Метод получения интерполированных оценок параметров движения летательных аппаратов с использованием динамической фильтрации по результатам дискретных траекторных измерений

В.Г. Найденов; В.И. Поляков; В.М. Григоренко

Метод получения интерполированных оценок параметров движения летательных аппаратов с использованием динамической фильтрации по результатам дискретных траекторных измерений

В.Г. Найденов¹, В.И. Поляков², В.М. Григоренко³

научная статья Страницы: 27-35

¹ д.т.н., ст. науч. сотрудник, 46 Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ
² к.т.н., ст. науч. сотрудник, 46 Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ
³ к.т.н., ст. науч. сотрудник, начальник управления 4 Центрального научно-исследовательского института Министерства обороны РФ

Ключевые слова: траекторные измерения сглаженные оценки интерполированные оценки стохастические дифференциальные уравнения рекуррентные стохастические уравнения динамическая фильтрация вектор параметров движения

Аннотация

Разработан новый метод получения интерполированных оценок параметров движения летательных аппаратов с использованием динамической фильтрации по результатам дискретных траекторных измерений, который позволяет проводить эффективную статистическую обработку траекторных измерений с получением «гладких» траекторий полета летательных аппаратов на основе определения сглаженных оценок параметров движения ЛА как на моменты времени поступления измерений, так и на моменты времени, когда отсутствуют первичные измерения.

Для цитирования

Найденов В.Г., Поляков В.И., Григоренко В.М. Метод получения интерполированных оценок параметров движения летательных аппаратов с использованием динамической фильтрации по результатам дискретных траекторных измерений // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 10. С. 27–35.

Список источников

, N. Extrapolation, interpolation and smoothing of stationary time series. J. WileyandSons. NY. 1949.
Колмогоров А. Н.Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей // Изв. АНСССР. Сер. Математика. 1945. № 5.
Meditch, J. S., A successive approximation procedure for nonlinear data smoothing, Proc. Symp. Inform. Processing. Purdue university. 1969.
Stratonovich, R. L.,Detection and estimation of signal in noise when owe or both are non Gaussian // Proc. IEEE. 1970. V. 58. № 5.
Калман Р. Е., Бьюси Р. С. Новые результаты в линейной фильтрации и теории предсказания: пер. с англ. // Техническая механика 83. 1961. Сер. Д. № 1.
Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь. 1976.
Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов (нелинейная фильтрация и смежные вопросы). М.: Наука. 1974.
Ширяев А. Н. Вероятность. М.: Наука. 1989.
Wilsky, A.S, Wall, J.E., Sandell, N.R., Fixed interval smoothing problem. Stochastic. 1981.
Weiner, N.,FixedintervalsmoothingforStateSpaceModels. KluwerAcademicPublishers. 2001.
Найденов В. Г., Поляков В. И. Метод расчета начальных значений вектора оцениваемых параметров в уравнениях фильтра Калмана при обработке траекторной измерительной информации // Успехи современной радиоэлектроники». 2008. № 2.
Шахтарин Б. И. Фильтры Винера и Калмана. М.: Гелиос АРВ. 2008.
Оксендаль Б. Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложение: Пер. с англ. М.: Мир; ООО «Издательство АСТ». 2003.
Найденов В. Г., Поляков В. И. Метод формирования матричных коэффициентов рекуррентных стохастических уравнений в алгоритмах динамической фильтрации траекторных измерений // Информационно-измерительные и управляющие системы». 2009. Т. 7. № 10.

[1] , N. Extrapolation, interpolation and smoothing of stationary time series. J. WileyandSons. NY. 1949.

[2] Колмогоров А. Н.Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей // Изв. АНСССР. Сер. Математика. 1945. № 5.

[3] Meditch, J. S., A successive approximation procedure for nonlinear data smoothing, Proc. Symp. Inform. Processing. Purdue university. 1969.

[4] Stratonovich, R. L.,Detection and estimation of signal in noise when owe or both are non Gaussian // Proc. IEEE. 1970. V. 58. № 5.

[5] Калман Р. Е., Бьюси Р. С. Новые результаты в линейной фильтрации и теории предсказания: пер. с англ. // Техническая механика 83. 1961. Сер. Д. № 1.

[6] Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь. 1976.

[7] Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов (нелинейная фильтрация и смежные вопросы). М.: Наука. 1974.

[8] Ширяев А. Н. Вероятность. М.: Наука. 1989.

[9] Wilsky, A.S, Wall, J.E., Sandell, N.R., Fixed interval smoothing problem. Stochastic. 1981.

[10] Weiner, N.,FixedintervalsmoothingforStateSpaceModels. KluwerAcademicPublishers. 2001.

[11] Найденов В. Г., Поляков В. И. Метод расчета начальных значений вектора оцениваемых параметров в уравнениях фильтра Калмана при обработке траекторной измерительной информации // Успехи современной радиоэлектроники». 2008. № 2.

[12] Шахтарин Б. И. Фильтры Винера и Калмана. М.: Гелиос АРВ. 2008.

[13] Оксендаль Б. Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложение: Пер. с англ. М.: Мир; ООО «Издательство АСТ». 2003.

[14] Найденов В. Г., Поляков В. И. Метод формирования матричных коэффициентов рекуррентных стохастических уравнений в алгоритмах динамической фильтрации траекторных измерений // Информационно-измерительные и управляющие системы». 2009. Т. 7. № 10.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи