Синтез фильтра координат угла прямой видимости на основе интерактивного многомодельного алгоритма оценки
Ключевые слова:
летное оборудование, цель, маневр, угол прямой видимости, интерактивная мультимодельАннотация
На основе отслеживающей многоконтурной системы координат целевого угла в статье был выбран и предложен интерактивный многомодельный алгоритм адаптивного фильтра для улучшения качества фильтра целевых фазовых координат. Алгоритм интерактивной многомодельной оценки способен адаптироваться к динамике цели по мере продвижения процесса оценки к наиболее подходящей модели. Данный алгоритм имеет 3 модели, выбранные для разработки фильтра координат угла прямой видимости: модель постоянной скорости (CV), модель Зингера и модель постоянного ускорения, характеризующие 3 различных уровня маневренности цели. В результате, качество оценки фазовых координат цели улучшается, поскольку процесс оценки имеет перераспределение вероятностей каждой модели в соответствии с фактическим маневрированием цели. Структура фильтров проста, ошибка оценки мала, а задержка обнаружения маневрирования значительно сокращается. Результаты проверяются посредством моделирования, гарантируя, что во всех случаях цель маневрирует с разной интенсивностью и частотой, фильтр координат угла прямой видимости всегда точно определяет угловые координаты цели. Метод синтеза системы координат цели, использованный в статье, может быть расширен и применен к системам сопровождения целей в РЛС управления огнем, размещенных под землей.
Литература
2. Jiyuan L., Jun Z., Yingying L. Applying auto-adaptation filter to tracking of maneuvering target in special relative navigation // J. Northwest. Polytech. Univ. 4, 013. 2018.
3. Канащенкова А.И., Меркулова В.И. Авиационные системы радиоуправления // Радиотехника. Москва. 2013.
4. Bar S.Y., Rong L.X., Kirubarajan T. Estimation with applications to tracking and navigation // Theory Algorithms and Software. John Wiley & Sons. 2011.
5. Blackman S., Popoli R. Design and analysis of modern tracking systems // Artech House. 2009.
6. Shaofeng M., Xinxi F., Yulei L., Zhang W., Xiaomei Z. A variable dimension adaptive IMM tracking algorithm // Electron. Opt. Control 22.(02). 2016. pp. 36-45.
7. Xiu L. H., Jing S.Y. Curve model of adaptive interaction model algorithm tracking method // Applied Mechanics and Materials. Vol 738-739. March 2018. pp. 344-349.
8. Jiangw L.V.Z., Lan Y. IMM-CKF algorithm based on variable dimension interaction // Comput. Appl. Softw. 30(5). 4–6. 2017.
9. Nguyen. N.T., Nguyen D.T., Nguyen V.B. Synthesis of remote control law when taking into dynamics and nonlinearity of the missile stage // The International Conference on Intelligent Systems & Networks. Springer. March 2021.
10. Xiong K., Wei C. Spacecraft relative navigation based on multiple model adaptive estimator // J. Syst. Sci. Math. Sci. 34(07). 2018. pp. 828–837.
11. Sambasiva R., Raj K. Implementation of adaptive filter algorithm for underwater acoustic System // International Journal of Recent Trends in Engineering. Vol 2. No.2. 2019. pp. 13-22.
12. Le X.R., Kilkov V.P. A survey of maneuvering target tracking: Approximation techniques for nonlinear filtering // Proceedings of SPIE conference on signal and data processing of small targets. 2014. pp. 537-550.
13. Li X.R., Jilkov V.P. Survey of maneuvering target tracking-part V // IEEE transaction on aerospace and electronic systems. 41 (4). 2015. pp. 1255-1321.
14. Benlian X. An adaptive tracking algorithm for bearings-only maneuvering target // International journal of computer science and network security. 7 (1). 2017.
15. Yang C., Blasch E. Characteristic errors of the IMM algorithm under three maneuver models for an accelerating target // In: International Conference on Information Fusion. IEEE. 2018.
16. Yang C.C., Tsung T.K. An interactive dynamic multi-objective programming model to support better land use planning // Land Use Policy, Elsevier, Vol.36. 2016. pp. 13-22
17. Qian G.H., Li Y., Luo R.J. One maneuvering frequency and the variance adaptive filtering algorithm for maneuvering target tracking // J. Radars 2(6).2017. pp. 258–264.
18. Sik K.H., Yong C. S. Design of fuzzy IMM algorithm based on Basic Sub-models and Time-varying mode transition probabilities // International journal of control automation and systems. 4 (5). 2016. pp. 559-566.
19. Bum L. J., Hoon J. Y., Bea P. J. IMM method using intelligent input estimation for maneuvering target tracking // ICCAS 2013. pp. 1278-1282.
20. Nguyen V.B., Nguyen N. T. Synthesis of parameter recognition algorithm and state evaluation for flight device // East European Scientific Journal. Vol 2. No.66. 2021. pр. 10-17.
21. Nguyen V.B, Dang C.V. Synthesis of the maneuver target acceleration determines algorithm // Journal of natural and technical sciences. Sputnik Publishing House. No.2 (153). 2021. pp. 145-156.
22. Wu N.E., Zhang Y., Zhou K. Detection, estimation and accommodation of loss of control effectiveness // International journal of adaptive control and signal processing. 14. 2010. pp. 775-795.
23. Kim H.S., Park J.G., Lee D. Adaptive fuzzy IMM algorithm for uncertain target tracking // Int. J. Control Autom. Syst. 7(6). 2017. pp. 1001–1008.
24. Ren J., Zhang X. Interactive multi-model target maneuver tracking method based on the adaptive probability correction // International Conference on Swarm Intelligence, ICSI 2018. pp. 235-245.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Nguyen Van Bang
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).