Сопровождение целей методами вторичной обработки. Раздаточный материал (1015550)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Вторичная (траекторная)Модели движения целиобработка информации1. Полиномиальная - квазидетерминированнаяmx(t ) = ∑ θi t iОбнаружение (автозахват)траекторий целейi =02. Со стационарными независимымиприращениями – стохастические:Δxk = xk – xk-1 = T0 vkΔvk = vk – vk-1 = T0 ak2) Сглаживание и экстраполяциякоординат и параметров движения— стробирование, обнаружение маневраСтруктурная схема алгоритмов вторичнойобработки3. С порождающим случайным процессом nпx k = Φθ k-1 +Γn п k ,θ k-1 = (x k-1 , v k-1 ,…) TСглаживание координати параметров движения целейКритерии оптимальности сглаживания(экстраполяции):- максимального правдоподобия (МП),- минимума среднеквадратической ошибки.1.

Использование критерия МПОбозначимx((k-1)⋅T) = xk, k = 1, 2,…, n, T = TобзМодель движения – квазидетерминир. 1-порядка:xk = θ0 + θ1⋅(k-1) ⋅T,где θ0 = x1, θ1 = vФункцияправдоподобия вектора параметровGθ =(θ0, θ1)()⎡ xl − x 2 ⎤Gkk1⎢⎥L(θ) = ∏exp ⎢ −2⎥2σ2πσk =1⎢⎣⎥⎦Максимум функции правдоподобия находим, решаясистему уравнений:⎧ ∂ ln L⎪ ∂θ = 0⎪ 0, откуда:⎨∂lnL⎪=0⎪⎩ ∂θ1n6 k − 4 − 4n lθ0 = − ∑xk ,n(n + 1)k =1n1 n 12k − 6 − 6n lθ1 = ∑xkT k =1 n(n 2 − 1)Алгоритм скользящего сглаживания6k − 2 − 2n lxk ,n(n + 1)k =1nxn = θ0 + θ1 (n − 1)T = ∑Ck2.

Использование критерия минимума СКОФильтр Калмана 2-го порядкаМодель движения:Наблюдаемый (измеряемый) процесс:()⎧ x = x* + A xl − x*kkkk⎪ k⎪ *⎨ xk = xk −1 + vk T0⎪l *⎪vk = vk −1 + Bk xk − xk⎩(xk = x0 + v k T0x k = xk + ξ k– оценка дальности– экстраполированная дальность)– оценка скоростиОбновляющий процесс (ошибка экстраполяции)(ε k = xlk − xk*)Коэффициенты фильтра2(2k − 1)⎧A=⎪ k k (k + 1)⎪⎨6⎪ Bk = 1⎪⎩T0 k (k + 1)Фильтр Калмана векторного процессаGG GθG k +1 = ΦθJGk + n пk – модель движенияnпk = Γ k wk – порождающий процесс (возмущающеевоздействие)GΦ – матрица экстраполяции θ kПри⎡1 T0 T02 / 2 ⎤⎢⎥T0 ⎥ .Φ = ⎢0 1⎢0 01 ⎥⎦⎣GGGНаблюдается процессx k = H θk + n knk – ошибки измерения,H – матрица пересчета фильтруемых параметров в⎧ xkG⎪θ k = ⎨v k⎪g⎩ kизмеряемыеGДля x k = x k⇒ H = [1 0 0]Уравнения дискретного фильтра Калмана*1. θ k = Φθ k −1– уравнение экстраполяцииоценки*2.

Ψ k = ΦΨ k −1Φ−13. Ψ kT– корреляционная матрицаошибок экстраполяции*−1= Ψ k −1 + H R HT−1– корреляционная матрицаошибок оцениванияT4. K k = Ψ k H R*5. θ k = θ k-1−1– матричный коэффициентусиления фильтра Калмана*+ K k ⎛⎜ y k − Hθ k ⎞⎟ – основное ур-ние фильтрации⎝⎠R – корреляционная матрица ошибок измерения.

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов учебной работы