ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРА ЛИНЕЙНЫХ ПСЕВДОНАБЛЮДЕНИЙ В ЗАДАЧАХ СЛЕЖЕНИЯ И ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПО НАБЛЮДЕНИЯМ СО СЛУЧАЙНЫМИ ЗАПАЗДЫВАНИЯМИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Исследуется возможность адаптации и результативность применения фильтра линейных псевдонаблюдений в модели стохастической системы наблюдения со случайными временными задержками между поступающими наблюдениями и фактическим состоянием движущегося объекта. Метод псевдонаблюдений модифицируется для объединения результатов наблюдений, выполняемых несколькими измерительными комплексами, расположенными на разных расстояниях до объекта и имеющими отличающиеся временные задержки. Фильтр реализуется в модели, учитывающей измерения углов направления и дальности. Экспериментальные расчеты выполнены для модельного примера, описывающего движение автономного подводного аппарата, использующего для позиционирования два стационарных акустических маяка.

Об авторах

А. В Босов

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Email: ABosov@frccsc.ru
д-р техн. наук Москва

Список литературы

  1. Босов А.В. Фильтрация состояния нелинейной динамической системы по наблюдениям со случайными запаздываниями // АиТ. 2023. № 6. С. 49–66.
  2. Босов А.В. Позиционирование и идентификация параметров движения подводного аппарата по наблюдениям со случайными запаздываниями // АиТ. 2024. № 12. С. 23–48.
  3. Босов А.В. Оптимальная фильтрация состояния нелинейной динамической системы по наблюдениям со случайными запаздываниями // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 8–17.
  4. Пугачев В.С. Оценивание переменных и параметров в дискретных нелинейных системах // АиТ. 1979. № 6. С. 63–79.
  5. Босов А.В. Анализ использования доплеровских измерений для идентификации параметров движения по наблюдениям со случайными запаздываниями // Информатика и ее применения. 2025. Т. 19. Вып. 1. С. 34–44.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025