А.А. Костоглотов¹, А.С. Пеньков², С.В. Лазаренко³

1,2 Ростовский государственный университет путей сообщения (г. Ростов-на-Дону, Россия)

3 Донской государственный технический университет (г. Ростов-на-Дону, Россия)

Постановка проблемы. Традиционные фильтры сопровождения калмановского типа имеют в своей основе кинематическую модель движения, что приводит к возникновению динамических ошибок, значительно возрастающих при маневрировании цели. Одним из решений данной проблемы является разработка модели динамики движения с возможностью адаптации ее структуры к внешним воздействиям. Для этого нужно создать эффективный по критерию точности алгоритм оценки положения маневрирующего объекта.

Цель. Провести структурно-параметрический синтез фильтра сопровождения на базе декомпозиции по целевому функционалу с адаптацией к возмущениям траектории, используя структурно-адаптивную модель движения с декомпозицией по целевому функционалу.

Результаты. Разработана адаптивная модель движения в составе фильтра, обеспечивающая более высокую точности оценки в сравнении с классическим фильтром Калмана. Проведено численное моделирование, подтвердившее адекватность модели. Практическая значимость. Показано, что использование в составе фильтра динамической модели движения, учитывающей инерцию цели и воздействующие на нее силы, позволяет в значительной степени повысить эффективность оценки состояния.

Костоглотов А.А., Пеньков А.С., Лазаренко С.В. Структурно-параметрический синтез фильтра сопровождения на базе декомпозиции по целевому функционалу с адаптацией к возмущениям траектории // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 26. № 2. С. 14−25. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202102-02

1. Eurocontrol Standard Document for Radar Surveillance in En-Route Airspace and Major Terminal Areas. 10110000101st ed. March 1997.
2. Kangwagye S., Choi J.W. Design of a tracking filter suitable for 2D motion dynamics of an off-road target // 17th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS). 2017. P. 379−382.
3. Гуторов А.С. Математическое моделирование и иследование алгоритмов фильтрации при траекторной обработке данных по целям // Автоматизация процессов управления. 2015. № 1(39). С. 34−40.
4. Меркулов В.И., Канащенков А.И., Перов А.И., Дрогалин В.В. Оценивание дальности и скорости в радиолокационных системах. Ч. 1. М.: Радиотехника. 2004. 312 с.
5. Коновалов А.А. Основы траекторной обработки радиолокационной информации. СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2014. 180 с.
6. Yuan X., Lian F., Han C. Models and algorithms for tracking target with coordinated turn motion // Mathematical prooblems in engineering. January 2014. P. 1−10.
7. Hu Z., Xu W., Yan L., Peng J., Liang B. Dynamic Closest Point Identification and Estimation for Tumbling Target Capturing // IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). 2018.
8. Hajjaran H., Goldenberg A.A. Real-time motion planning of an autonomous mobile manipulator using a fuzzy adaptive Kalman filter // Robotics and Autonomous Systems. February 2007. № 66(2). P. 69−106.
9. Lee B.J., Park J., Joo Y.H. IMM Algorithm Using Intelligent Input Estimation for Maneuvering Target Tracking // IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E88-A(5). 2005.
10. Zhou X., Wei G., Wang S.W.A.D. Three-Dimensional ISAR Imaging Method for High-Speed Targets in Short-Range Using Impulse Radar Based on SIMO Array // Sensors. 2016. № 16.
11. Костоглотов А.А., Кузнецов А.А., Лазаренко С.В., Дерябкин И.В. Метод структурной адаптации дискретных алгоритмов объединенного принципа максимума в задачах оценки параметров движения // Информационно-управляющие системы. 2016. № 6. P. 10−15.
12. Костоглотов А.А., Кузнецов А.А., Лазаренко С.В. Синтез модели процесса с нестационарными возмущениями на основе маскимума функции обобщенной мощности // Математическое моделирование. 2016. Т. 28. № 12. С. 133−142.
13. Костоглотов А.А., Пеньков А.С., Лазаренко С.В. Метод синтеза адаптивных алгоритмов оценки параметров динамических систем на основе принципа декомпозиции и методологии объединного принципа максимума // Известия ВУЗов. СевероКавказский регион. Сер. Естественные науки. 2020. № 4(208). С. 22−28.
14. Лурье А.И. Аналитическая механика. М.: Государственное изд-во физико-математической литературы. 1961. 824 с.
15. Костоглотов А.А., Пеньков А.С. Оценка параметров датчиков положения с текущей адаптацией модели // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2017. С. 184−190.
16. Костоглотов А.А., Лазаренко С.В. Синтез адаптивных систем сопровождения на основе гипотезы о стационарности гамильтониана геперповерхности переключения // Радиотехника и электроника. 2017. Т. 62. № 2. С. 121−125.
17. Сейдж Э.П., Мелса Д.Л. Идентификация систем управления. М.: Наука. 1974.
18. Костоглотов А.А., Кузнецов А.А., Лазаренко С.В., Лосев В.А. Синтез фильтра сопровождения со структурной адаптацией на основе объединенного принципа максимума // Информационно-управляющие системы. 2015. № 4(77). С. 2−9.
19. Костоглотов А.А., Кузнецов А.А., Лазаренко С.В., Ценных Б.М. Анализ вариантов реализации фильтров сопровождения на основе объединенного принципа максимума // XX Междунар. научно-технич. конф. «Радиолокация, навигация, связь» (RLNC-2014). Воронеж. 2014. С. 1734−1743.
20. Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Кузнецов А.А., Дерябкин И.В., Лосев В.А. Структурный синтез дискретных адаптивных следящих систем на основе объединенного принципа максимума // Вестник донского государственного тенического университета. 2017. Т. 17. № 1(88). С. 105−112.
21. Лазаренко С.В., Костоглотов А.А., Агапов А.А., Лященко З.В. Синтез квазиоптимального многорежимного закона управления на основе условия максимума функции обобщенной мощности и принципа освобождаемости // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. Сер. Естественные науки. 2020. № 4(208). С. 29−35.
22. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. СПб. 2009. 280 с.
23. Farina A., Studer F.A. Radar data processing. Volume I – Introduction and tracking. New York: Research Studies Press. 1985. 348 p.
24. Ng B., Tran H., Martorella M., Giusti E., Salvetti F., Phan A. Estimation of the Total Rotational Velocity of a Non-Cooperative Target with a High Cross-Range Resolution 3D InISAR System // IET Radar Sonar Navigation. 2017. № 11.
25. Zhang Y., Yang Q., Deng B., Qin Y.L., Wang H. Estimation of Translational Motion Parameters in Terahertz Interferometric Inverse Synthetic Aperture Radar (InISAR) Imaging Based on a Strong Scattering Centers Fusion Techniqu // Remote Sensing. 2019. № 11.