000002960 (161400 (24.05.05).С1 Прицельно-навигационные системы ЛА)

Семестр

Трудоем-кость,

час.

Лек-ций,

час.

Практич. занятий,

час.

Лаборат. работ,

час.

СРС,

час.

Экзаменов,

час.

Форма промежуточного контроля

6

144

38

0

12

67

27

Э

7

72

38

0

16

18

0

Зо

Итого

216

76

0

28

85

27

Красильщиков М.Н.

_________________________

Заведующий обеспечивающей кафедрой 704

_________________________

Заведующий выпускающей кафедрой 704

_________________________

Декан выпускающего факультета 7

_________________________

N

Шифр

Результат освоения

1

У-16

Уметь находить оптимальные оценки компонент вектора состояния и параметров модели летательных аппаратов

2

У-15

Уметь обрабатывать результаты стати-стического эксперимента

3

У-14

Уметь решать стохастические дифференциальные уравнения

4

З-20

Знать методы обработки статистической информации

5

З-19

Знать основы теории оптимальных статистических решений

6

З-18

Знать методы теории марковских процессов

7

З-17

Знать основы теории случайных процессов

8

В-14

Владеть методом наименьших квадратов

9

В-13

Владеть методом максимального правдоподобия

10

В-12

Владеть байесовскими алгоритмами фильтрации

11

В-11

Владеть методом статистической линеаризации

12

В-20

Владеть методами решения дифференциальных уравнений для моментов

N

Шифр

Компетенция

1

НИК-1

Готов использовать знания фундаментальных законов природы и основных физических законов в области механики, термодинамики, электричества и магнетизма, атомной физики в научных исследованиях

2

НИК-4

Владеет методиками и организацией проведения экспериментов и испытаний, а также проведения анализа их результатов

3

ПСК-1.4

Умеет проводить имитационное математическое и полунатурное моделирование процессов функционирования обзорно-прицельных и навигационных интегрированных систем летательных аппаратов с целью отработки их алгоритмов, определения характеристик и оценки эффективности этих систем

Модуль

Раздел

Лекции

Практич. занятия

Лаборат. работы

СРС

Всего часов

Всего с экзаменами и курсовыми

Априорный анализ

Цели и задачи дисциплины. Формализация предметной области

2

0

0

1

3

144

Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

10

0

0

10

20

Случайные поля

2

0

0

2

4

Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

24

0

12

39

75

Апостериорный анализ

Байесовские алгоритмы оценивания

14

0

8

3

25

72

Основные задачи апостериорного анализа

8

0

0

0

8

Метод наименьших квадратов

16

0

8

0

24

Всего

76

0

28

55

159

216

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема лекции

Дидакт. единицы

1

1.1.Цели и задачи дисциплины. Формализация предметной области

2

Цели и задачи дисциплины. Формализация предметной области

1

2

1.2. Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

2

математическое ожидание, дисперсия и корреляционная функция СП. понятие эргодичности и стационарности СП

2

3

1.2. Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

2

Понятие о случайном процессе. Значение случайного процесса.

2

4

1.2. Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

2

Классификация случайных процесов по свойствам распределения

2

5

1.2. Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

2

Простейшие преобразования СП. Белый шум. Каноническое разложение СП

2

6

1.2. Случайные процессы (СП), основные понятия и определения

2

спектральное преобразование стационарного СП. Спектральная плотность СП и её свойства

2

7

1.3.Случайные поля

2

Случайные поля. Скалярные и векторные случайные поля

2

8

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Априорный анализ точности линейных систем

4

9

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Формирующий фильтр

4

10

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Априорный анализ точности нелинейных систем

4

11

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Понятие о методе статистической линеаризации

5

12

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Методы априорного анализа, основанные на статистической линеаризации

5

13

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Диффузионные марковские процессы

5

14

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Приближённое решение уравнеия Фоккера-Планка-Колмоорова

5

15

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Гауссовский диффузионный процесс.

4

16

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

решение уравнения Фоккера-Планка-Колмогорова в установившемся режиме

5

17

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Метод Монте-Карло

5, 3

18

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Использование метода Монте-Карло для решения прикладных задач анализа точности нелинейных систем

5

19

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

2

Моделирование случайных векторов с заданными статистическими характеристиками

4, 5

20

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

2

Байесовские и минимаксные алгоритмы оценивания

7

21

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

2

Дискретный линейный фильтр Калмана

7

22

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

2

Квазилинейный дискретный фильтр Калмана

7

23

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

2

Байесовский алгоритм оценивания дискретный фильтр 2-го порядка

7

24

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

2

Примеры построения байсовских алгоритмов оценивания в прикладных задачах

7

25

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

4

Непрерывный фильтр Калмана и особенности его реализации

7

26

2.1.Основные задачи апостериорного анализа

2

Основныезадачи апостериорного анализа

6

27

2.1.Основные задачи апостериорного анализа

2

Функция потерь и функция риска. Статистические решения и оптимальные оценки.

6

28

2.1.Основные задачи апостериорного анализа

2

Байсовские решения и байесовские оценки

6

29

2.1.Основные задачи апостериорного анализа

2

Гарантирующие и доверительные оценки

6

30

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Классическая форма метода наименьших квадратов

7

31

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Рекуррентная модификация метода наименьших квадратов.

7

32

2.2.Метод наименьших квадратов

4

Модификация МНК, используемая при определении орбит космических аппаратов

7

33

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Метод максимальногоправдоподобия.

7

34

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Реализация алгоритма ММП в прикладных задачах

7

35

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Связь МНК и ММП

7

36

2.2.Метод наименьших квадратов

2

Аналитический алгорим анализа точности оценивания при испрользовании МНК и ММП

7

Итого:

76

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема практического занятия

Дидакт. единицы

Итого:

№ п/п

Раздел дисциплины

Наименование лабораторной работы

Наименование лаборатории

Объем, часов

Дидакт. единицы

1

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

Определение дисперсии угла крена ЛА в установившемся режиме

компьютерный класс ф-та 7

4

4

2

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

Определение дисперсии угла крена Ла в установившемся режиме с учётом нелинейностей в замкнутом контуре

компьютерный класс ф-та 7

4

5

3

1.4.Априорный анализ точности линейных и нелинейных систем

Исследование динамики нелинейной системы стабилизации ЛА прислучайных возмушениях по методу Монте-Карло

Компьютерный класс факультета 7

4

5

4

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

Линейный дискретный фильтр Калмана

Компьютерныйкласс ф-та 7

4

7

5

2.1.Байесовские алгоритмы оценивания

Квазилинейный дискретный фильтр Калмана

Компьютерный класс ф-та 7

4

7

6

2.2.Метод наименьших квадратов

Определение орбиты космического аппарата с помощью МНК по полной выборке

Компьютерный класс

4

7

7

2.2.Метод наименьших квадратов

Определение орбиты космического аппарата с помощью рекуррентной модификации МНК

Компьютерный класс ф-та 7

4

7

Итого:

28

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Наименование типового задания

Итого: