Диссертация (Повышение точности определения навигационных параметров вертолета при посадке на корабль), страница 24
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Повышение точности определения навигационных параметров вертолета при посадке на корабль". PDF-файл из архива "Повышение точности определения навигационных параметров вертолета при посадке на корабль", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст 24 страницы из PDF
Анализ точности определения собственных координат прииспользованиирадионавигационнойсистемысмалымибазамимеждупередатчиками. //Электронный журнал Труды МАИ, Москва, 2014. – № 78. –режим доступа http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=53755 .46.Крючков И.В., Филатов А.А.Синхронизацияподвижныхмодулейраспределенных радиолокационных комплексов // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. 2012. — № 8 (http://engjournal.ru/catalog/pribor/radio/316.html)47.Remote Atomic Clock Synchronization via Satellites and Optical Fibers / D.Piester, M.
Rost, M. Fujieda et al. // Adv. Radio Sci. – 2011. – Vol. 9. – P. 1–7.48.416 с.Черняк В.С. Многопозиционная радиолокация М.: Радио и связь, 1993. –15649.Крючков И.В., Нефедов С.И., Сапонов А.В., Филатов А.А.Синхронизацияшкал времени в малобазовых распределенных РЛС. «Радиотехника» .М.:Радиотехника, 2015.
№ 8 стр. 69-74.50.Крючков И.В., Нефедов С.И., Сапонов А.В., Филатов А.А. ОсобенностифазовойсинхронизациираспределенныхРЛС.«Радиотехника».М.:Радиотехника, 2015. № 8 стр. 64-68.51.J.P. Gauthier, E.P. Glennon, C.C. Rizos, A.G. Dempster. Time TransferPerformance of Locata-Initial Result. Proceedings of the 45th Annual Precise Time andTime Interval Systems and Applications Meeting. December 2 - 5, 2013.52.ТихоновВ.И.ХарисовВ.Н.Статистическийанализисинтезрадиотехнических устройств и систем: Учеб. Пособие для вузов.
– М.: Радио исвязь, 1991. – 608 с.: ил53.Кишко Д.В. Определение координат объекта на основе многомодовойфильтрации неоднозначных фазовых измерений //«ТрудыМАИ»,2015,№ 82.–«Электронный журналрежимдоступа:http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=58803 .54.Jiang W; Li Y; Rizos C. On-the-fly Locata/inertial navigation system integrationfor precise maritime application. Measurement Science and Technology , 2013 vol. 24,no. 10.55.Jiang W; Li Y; Rizos C. Locata-based precise point positioning for kinematicmaritime applications. GPS Solutions, January 2015, Vol. 19, Issue 1, pp 117-128.56.Kalman R.E.
A new approach to linear filtering and prediction problems. Journalof Basic Engineering 82 (1): pp. 35–45.57.Julier S.J., Uhlmann J.K. A New Extension of the Kalman Filter to NonlinearSystems, in Proc. Of AeroSense: The 11-th Int/Symp/ on Aerospace/Defence Sensing,Simulation and Control., 199758.Wan E.A., R. van der Merwe, The Unscented Kalman Filter for NonlinearEstimation», in Proc. of IEEE Symposium 2000 (AS-SPXX), Lake Louise, Alberta,Canada, 2000.15759.Wan, E.A. and R.
van der Merwe, The Square-Root Unscented Kalman Filter forstate and parameter-estimation, in Proc. of IEEE Symposium 2000 (AS-SPXX), LakeLouise, Alberta, Canada, 2000.60.Optiz F., Kausch T., UKF controlled Variable-Structure IMM Algorithms usingCoordinated Turn Model, in Proc. of the 7th International Conference on InformationFusion, Stockholm, 2004, pp. 123-129.61.МикаэльянС.В.Методыфильтрациинаосновемноготочечнойаппроксимации плотности вероятности оценки в задаче определения параметровдвижения цели при помощи измерителя с нелинейной характеристикой // Наука иобразование: электронное научно-техническое издание, 2011, № 10 . – режимдоступа: http://technomag.edu.ru/doc/238271.html .62.Guo R., Qin Z., Chen C.
An Adaptive Unscented Particle Filter for TrackingGround Maneuvering Target // Mechatronics and Automation, 2007. ICMA 2007.International Conference on 5-8 August 2007. pp 2138 – 2143.63.Teunissen P. J. G. GNSS Integer Ambiguity Validation: Overview of Theory andMethods. Proceedings of The Institute of Navigation Pacific PNT 2013 Honolulu,Hawaii, April 23-25, 2013, pp. 673-68464.Teunissen P. J.
G. The least-squares ambiguities decorrelation adjustment: amethod for fast GPS integer ambiguity estimation. Journal of Geodesy, 1995, 70, pp.65-82.65.X.-W.Chang, X.Yang, T.Zhou, MLAMBDA: A modified LAMBDA method forinteger least-squares estimation, J.Geodesy, Vol.79, 552-565, 2005.66.Поваляев А.А. Задача фильтрации при неоднозначных фазовых измерениях.Радиотехника и электроника, 1999 том 44, №8, с.
972-981.67.Вентцель Е. С. Исследование операций. М., «Советское радио», 1972, 552 с.68.Зингер Р.А. Оценка характеристик оптимального фильтра для слежения запилотируемой целью. Зарубежная радиоэлектроника, 1971, № 8, с. 40-57.69.Кишко Д.В. Влияние смещения фазовых центров антенн на точностьопределениякоординатлетательныхаппаратовврадионавигационных158корабельных системах посадки. «Наукоемкие технологии» - М.: Радиотехника.2015, № 8 стр. 31-35.159Приложение АСовместная функция правдоподобия вектора оцениваемых параметров наоснове грубого значения вектора оцениваемых параметров и вектора измеренийможет быть представлена в следующем видеT1L(Δ) = exp {− minn (ΔT с−1 Δ + (n − Δ) μ−1 (n − Δ))},2(А.1)n = [ + ]n(А.2)Выражение, стоящее в круглых скобках в (А.1), может быть приведено квидуTΔT с−1 Δ + (n − Δ) μ−1 (n − Δ) == ΔT с−1 Δ + ( n μ−1 − Δ μ−1 )(n − Δ) == ΔT с−1 Δ + n T μ−1 n − n T μ−1 Δ − ΔT T μ−1 n ++ΔT T μ−1 Δ = ΔT (с−1 + T μ−1 )Δ − n μ−1 Δ − ΔT T μ−1 n ++n μ−1 n(А.3)Введем обозначения = (с−1 + T μ−1 )−(А.4)∆n = T μ−1 n(А.5)Учитывая симметричной матрицы преобразуем (А.2) следующим образомΔT Δ − n T μ −1 Δ − ΔT −1 μ−1 ki + n μ n = ΔT −1 Δ −−∆n −1 Δ − ΔT −1 ∆n + ∆n −1 ∆n − ∆n −1 ∆ n + n μ−1 n =T −1= (Δ − ∆n ) − (Δ − ∆ n ) + n μ n −TT−(T μ−1 n ) −1 T μ−1 n == (Δ − ∆n ) − (Δ − ∆ n ) + n n ,(А.6)гдеpp = μ−1 − μ−1 μ−1 = [qppq],qq(А.7)160где p и q – обозначают индексы деления матрицы на составные матрицы,соответствующие векторам однозначных и неоднозначных измерений , .Продолжим дальнейшее преобразование последнего слагаемого в (А.3)n T n = [Tpp(T + )] [qp=[T pp + (T + )qppq] [ + ] =qqT pq + (T + )qq ] [ + ] == (T pp + (T + )qp ) + (T pq + (T + )qq )( + ) == T pp + T qp + qp + T pq + T pq + T qq + T qq ++ qq + qq = T pp + T qp + T pq + T qq +TT−1+ qp −1qp (qp + qq ) + ( pq + qq )qp qp + qq .(А.8)Обозначим ∗ = −− − , ∗ = [ ] .(А.9)(А.10)Тогда (А.4) можно переписать какn T n = T pp + T qp + T pq + T qq ++ T qp ∗ + ∗ qp + T qq + ∗T qq ∗ − ∗T qq ∗ == ∗T ∗ + ( − ∗ )T ( − ∗ ) − ∗T qq ∗ .(А.11)С учетом (А.11) и (А.6) изначальное выражение (А.1) преобразуется к виду1TL(Δ) = exp {− min (ΔT с−1 Δ + (n − Δ) μ−1 (n − Δ))} =2 n1T∗ T∗= exp {− min ((Δ − ∆n ) − (Δ − ∆ n ) + ( − ) ( − ) +2 n+ ∗T ∗ − ∗T qq ∗ )}(А.12).
