ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРА КАЛМАНА ДЛЯ ОЦЕНКИ КООРДИНАТ В МПРЛС ПРИ НЕСИНХРОННОМ ИЗМЕРЕНИИ ДАННЫХ НА СТАНЦИЯХ Машаров К.В.

ОАО «Сургутнефтегаз»


Номер: 9-1
Год: 2017
Страницы: 20-23
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

Kalman filter, algorithm of filtration, the multiitem radar station, фильтр Калмана, алгоритм фильтрации, многопозиционная радиолокационная станция

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В работе рассмотрен алгоритм фильтрации оценок координат для многопозиционной РЛС. Алгоритм построен на основе фильтра Калмана. Приводятся результаты исследований при несинхронном поступлении данных от станций, выполненные с помощью имитационного моделирования. Результаты позволяют определить точность оценивания алгоритма.

Текст научной статьи

Использование принципов многопозиционной радиолокации способствует развитию радиолокационных систем и применению их в сложных условиях. Рассмотрим многопозиционную систему (рис. 1). В качестве наблюдений выступают данные текущих измерений на станциях Сi, которые содержат случайные ошибки. Каждая РЛС измеряет: Di -наклонную дальность от РЛС до цели; γi - угол места цели, отсчитывается от направления в зенит; ai -азимут цели, который отсчитывается от направления на север (N). При построении многопозиционной системы, предполагается, что все станции связаны между собой каналами обмена информацией. В предложенном варианте построения МПРЛС возможно использование алгоритма из [3, 22], но несинхронное поступление данных от какой-либо станции будет вносить искажения в работу фильтра. а б Рис.1 - Схема взаимного расположения станций и цели в а) горизонтальной плоскости; б) вертикальной плоскости. Для синтеза алгоритма фильтрации использовался метод, который описан в [1, 64] для динамических систем с отказами. Рассмотрим алгоритм на основе расширенного фильтра Калмана, при описании модели движения цели в соответствии с [2, 129; 3, 22]. Уравнение оценивания: где - оценка вектора состояния на момент времени (k+1); - вектор предсказанных оценок на момент времени (k+1) по данным на шаге k; - матрица весовых коэффициентов; - вспомогательные диагональные матрицы, с помощью которых можно учесть отсутствие сигналов в каналах обмена информацией. Апостериорная матрица ковариации ошибок оценивания: , где I - диагональная единичная матрица; Отличием данного алгоритма от расширенного фильтра Калмана [4, 252], является наличие матриц , в уравнении оценивания вектора состояния , а также в апостериорной матрице ковариации ошибок оценивания [2, 132]. Если измерения поступили, то соответствующие элементы матриц и равны 1, если не поступили, то нулю. В случае поступления данных от всех станций, диагональные элементы матриц , становятся равными 1, и алгоритм полностью совпадает с разработанным в [3, 22]. Рассмотрим многопозиционную систему, состоящую из четырех неподвижных РЛС (рис. 2). Измерения на станциях могут осуществляться с различными периодами, в результате данные от приемных позиций будут поступать на обработку для разных моментов времени. Проведем моделирование алгоритма фильтрации для случая несинхронных измерений на станциях. Для исследований были выбраны следующие параметры цели: BC=1800 - курс цели, FC=2700 - тангаж цели, =1500км/ч - скорость цели. Количество сеансов, использованных для набора статистики N=250, Т=10мс. Также заданы начальные координаты цели относительно первой станции: D1(0)=10 км, a1(0)=20. Т.о. предполагается, что цель движется с севера, по направлению к станциям на неизменной высоте H=50 м (рис.1.). Ошибки измерения задавались: σD=10м; σa=0,30; σγ=0,30. Рис. 2 - Графики СКО оценивания дальности (а), азимута (б), угла места (в) для следующих случаев: 1 - синхронное поступление данных от всех станций; 2- регулярное поступление данных от первой станции, при поочередном поступлении измерений от других станций; 3 - данные поступают поочередно от каждой станции. Результаты исследований сходимости фильтра представлены на рисунке 2. Графики представляют изменение среднеквадратической ошибки оценивания ,, - СКО оценивания дальности, азимута и угла места. Результаты исследований алгоритма демонстрируют: 1. Даже при поочередном поступлении данных от станций наблюдается уменьшение ошибки оценивания координат, это сопровождается уменьшением скорости сходимости фильтра. 2. Время перехода в установившейся режим уменьшается за счет регулярного поступления данных от одной станции, даже при поочередном поступлении от других станций. Применение данного алгоритма делает возможным объединение в многопозиционную систему РЛС с разными интервалами времени между измерениями.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.