Optimum Complexing of Measurements when Maintaining a Maneuvering Object in Statistically Uncertain Situations

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The problem of synthesizing optimal and quasi-optimal algorithms for complex information processing is solved using the methods of Markov theory for estimating random processes when maintaining a maneuvering object and two-channel vector observation with violations in statistically uncertain situations. The problem is solved in relation to a discrete-continuous Markov process for the case when its continuous part is a vector Markov sequence, and the discrete part is characterized by a three-component discrete Markov process, each component of which is described by a Markov chain to several positions. A block diagram of quasi-optimal complex information processing is given. Using a simple example, simulation modeling shows the performance of a quasi-optimal algorithm in statistically uncertain situations.

作者简介

A. Detkov

Federal State Unitary Enterprise “State Research Institute of Aviation Systems”, 125167, Moscow, Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: detkov@gosniias.ru
Россия, Москва

参考

  1. Бар-Шалом Я., Ли Х.-Р. Траекторная обработка: принципы, способы и алгоритмы. Пер. с англ. Д.Д. Дмитриева. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011.
  2. Bar-Shalom Y., Kirubarajan T., Li X.R. Estimation with Applications to Tracking and Navigation. N.Y.: Wiley, 2001.
  3. Sutton Z., Willett P., Bar-Shalom Y. Target Tracking Applied to Extraction of Multiple Evolving Threats From a Stream of Surveillance Data // IEEE Transactions on Computational Social Systems. 2021. V. 8. № 2. P. 434–450.
  4. Schoenecker S., Willett P., Bar-Shalom Y. Resolution Limits for Tracking Closely Spaced Targets // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2018. V. 54. № 6. P. 2900–2910.
  5. Gao Y., Liu Y., Li, X.R. Tracking-Aided Classification of Targets Using Multihypothesis Sequential Probability Ratio Test // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2018. V. 54. № 1. P. 233–245.
  6. Aftab W., Mihaylova L. A Learning Gaussian Process Approach for Maneuvering Target Tracking and Smoothing // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2021. V. 57. № 1. P. 278–292.
  7. Buelta A., Olivares A., Staffetti E., Aftab W., Mihaylova L. A Gaussian Process Iterative Learning Control for Aircraft Trajectory Tracking // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2021. V. 57. № 6. P. 3962–3973.
  8. Миронов М.А. Марковская теория оптимального оценивания случайных процессов. М.: Изд-во ФГУП “ГосНИИАС”, 2013.
  9. Rezaie R., Li X.R. Destination-Directed Trajectory Modeling, Filtering, and Prediction Using Conditionally Markov Sequences // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2021. V. 57. № 2. P. 820–833.
  10. Li S., Cheng Y., Brown D., Tharmarasa R. Comprehensive Time-Offset Estimation for Multisensor Target Tracking // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2020. V. 56. № 3. P. 2351–2373.
  11. Kowalski M., Willett P., Fair T., Bar-Shalom Y. CRLB for Estimating Time-Varying Rotational Biases in Passive Sensors // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2020. V. 56. № 1. P. 343–355.
  12. Taghavi E., Tharmarasa R., Kirubarajan T., Bar-Shalom Y. Track-to-Track Fusion with Cross-covariances from Radar and IR/EO Sensor // 22th Intern. Conf. on Information Fusion (FUSION). Ottawa, ON, Canada, 2019.
  13. Rashid M., Ali Sebt M. Tracking a Maneuvering Target in the Presence of Clutter by Multiple Detection Radar and Infra-red Sensor // 25th Iranian Conf. on Electrical Engineering (ICEE). Tehran, Iran, 2017. P. 1917–1922.
  14. Детков А.Н. Оптимальное оценивание дискретно-непрерывных марковских процессов по наблюдаемым цифровым сигналам // РЭ. 2021. Т. 66. № 8. С. 748–759.
  15. Детков А.Н. Оптимизация алгоритмов цифровой фильтрации смешанных марковских процессов при сопровождении маневрирующего объекта // Изв. РАН. ТиСУ. 1997. № 2. С. 73–80.
  16. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов радио, 1977.
  17. Бухалёв В.А. Распознавание, оценивание и управление в системах со случайной скачкообразной структурой. М.: Наука, 1996.
  18. Руденко Е.А. Конечномерные рекуррентные алгоритмы оптимальной нелинейной логико-динамической фильтрации // Изв. РАН. ТиСУ. 2016. № 1. С. 43–65.
  19. Жук С.Я. Методы оптимизации дискретных динамических систем со случайной структурой. Киев: НТУУ “КПИ”, 2008.
  20. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1978.
  21. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Физматлит, 2010.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (134KB)
3.

下载 (233KB)

版权所有 © А.Н. Детков, 2022

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».