ВторичнаяОбработка (Вторичная (траекторная) обработка информации. Раздаточный материал)
Описание файла
Файл "ВторичнаяОбработка" внутри архива находится в папке "Вторичная (траекторная) обработка информации. Раздаточный материал". Документ из архива "Вторичная (траекторная) обработка информации. Раздаточный материал", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "радиолокация и радиотехника" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "радиолокационные системы" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "ВторичнаяОбработка"
Текст из документа "ВторичнаяОбработка"
Вторичная (траекторная) обработка информации 1) Обнаружение (автозахват) траекторий целей 2) Сглаживание и экстраполяция координат и параметров движения — стробирование, обнаружение маневра | Структурная схема алгоритмовобнаружения и сброса траектории |
Структурная схема алгоритмоввторичной обработки | Модели движения цели 1. Полиномиальная - квазидерминированная 2. Со стационарными независимыми приращениями – стохастические: |
Автозахват траектории Отметки – совокупность координат: Стробирование: физическое и математическое 1. Траектории могут начинаться только в определенной области пространства. 2. Цель – материальный объект с ограниченными возможностями маневра. | Критерии и алгоритмы автозахвата |
Формирование стробов |
2. Вальда – последовательный: Минимальное среднее TАЗ при заданных DАЗ и FАЗ | Анализ алгоритмов автозахватаПолагаем: в стробе - M элементов разрешения Плоскость случайных блужданий |
2а. Усеченный Вальда При k = n полагают B = A 3. k из n – типа последовательного анализа Дополняют критерием завязки: L «единиц» подряд 4. k из n со сбросом Сброс накопления – при l «нулях» подряд |
Граф алгоритма автозахвата | Среднее время до автозахвата |
Матрица переходных вероятностей | Для критерия 3/5-3 |
Сглаживание координат
и параметров движения целей
Критерии оптимальности сглаживания
(экстраполяции):
- максимального правдоподобия (МП),
- минимума среднеквадратической ошибки.
1. Использование критерия МП
Обозначим
x[(k-1)Tобз) = xk, k = 1, 2,…, n, T = Tобз
Модель движения
xk = 0 + 1(k-1) T,
где
0 = x1, 1 = v
Функция правдоподобия вектора параметров (0, 1)
Максимум функции правдоподобия находим, решая систему уравнений:
Алгоритм скользящего сглаживания
2. Использование критерия минимума СКО