Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Математическая модель для исследования структуры погрешности оценки параметров движения летательных аппаратов при сглаженной обработке траекторной измерительной информации с использованием методов динамической фильтрации

В.Г. Найденов1, В.И. Поляков2, А.Н. Щукин3

научная статья Страницы: 40-52

  1. 1 д.т.н., ст. науч. сотрудник, 46 Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ
  2. 2,3 к.т.н., ст. науч. сотрудник, 46 Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ

Аннотация

Разработана математическая модель для исследования структуры погрешности оценки параметров движения летательных аппаратов при сглаженной обработке траекторной измерительной информации с использованием методов динамической фильтрации. Применение такой модели позволит определить структуру погрешностей параметров движения ЛА при сглаженной обработке траекторной измерительной информации, оценить дисперсии и времена корреляции этих погрешностей.

Разработанная модель позволяет оценить влияние несоответствия значений матричных коэффициентов в расчетных моделях частично наблюдаемых процессов, заложенных в параметры фильтра, значениям, которые соответствуют реальной картине натурного измерительного эксперимента, на величину искомых параметров движения ЛА.

Для цитирования

Найденов В.Г., Поляков В.И., Щукин А.Н. Математическая модель для исследования структуры погрешности оценки параметров движения летательных аппаратов при сглаженной обработке траекторной измерительной информации с использованием методов динамической фильтрации // Успехи современной радиоэлектроники. 2013. № 4. С. 40–52.

Список источников
  1. Sejjdzh EH., Mels Dzh. Teorija ocenivanija i ee primenenie v svjazi i upravlenii. M.: Svjaz. 1976.
  2. Wiener N. Extrapolation, interpolation and smoothing of stationary time series. N.Y.: J. Wiley and Sons. 1949.
  3. Weiner N. Fixed interval smoothing for State Space Models. Kluwer Academic Publishers, 2001.
  4. Meditch J. S. A successive approximation procedure for nonlinear data smoothing // Proc. Symp. Inform. Processing. PurdueUniversity. 1969.
  5. Kalman R. E., Bjusi R. S. Novye rezultaty v linejjnojj filtracii i teorii predskazanija: per. s angl. Tekhnicheskaja mekhanika 83.Ser. D.1961. № 1.
  6. Lipcer R. SH., SHirjaev A. N. Statistika sluchajjnykh processov (nelinejjnaja filtracija i smezhnye voprosy).M.: Nauka. 1974.
  7. SHirjaev A. N.Verojatnost. M.: Nauka. 1989.
  8. Wilsky A. S., Wall J. E., Sandell N. R. Fixed interval smoothing problem. Stochastic. 1981.
  9. Najjdenov V. G., Poljakov V. I. Metod formirovanija matrichnykh koehfficientov rekurrentnykh stokhasticheskikh uravnenijj v algoritmakh dinamicheskojj filtracii traektornykh izmerenijj // Informacionno-izmeritelnye i upravljajushhie sistemy. 2009. T. 7. № 10.