Алгоритм адаптивной настройки параметров линейного дискретного фильтра с использованием нечеткой экспертной системы
- 1 д.т.н., доцент, вед. науч. сотрудник, ФГУП «РНИИРС» ФНПЦ
- 2 вед. инженер, ФГУП «РНИИРС» ФНПЦ
- 3,4 инженер, ФГУП «РНИИРС» ФНПЦ
Аннотация
Постановка проблемы. В настоящее время в качестве носителей телекоммуникационного оборудования активно применяются летно-подъемные средства различного назначения, например, беспилотные летательные аппараты. Для радиомониторинга таких объектов необходимо выполнить их пространственную идентификацию на основе анализа траекторной информации, формируемой, как правило, линейным дискретным фильтром. В случае маневра летательного аппарата качество идентификации может значительно ухудшаться из-за увеличения динамической ошибки фильтра.
Цель. Разработать алгоритм адаптивной настройки параметров линейного дискретного фильтра к интенсивности маневра с использованием нечеткой экспертной системы для снижения динамической ошибки фильтрации траекторных измерений в условиях маневра летательного аппарата.
Результаты. Для обработки траекторных измерений в условиях маневра летательного аппарата предложено использовать адаптивный линейный дискретный «альфа-бета» фильтр. Для адаптации фильтра последовательно решены две задачи: обнаружение маневра и управление коэффициентом усиления фильтра. Обнаружение маневра выполнено на основе мажоритарного критерия «два из трех». Для управления коэффициентом усиления фильтра использована нечеткая экспертная система в виде множества нечетких логических правил. Представлена структурная схема адаптивного фильтра. Приведены результаты математического моделирования.
Практическая значимость. Алгоритм адаптивной настройки параметров линейного дискретного фильтра с использованием нечеткой экспертной системы в задаче слежения за параметрами движения летательного аппарата позволяет снизить динамическую ошибку фильтрации (в условиях проведенного математического моделирования на 40%).
Для цитирования
Елисеев А.В., Ануфриев К.В., Погорелов Р.А., Рубайло Д.Э. Алгоритм адаптивной настройки параметров линейного дискретного фильтра с использованием нечеткой экспертной системы // Радиотехника. 2019. № 7. С. 89–102. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-201907(9)-10
Список источников
- Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1993. 320 с.
- Бакулев П.А., Сычев М.И., Нгуен Чонг Лыу. Многомодельный алгоритм сопровождения траектории маневрирующей цели по данным обзорной РЛС // Радиотехника. 2004. № 1. С. 26−32.
- Елисеев А.В., Музыченко Н.Ю. Метод адаптивной настройки фильтра Калмана в задаче слежения за динамическим объектом с неизвестным ускорением // Радиотехника. 2014. № 8. С. 39−44.
- Елисеев А.В., Калашников Р.М., Тюрин Д.А. Алгоритм обработки измерений и адаптации математического обеспечения информационно-измерительной системы в условиях изменения модели информационного процесса // Успехи современной радиоэлектроники. 2013. № 8. С. 9−17.
- Сычев М.И., Фесенко С.В. Исследование многомодельных алгоритмов сопровождения воздушных судов по информации от радиолокационных средств наблюдения // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14. № 2. С. 10−17.
- Родкин М.М. Адаптивный метод настройки фильтра Калмана // Материалы 6-й Всерос. конф. «Радиолокация и радиосвязь». ИРЭ им. Котельникова РАН. 19−22 ноября 2012. С. 125−128.
- Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию. Киев: Изд. КВIЦ. 2000. 428 с.
- Мурзова М.А., Фарбер В.Е. Выбор коэффициентов сглаживания α-β фильтра по критерию минимума дисперсии суммарной ошибки для РЛС с ЛЧМ-сигналом // Радиотехника. 2018. № 4. С. 5−16.
- Гостев В.И. Проектирование нечетких логических регуляторов для систем автоматического управления. СПб.: БХВПетербург. 2011. 416 с.
- Булычев Ю.Г., Елисеев А.В. Обработка измерений в условиях мультиструктурных помех // Автометрия. 2007. Т. 43. № 5. С. 26−38.
- Елисеев А.В. Алгоритм линейной фильтрации, устойчивый к сингулярным ошибкам // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 2005. Т. 48. № 10. С. 20−29.