Синтез фильтра координат угла прямой видимости на основе интерактивного многомодельного алгоритма оценки
- Авторы: Чунг Д.Т1, Туан Н.Н2, Банг Н.В3, Туйен Т.В2
-
Учреждения:
- Электроэнергетический университет
- Вьетнамский государственный технический университет имени Ле Куй Дона
- Академия ВВС и ПВО
- Выпуск: Том 20, № 6 (2021)
- Страницы: 1333-1367
- Раздел: Робототехника, автоматизация и системы управления
- URL: https://ogarev-online.ru/2713-3192/article/view/266274
- DOI: https://doi.org/10.15622/ia.20.6.6
- ID: 266274
Цитировать
Полный текст
Аннотация
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.
Ключевые слова
Об авторах
Д. Т Чунг
Электроэнергетический университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: dangtientrung@gmail.com
Хоанг Куок Вьет 235
Н. Н Туан
Вьетнамский государственный технический университет имени Ле Куй Дона
Email: ngoctuanhvhn@gmail.com
Хоанг Куок Вьет 236
Н. В Банг
Академия ВВС и ПВО
Email: banghvpkkq@gmail.com
Нгуен Ван Трой 104
Т. В Туйен
Вьетнамский государственный технический университет имени Ле Куй Дона
Email: thaisonmos@gmail.com
Хоанг Куок Вьет 236
Список литературы
- Liu T., Xie Y. A relative navigation algorithm for a chaser tracking a non-cooperative maneuvering target in space // 31(5). 2016. pp. 1338–1344
- 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.
- Канащенкова А.И., Меркулова В.И. Авиационные системы радиоуправления // Радиотехника. Москва. 2013.
- Bar S.Y., Rong L.X., Kirubarajan T. Estimation with applications to tracking and navigation // Theory Algorithms and Software. John Wiley & Sons. 2011.
- Blackman S., Popoli R. Design and analysis of modern tracking systems // Artech House. 2009.
- 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.
- 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.
- Jiangw L.V.Z., Lan Y. IMM-CKF algorithm based on variable dimension interaction // Comput. Appl. Softw. 30(5). 4–6. 2017.
- 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.
- Xiong K., Wei C. Spacecraft relative navigation based on multiple model adaptive estimator // J. Syst. Sci. Math. Sci. 34(07). 2018. pp. 828–837.
- 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.
- 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.
- 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.
- Benlian X. An adaptive tracking algorithm for bearings-only maneuvering target // International journal of computer science and network security. 7 (1). 2017.
- 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.
- 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
- 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.
- 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.
- Bum L. J., Hoon J. Y., Bea P. J. IMM method using intelligent input estimation for maneuvering target tracking // ICCAS 2013. pp. 1278-1282.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
Дополнительные файлы
