CZ298223B6 - Zpusob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle - Google Patents

Zpusob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle Download PDF

Info

Publication number
CZ298223B6
CZ298223B6 CZ20001424A CZ20001424A CZ298223B6 CZ 298223 B6 CZ298223 B6 CZ 298223B6 CZ 20001424 A CZ20001424 A CZ 20001424A CZ 20001424 A CZ20001424 A CZ 20001424A CZ 298223 B6 CZ298223 B6 CZ 298223B6
Authority
CZ
Czechia
Prior art keywords
bias
target
estimating
parameters
function
Prior art date
Application number
CZ20001424A
Other languages
English (en)
Other versions
CZ20001424A3 (cs
Inventor
Sviestins@Egils
Original Assignee
Saab Ab
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Saab Ab filed Critical Saab Ab
Publication of CZ20001424A3 publication Critical patent/CZ20001424A3/cs
Publication of CZ298223B6 publication Critical patent/CZ298223B6/cs

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4004—Means for monitoring or calibrating of parts of a radar system
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
    • G01S13/723—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar by using numerical data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/66—Sonar tracking systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/86—Combinations of sonar systems with lidar systems; Combinations of sonar systems with systems not using wave reflection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/66—Tracking systems using electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using radio waves
    • G01S3/14—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/78—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S3/782—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G01S3/802—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4004—Means for monitoring or calibrating of parts of a radar system
    • G01S7/4026—Antenna boresight
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4004—Means for monitoring or calibrating of parts of a radar system
    • G01S7/4026—Antenna boresight
    • G01S7/403—Antenna boresight in azimuth, i.e. in the horizontal plane
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4004—Means for monitoring or calibrating of parts of a radar system
    • G01S7/4026—Antenna boresight
    • G01S7/4034—Antenna boresight in elevation, i.e. in the vertical plane

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Gyroscopes (AREA)
  • Transmission And Conversion Of Sensor Element Output (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

Zpusob zahrnuje kroky: sber hodnot drah (T) cíle a odpovídajících merení (M) ze zmíneného systému sledování cíle, výpocet odhadu parametru (b) systematických odchylek zalozených na drahách (T) cíle aodpovídajících mereních (M), poskytnutí vypoctených odhadu parametru (b) odchylek systému sledovánícíle, jehoz podstatou je výpocet, který zahrnuje kroky: generování chybové funkce, která zahrnuje alespon dva výrazy, kde první výraz je závislý alespon na velikosti neshody mezi mereními a modelem merení, kde model merení je modelem funkce neznámépolohy cíle a neznámých parametru systematické odchylky, a kde druhý výraz je závislý na alespon predem stanovených vyhodnoceních apriorních statistických rozdelení chyb systematické odchylky a zmínených neznámých parametru systematické odchylky; aminimalizace chybové funkce vzhledem k parametrumsystematické odchylky stejne jako k poloze cíle. Opakovane se generují odhady chyb vzniklých systematickými odchylkami senzoru (b) tím, ze minimalizuje funkci danou na jedné strane zvysování nepomerumezi namerenými hodnotami (M) a mericím modelem, kde mericí model je funkcí polohy neznámého cíle aneznámými parametry systematické odchylky, a na druhé strane pomocí parametru systematických odchylek a jejich predem stanovených statistických rozdelení (15). U provedení tohoto vynálezu, kterému sedává prednost, se krok minimalizace provádí pomocí linearizacních slozek funkce okolo priblizné polohy cíle normálne získané ze sledovacího zarízení (10) a okolo nominálních, typicky nulových, chyb systematických odchylek, pricemz funkce se následneminimalizuje s prihlédnutím k polohám cíle a parametrum systematických odchy

Description

Způsob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle
Oblast techniky
Vynález se obecně tyká sledování cílů pomocí naměřených hodnot z různých snímačů, zvláště se týká automatického vyrovnávání senzoru.
Dosavadní stav techniky
Sledování cíle je procesem, kterým je uživateli, například ve středisku velení a řízení, přidána informace o místě a pohybu objektů, například letadel, lodí a řízených střel. Detekce cílu je prováděna pomocí jednoho nebo více senzorů. Nejrozšířenčjším senzorem zjišťování cílů je radar. Radary však nepředstavují univerzální řešení, jelikož vykazují vážné základní nedostatky, l.l současných radarů je omezena především jejich přesnost. Kromě toho se nedají použít pod vodou. Další nevýhodou je. že vyzařují energii, a tím prozrazují místo svého umístění, čímž pro nepřítele představují snadný cíl. Podle konkrétní situace se místo radarů používají jiné typy senzorů, přičemž radar se může použít jaké doplňkové zařízení. Příkladem takových senzorů, které však nepředstavují celou sadu možností, jsou například Globál Navigation Satellite Systém (GNNSGlobální navigační satelitní systém) a jeho předchůdci GPS a GLONASS. Electronic Support Measures - elektronické podpůrné moření (ESM), elektro- optický senzor a jejich podtřída Infrared Search and Track (infračervené vyhledáváni a sledování), Jam Strobe Detector (detektor výběrového rušení) a výškoměr na bázi měření tlaku zapojený přes sekundární radar (režim C). Kromě těchto senzorů pouze některé radary (3D) a navigační data získaná přes satelit, poskytují plně trojrozměrné určení místa cíle. ESM, EO, IRST. ECM a pasivní sonary poskytují pouze směr k cíli. Takové přístroje se nazývají „snímače impulzů“ (strobes). Senzory provádí měření v pravidelných nebo nepravidelných intervalech. Naměřená hodnota jc kusem informace o dosahu a az.imutu cíle. Sledovač je zařízení, které vytváří soubor pro každý zjištěný cíl. Stopa je soubor obvykle filtrovaných dat. které sc týkají určitého cíle. Sledovač aktualizuje sledovací data přicházejícími vstupními hodnotami tak, že šum měření je s nížen odfiltrováním, přičemž směr cíle a jeho rychlost se vypočítává. Stopa je opatřena návěštím a jc předána operátorovi. Dosavadní způsob sledování je dostatečně známý a lze ho nalézt v mnoha publikacích, například v práci S. S. Blackmana „Multiplet-Target Tracking with Radar Aplication (sledování více cílů pomocí radaru). Artech House, lne.. MA, USA 1986. na str. 1-17 a 357 393.
Pro použiti vícenásobných senzorů ke sledování cílů existuje mnoho důvodů. Kombinace pasivních senzorů, rozmístěných na více místech, umožňuje získat hodnotu vzdálenosti cíle. Použitím několika radaru lze vyloučit mezery' v pokrytí cílů, které existují při použití pouze jednotlivých radarů. Kromě toho, pokud jsou k dispozici data získaná pomocí satelitu, zjištění cíle je mnohem přesnější. ECM podává informaci i tehdy, jestliže cíl používá radarovou rosičku, která data získaná radarem znehodnocuje. Obecně platí, že použiti několika senzorů umožňuje častější aktualizaci dal, lepší přesnost, vyšší poměr signál/šurn a mnohem spolehlivější sledování.
Při kombinaci dat z různých senzorů však existuje vážný problém: chyby při vyrovnávání, rovněž známe jako systematické chyby, chyby zkreslení, nebo chyby při registraci cíle. Chyby zkreslení mohou způsobit dojem, žc počet cílů je větší než skutečný počet, jelikož naměřené hodnoty jsou nahrazeny nějakým, a to často velmi důležitým množstvím. 1 když se dokonce sleduje pouze jeden cíl, přesnost bude zhoršení. Proto je vyhodnocení a kompenzace chyb zkreslení při sledování velmi důležité.
Pro znázornění problému uvádíme jeden příklad. Obr. 1 znázorňuje jednu situaci při sledování. Sledovací systém umožňuje měření pomocí dvou senzorů 3D. Df a D,\ které poskytují informaci o vzdálenosti a azímutu a výšce, dále jednoho pasivního senzoru D1, který měří úhel azimutu. V oblasti pokryté systémem sc nachází skutečný cíl X. Senzory vykazují jisté systematicko
- I CZ ZV8W B6 chyby. Místní souřadnicový systém senzoru D]' není sladěn s obvyklým souřadnicovým systémem a vykazuje úhlovou odchylku a. Senzor ífr vykazuje chybu v měření, což u hodnot vzdálenosti způsobuje vznik systematických chyb. U situace na obr. 1 senzor D\' zjišťuje cíl vc směru skutečného úhlu azimutu ale vlivem špatného vyrovnání je zdánlivý úhel azimutu s posunut o úhel a, čímž zdánlivá poloha zjištěného cíle je vyjádřena hodnotou Λή?. Chyba měření vzdálenosti senzoru Z)/ způsobuje, že zdánlivá poloha cíle, měřená senzorem Dý je vyjádřena hodnotou ΛΑ'\ přičemž dochází k vychýlení podél úhlu azimutu od skutečného cíle ve vzdálenosti r. Senzor D1 měří skutečný úhel azimutu. V této situaci je pravděpodobné, že systém sledování cíle situaci vyhodnotí tak, jako by se vyskytovaly cíle dva. a to v místě Λ// a Poloha ίο odpovídá měření senzorů D a D1. zatímco zjištěná poloha MS je jinde. Z uvedených příkladů je zřejmé, že existuje potřeba vyrovnávací procedury.
Ukazuje sc, že vyhodnocení odchylky nebo automatické vyrovnání je velmi obtížným úkolem, který7 je navíc komplikovaným posunem v elektronických a/nebo mechanických systémech, což i? vyžaduje opakovanou kalibraci systémů. Existující způsoby mají různá vážná omezení. Dále jsou popsány určité přístupy, které odpovídají dosavadnímu stavu techniky.
První přístup se týká vyhodnocení a kompenzace odchylek v souřadnicích x, y. a z, a to samostatně pro každou jednotlivou dráhu. Patent DE 3,132,009 uvádí příklad takového přístupu. 2d Nedostatkem je, žc vyhodnocovací proces je inicializován pro každou sledovanou dráhu, což vyžaduje značné množství času k tomu, aby sledování cíle bylo dostatečně přesné.
Většina jiných způsobů je zaměřena na modelování každého senzoru pomocí sady parametrů systematické odchylky. V tomto dokumentu je výraz „parametry' systematicko odchylky použí2? ván pro parametry; z nichž každý představuje technické charakteristiky, jako například polohovou chybu, vyrovnání chyby způsobené odchylkou od skutečného severního pólu (magnetická deklinace- azimutová chyba)), odchylku vzdálenosti atd. Jiným výrazem používaným v literatuře, který’ vyjadřuje stejná opatřená, je výraz „záznamové chyby. Většina způsobu dosavadního stavu techniky operuje s velmi omezenou sadou typů senzorů a s velmi omezenou sadou para30 metrů.
Druhý přístup automatického vyrovnání používá shora uvedený princip, který sc aplikuje použitím srovnávacích referenčních cílů, u nichž je známá přesná poloha. Porovnáním sad měřených poloh se sadou skutečných poloh lze uzpůsobit parametry systematických odchylek tak, žc jsou 35 minimalizovány; Existuje však řada nevýhod. Polohy srovnávacích cílů se musí měřit velmi přesně. Poloha srovnávacího cíle by měla být optimálně umístěna do oblasti, kde sc vyskytují normální cíle, což může být někde za morem a dokonce i nad mezinárodními nebo národními teritorii. Pevné srovnávací cíle se správné definovanou polohou jsou běžně omezeny na pozemní cíle nebo na cíle blízko země, což významně stěžuje provádění kalibrace výšky a měření odchy40 lek. Kromě toho lze srovnávací cíle nepřátelskou činností snadno zničit, nebo jinak s nimi manipulovat.
Při absenci srovnávacích cílů, zahrnuje třetí přístup určení jednoho ze senzorů jako srovnávací referenční senzor, a dále vyrovnání ostatních senzorů sc srovnávacím. Jeden příklad takového 45 systému v dokumentu SPIE - The Interacional Society for Optical Enginecring. díl. 2235. 1994 v článku R. Hclmicka a spol., pod názvem „Onc - slep fixed-lag 1MM smoothing for alignment of asynchronous sensors11 (Jednokrokové 1MM srovnávání s pevným zpožděním určené pro vyrovnání asynchronních senzorů), str. 507 518. Zde jc uveden způsob kompenzace množství 3D senzorů. Každý senzor má svůj vlastní sledovač, přičemž filtrovaná data jsou dodávána ve 5() společném čase. Jeden senzor je vybrán jako hlavní senzor a dráhy dalších senzorů jsou porovnávány s dráhou hlavního senzoru za účelem výpočtu korekčního faktoru. Tento způsob vyžaduje 3D senzory, jelikož každý senzor má svoji vlastní kompletní dráhu. Kromě toho, výběr hlavního senzoru rovněž přináší problémy v případě, že má sám relativně velké systematické chyby, nebo nepracujc-li při různých příležitostech příliš správně, což představuje problémy společné všem systémům pracujícím v souladu s tímto přístupem. Konečně, tento konkrétní způsob pojednává pouze o vzdálenosti, nastavení do severního směru, odchylkám a výškových chybách senzorů.
Ij popsaného přikladu na obr. I je zřejmé, že ani senzor D\ani senzor Dd není vhodný k použití 5 jako srovnávací senzor. Kromě toho senzor D1 nemůže být použit jako srovnávací senzor, jelikož sám není schopný poskytnout kompletní dráhu cíle.
U dosavadního stavu techniky existují způsoby, které nepoužívají jeden senzor jako srovnávací senzor, a které rovněž nepoužívají srovnávací cíl. Tyto způsoby mohou být shrnuty do čtvrtému io přístupu. Parametry systematické odchylky sc vyhodnocují u všech zainteresovaných senzorů.
V dokumentu Mezinárodní konference o radaru, Paříž 3-6 května 1994, H. Leung uvedl způsob kompenzace systematické odchylky dat zc dvou 2D radarů. Vypočítají se hodnoty vzdálenosti a chyb azimutové odchylky, které poskytují nej menší druhou mocninu neshody měření pomocí radaru. Mírně upravené systémy rovnic se řeší singulárním rozkladem hodnot. Hovoří se pouze o jednom páru 2D radarů, přičemž se kompenzuje pouze vzdálenost a magnetická odchylka.
V práci Daniel W. Me Michael a a N. Okello „Maximum kikchood Registration of Dissimilar Sensors“ (Nejpravděpodobnější záznam dat u nestejnorodých senzorů) na str. 31-34 a uvedené na prvním australském sympoziu o fúzi dat. (ADFS-96). konaném v Adclaide 21-22. listo- pádu 1996, se pojednává o jiném způsobu automatického vyrovnání podle tohoto přístupu. Způsob zahrnuje proceduru maximalizace pravděpodobnosti funkce používající přístup maximální pravděpodobnosti. Procedura se realizuje opakovaně za účelem získání požadované přesnosti. Nevýhoda tohoto konkrétního způsobu spočívá v tom, že neposkytuje žádné vodítko ke způsobu použití měření prováděných v různém časovém okamžiku. Tento způsob je off-line způsobem, 25 jelikož neřeší znaky šíření v jakémkoliv čase.
Obecně platí, žc systémy podle čtvrtého přístupu, které nemají srovnávací senzory, mají snahu předkládat vyhodnocovací problémy vc špatném stavu, tak jak to bude následně popsáno, proto je nutné být při výběru parametrů odchylek opatrný.
3(1
U dosavadního stavu techniky se vyskytují techniky, které jsou podobné myšlence tohoto vynálezu, ale netýkají se ho přímo. V patentu US 5 208 418 se pojednává o relativním vyrovnání senzorů pro různé zbraně. Uvádí se způsob kompenzace nevyrovnanosti mezi párem senzorů a zbraní. Tento způsob sc však netýká sledování pomocí většího počtu senzoru. Patenty 35 US 5 072 389 a US 5 245 909 uvádí způsob kompenzace dynamických a rychle se měnících chyb použitím akcelometrů, které však nejsou předmětem zájmu tohoto vynálezu.
Podstata vynálezu
Uvedené nedostatky jsou vyřešeny způsobem odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle podle vynálezu, který' zahrnuje sběr hodnot drah cíle a odpovídajících měření ze systému sledování cíle, výpočet odhadu parametrů systematických odchylek založený na drahách cíle a odpovídajících měřeních, poskytnutí vypočtených odhadů parametrů odchylek systému sledování 45 cíle, jehož podstatou je krok výpočtu, který zahrnuje generování chybové funkce, obsahující alespoň dva výrazy, kde první výraz je závislý alespoň na velikosti neshody mezi měřeními a modelem měření, kde model měření je modelem funkce neznámé polohy cíle a neznámých parametrů systematické odchylky, a kde druhý výraz je závislý na alespoň předem stanovených v hodnoceních apriorních statistických rozdělení chyb systematické odchylky a zmíněných nezná50 mých parametrů systematické odchylky, přičemž součástí kroku výpočtu jc minimalizace chybové funkce vzhledem k parametrům systematické odchylky stejně jako k poloze cíle.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, žc zmíněná chybová funkce je dána rovnicí:
r = £(y, -Μχ,,ΜκΛν,, -h.(x„,b))+/(v.b)
i.j kde i značí zkoumání systematické odchylky, to znamená cíl a odpovídající soubor měření získaných odlišnými senzory, .v označuje senzor poskytující zmíněná měření daného cíle, x; h znamená umístění cíle v čase, který odpovídá danému měření, b je vektorem, který obsahuje všechny parametry systematické odchylky všech senzorů, h, je projekční funkcí vyjadřující polohu cíle v použitém systému souřadnic s uplatněnými senzory; kde sc berou v úvahu účinky parametrů systematické odchylky, f je závislou funkcí matice,
Γ,. jc měření senzoru s řečeného cíle, kde /ý. 1 je inverzí měření kovaríantní matice pro řečený cíl a řečené měření, a v je inverzí kovaríantní matice popisující předem stanovené rozložení chyb.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to. že zmíněná chybová funkce je dána rovnicí:
(/=Σ y, Λ (\ +i\ (t, s -Z )T)I| ι» kde ti s je čas odpovídající zmíněnému měření, h je čas blízký rozdílu ή s,
Xi je poloha cíle v čase /j, η (.) jc funkcí u kterc je poloha cíle v čase 6 s dána rovnicí X/ (tid = xt + η- (tis -tf
Další podstatou předloženého vynálezu je to, žc chybová funkce jc dána rovnicí:
' = Σ ||x .v-Ιφι +>\ (ti .v-ti )^)|| + (ύ-ό) v(b-b) kde b je aproximací vektoru systematických odchy lek.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že zmíněná dráha cíle a odpovídající měření jsou derivovány využitím informací z alespoň dvou senzorů.
Další podstatou předloženého vynálezu je to. že zmíněný krok minimalizace zahrnuje krok linearizace relevantních množství, s ohledem na polohu cíle a parametry systematické odchylky.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že krok lincarizace je realizován pomocí sérií Taylorovýeh rozšíření hodnoty /η s, a to s přihlédnutím k poloze cíle okolo nominální polohy Λλ a rovněž s přihlédnutím k parametrům systematické odchylky okolo aproximačního vektoru systematické odchy lky , a to podle
-4CZ 298223 B6
Λ, ( v, + r, (z,, -z,), b) = ý,, + H,, (.v, - .v.) + .-1,, . (b - b) s
Ť, -Í.)T).
u Ji>P.b
c.v,
Cb ; a rt (.) jc aproximací r, (,).
Další podstatou předloženého vynálezu je to, žc nominální poloha stejně jako funkce aproximace rí se získá ze stavu dráhy cíle.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to, že zmíněny krok minimalizace zahrnuje krok linearizacc zmíněných parametrů systematické odchy lky okolo nuly.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to, že krok výpočtu zahrnuje vytváření matic U a m a jejich inicializaci k nule a krok, ve kterém se provádí nové zkoumání systematické odchylky s výpočtem rovnic «ι = ΣΕ . ~4.ϊ »,(</,, - <7,ý) = (4-4.) pro všechny senzory' s. kde í/ι s > - Ťi s \ ! )!
(i =4.|ΣΤ»Λ ΣΤ»„4
X ' ><
a přičtením C, k Ca m, k m.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to, že krok výpočtu dále zahrnuje krok řešení systému rovnic:
fU vMb-b) ~ m pro b.
- 5 CZ 298223 R6
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že krok řešení rovnic se realizuje pouze tehdy, je-li požadován spouštěcím signálem.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že zmíněný spouštěcí signál je závislý na čase.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to. že spouštěcí signál je zabezpečován operátorem.
Další podstatou předloženého vynálezu je to. že spouštěcí signál je poskytován v závislosti na 10 počtu zkoumání systematické odchylky.
Další podstatou předloženého vynálezu jc to. že krok poskytující vypočtené odhady dále zahrnuje krok zajištění (U + v) 1 jako kovariantní matice poskytující nejistoty b (/Y).
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že krok výpočtu dále zahrnuje krok zavedení časové závislosti potlačením starých dat ve zmíněném souboru drah cíle a odpovídajících měření.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že krok zavedení časové závislosti zahrnuje omezení počtu zkoumání systematické odchylky použitých při výpočtech.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že krok zavedení časové závislosti obsahuje, v jistých časových intervalech A/. zahrnutí kovariantní matice Qv Uam šumu, podle m: (1+IQ)''« kde í je matice identity.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že matice je diagonální maticí s prvky
kde rk je časová konstanta ká-tého parametru systematické odchylky, a vkkje definován jako ík = (vk k ) '/i kde & je zmíněné apriorní rozdělování chyby k systematické odchylky pro výpočet posunu parametrů systematické odchylky.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, že zmíněný krok výpočtu dále zahrnuje krok výběru 40 užitečných drah cíle a měření k použití v kroku minimalizace.
Další podstatou předloženého vynálezu je to, žc zmíněný krok výběru je založen alespoň na jednom z následujících kritérií, kterými jsou jednoznačné přiřazení hodnot mření dráze, dráha cíle je dána rovnoměrným pohybem, hodnoty měření jsou v rámci zkoumání dobře agregovány , dráhy 45 cíle jsou stejnoměrně rozděleny nad oblastí detekce.
Další podstatou předloženého vynálezu je to. že alespoň jeden z parametrů systematické odchy lky je vybrán ze seznamu:
časového posunu, výšky.
-6CZ 298223 B6 východní polohy, severní polohy, odchylky osy od východu.
odchylky osy od severu, severního vyrovnání.
odchylky vzdálenosti přírůstku vzdálenosti, natočení antény, rozteče antény, io režimu C systematické odchylky v různých polohách.
Cílem tohoto vynálezu je poskytnout způsob senzorového vyrovnání, které není omezeno použitím pevných srovnávacích senzorů nebo srovnávacích cílů, a který je aplikovatelný pro všechny kombinace senzoru, to znamená pro pasivní i aktivní.
Dalším cílem tohoto vynálezu je poskytnout způsob senzorového vyrovnání, který je schopný vyhodnotit velký soubor parametrů systematických odchylek.
Dalším cílem tohoto vynálezu je poskytnout způsob senzorového vyrovnání, který poskytuje 20 aktualizaci hodnot kdykoliv se to požaduje, a to pravidelně nebo příležitostně.
Jiným cílem tohoto vynálezu jc poskytnout způsob senzorového vyrovnáni, který umožňuje manipulaci s každým parametrem systematické odchylky s individuální časovou charakteristikou.
Proces podle tohoto vynálezu opakovaně generuje odhady senzorových systematických chyb tím, že minimalizuje funkci danou na jedné straně velikostí rozporu mezi hodnotami měření a hodnotami měřicího modelu, kde měřicí model je funkcí neznámého místa cíle a parametrů neznámých systematických odchylek, a na druhé straně mezi parametry systematických odchylek a jejich předem stanoveného statického rozdělení. IJ provedení tohoto vynálezu, kterému sc dává před30 nost. je krok minimalizace prováděn linearizací funkce okolo přibližné polohy cíle, normálně získané ze sledovače a okolo nominálních, obvykle nulových chyb systematických odchylek, přičemž funkce jc následně minimalizována s přihlédnutím k poloze cíle a k parametrům systematických odchylek. Kromě toho je možné modelovat časovou závislost parametrů zařazením provozního šumu.
Přehled obrázků na výkresech
Provedeni podle tohoto vynálezu jsou podrobně prezentována v následujícím popisu 40 s přihlédnutím k výkresům, na kterých obr. 1 znázorňuje situaci sledování, při které není použito automatické vyrovnávání, obr. 2 znázorňuje blokové schéma zobrazující tok informací ve sledovacím systému, který zahrnuje funkci automatického vyrovnáváni podle tohoto vynálezu, obr. 3 znázorňuje situaci sledování představující fyzickou výjimečnost, obr. 4 znázorňuje tok informací u provedení funkce automatického vyrovnávání podle tohoto vynálezu, obr. 5 znázorňuje tok informací u alternativního a preferovaného provedení funkce automatického vyrovnávání, a to podle tohoto vynálezu, obr. 6 znázorňuje příklad situace sledování s použitím automatického vyrovnávání, podle tohoto vynálezu, jednoho přítomného cíle v oblasti detekce.
obr. 7 znázorňuje příklad situace sledování s použitím automatického vyrovnávání, podle tohoto vynálezu, několika cílu přítomných v oblasti detekce.
Příklady provedení vynálezu
U obecného sledovacího systému je dráha cíle běžně generována v některých stadiích procesu sledování. Dráha cíle je stanovena pomocí jistého počtu parametrů, například polohy, rychlosti, zrychlení atd., které jsou výsledkem jistého druhu procesu filtrace. Určitá měření z jednotlivých senzorů je možné ztotožnit s určitou dráhou cíle. Předpokládá sc, že dráhy cílů odpovídají skutečným cílům.
Způsob podle tohoto vynálezu, který bude dále podrobně popsán, poskytuje proceduru automatického vyrovnání, která zahrnuje mnoho atraktivních vlastností. Na obr. 2 znázorněný systém sledování cíle zahrnuje provedení podle tohoto vynálezu. Sekce 10 sledování cíle provádí sledování konkrétního cíle, a kromě jiného generuje dráhy T cíle a měření M odpovídající těmto drahám T. Tato informace [1 jc přenášena do sekce 12 automatického vyrovnávání, která generuje vyhodnocené hodnoty parametrů b systematických odchylek a rovněž jejich přičleněné kovariance Tato informace 13 je znovu přenesena zpět do sekce 10 sledování cíle, Ačkoliv sc při sledování používají kompenzační měření systematických odchylek, odpovídající moření M, vstupující do procedury vyrovnávání, obsahuje nekompenzované hodnoty. Kromě výměny informací If a 13 jsou procedury vyrovnání prováděny odděleně od sekce 10 sledování cíle, což znamená, že proces podle vynálezu muže být použit společně sjakýmkoliv systémem sledování, který poskytuje dráhy T cíle s příslušnými měřeními M. Vedle rozdělování ze sekce 10 sledování cíle, zahrnuje vstup do sekce 12 automatického vyrovnávání různé spouštěcí informace 14 a prioritní systémová data ]_5, která budou později popsána podrobněji.
Způsob podle tohoto vynálezu jc založen na porovnávání hodnot měření poloh sc skutečnými polohami v prostoru měření. Prostor měření je dán souřadnicemi používanými daným senzorem, které se týkají vzdálenosti a azimutu pro 2D radar, výšky nad zemí pro data režimu C. zeměpisnou šířku, délku a výsku pro navigační data satelitu atd. Správné polohy jsou z důvodu porovnání přenášeny do prostoru měření, Samozřejmě, že správné polohy jsou obecně neznámými polohami, a podle procedury tohoto vynálezu jsou tyto polohy považovány za parametry, které se budou eliminovat v procesu minimalizace.
Různé parametry v chybovém modelu se považují za parametry systematické odchylky. Nejdůležitější parametry mají tendenci sc stát trvalou odchylkou u vzdálenosti u aktivních senzorů, magnetické odchylky u chyby umístění senzoru (sever, východ), u chyby časování a přírůstků chyb vzdálenosti. Trvalá odchylka vzdálenosti a přírůstku chyb může vést k tomu, že jsou zjištěná data dále či blíže k správné poloze, přičemž chyby polohy mohou data posunout ve směru sever—jih nebo východ-západ. Chyby odchylky od severu, magnetické odchylky, posunou data azimutu. přičemž chyba v časování způsobí, že data, která se mají časově zpozdit nebo časově dohnat, to učiní v nesprávnou dobu. Existují rovněž různé chyby ve vychýlení osy nebo senzoru, což může být důležité pro senzory s malým šumem při měření, například vychýlení osy sever, východ, odchýlení antény nebo její rozteč. Chyby vychýlení osy způsobí, že se hodnoty dat zdají být příliš vysoké nebo nízké, a to ve směru sever jih a východ-západ. Chyby rozteče antény způsobí, žc se hodnoty dat clevace zdají být vysoké nebo nízké, přičemž chyba odchýlení antény posune data, při vysokých elevácích, ve směru nebo proti směru pohybu ručiček hodin. Data režimu C poskytnout nesprávné výšky, jelikož závisí na standardním tlaku vzduchu. Výběr parametrů systematické odchylky může být samozřejmé jiný, například parametry systematické odchylky polohy senzoru se mohou vyjádřit v jiném souřadnicovém systému nežjc systém východ-sevcr.
Pro každý senzor x se zavádí vektor parametrů systematické odchylky 6S, jehož složky jsou parametry například trvalá odchylka vzdálenosti atd., které se mají vyhodnotit. Vektory patřící různým senzorům nemusí být stejného typu, mohou mít různou velikost a různé složky.
-8CZ 298223 B6
Vhodné jc sloučit všechny vektory b. do jednoho velkého vektoru systematických odchylek
Soubor měření jednoho cíle, pocházející z různých senzorů se nazývá zkoumání systematické odchylky a má index i. Měření by se měla uskutečnit v téměř stejném čase, časové rozdíly by měly být menší než je perioda měření senzoru. Umístění pravého cíle, jestliže senzor .y obdržel měření patřící do zkoumání systematické odchylky /. jc zapsáno jako x, s. Poloha je mapována 10 směrem do prostoru měření senzoru pomocí projekční funkce (xls, b). Tato funkce tak vyjadřuje polohu cíle v prostoru měření, jestliže jsou zahrnuty systematické chyby. Jestliže vektor systematické odchylky zahrnuje chybu časování, projekční funkce by měla rovněž zahrnovat hodnotu rychlosti cíle, foto nebude následné zapsáno. Měření bude rovněž vystaveno náhodnému rozmístění, šumu měření o,s. takže konkrétní měřenou polohou v,, lze vyjádřit jako:
v,, - /λ (x, ,v. b) + c Λ (2)
Zde yj , a funkce /?, jsou známe veličiny, zatímco x, b a Gt s jsou neznámé veličiny. Měřená poloha je srovnávána s modelem výrazu (2), přičemž hodnota b (implicitně x, s) je nalezena 20 minimalizační procedurou. U tohoto provedení je užitečné použít známé rozdíly v měření šumu:
S = £ ( fl S ) (2) kde E je očekávaným operátorem a u šumu se předpokládá nulový význam. Pro účely tohoto 25 vynálezu je vhodné použít jeho inverzní funkci, informační matrici ς = K, '. Výhodou je, že senzor poskytující například pouze azimut, může poskytovat nulovou informaci jiným složkám, přičemž stejný algoritmus se může použít pro radary 2D a 3D a pro pasivní senzory' 1D a 2D.
Cílem optimalizace je nalézt hodnotu b (a x, s), která minimalizuje rozpor mezi měřením p, sa projektovaným umístěním cíle. Kandidátem minimalizovaného výrazu s přihlédnutím k hodnotě ó a.vlsje r=L||y,s-As(-v,5^)|| <4’
Norma jc definována tak, že pro každý vektor í/, || q ||2 = q} u q, ačkoliv různé hodnoty x, „ patřící ke stejnému zkoumání systematické odchylky, nejsou nezávislými hodnotami. Mohou sc vyjádřit jako:
\t , - x, i r, (/, s - Z, ) (5) kde i, s je doba měření. Z, je nominální doba v blízkosti Zl!(, přičemž .η je pravá poloha v čase a r( (.) je funkce, o které se předpokládá, že je známou funkcí. Tak na příklad při rovnoměrném pohy bu lze rovnici (5) psát jako v, s = .v, + x, (/,, /,).
Výsledkem kombinace výrazů (4) a (5) jc rovnice (6)
která bude takto minimalizována spíše s přihlédnutím k.r, než je λ\ Je zde však jeden vážný problém. Výsledky minimalizující procedury nebudou obecně jednoznačné, což se muže později 5 projevit vc formě singulárních matric a vc značné nestabilitě. l ato singularita je fyzikální singularitou, přičemž dekompozice singulární hodnoty problém řešit nepomůže. Pro ilustraci této potíže bude popsán krátký případ s odvoláním na obr. 3. Předpokládejme, že umístění radaru jsou v rámci parametru systematických odchylek. Jestliže radar A umístí hodnotu měření Μλ na rozdíl od radaru Β M., o jeden kilometr výhodněji, lze to vysvětlit tak, že je radar umístěn jeden kilol(i metr východněji od své nominální polohy, zatímco radar B je umístěn správně. Interpretace může však být taková, že umístění radaru je správné a radar B je umístěn jeden kilometr západněji od své nominální polohy. Může to však být i tak, že radar A je umístěn 50 km východně a radar B 49 km východně atd. Všechny podobné kombinace by minimalizovaly kandidátní výraz (6). Je zřejmé, že kombinace kilometrů 50/49 je nesmyslný a je žádoucí aby to algoritmus bral v úvahu.
Smysl zahrnutí takové informace do způsobu tohoto vynálezu je apriorní nutností. Uživatel má informaci o něčem co standardní algoritmus nebere v potaz, jmenovitě očekávané variace různých parametrů systematické odchylky. Zahrnutí apriorních nejistot je důležitou součástí tohoto vynálezu. Podle tohoto vynálezu má minimalizovaný výraz hodnotu:
= Σ||>’,·λ-M'9+6(%-O/>)|| -(b-b]v(b-b) <7>
kde v je matice, obvykle diagonální, jejíž složky jsou inverzemi druhých mocnin apriorních standardních odchylek odpovídajících parametrů. Zde b představuje apriorní hodnotu parametrů systematické odchylky. U většiny aplikací b může mít nulovou hodnotu. Všimnete si, že zařazením 25 apriorních podmínek jc možné minimalizovat výraz (7) dokonce i vynecháním měření.
Pro ilustraci dosaženého zlepšení ve stabilitě sc znovu vracíme k příkladu znázorněném na obr. 3. Algoritmus podle tohoto vynálezu umístí radar A 0,5 km směrem na východ a radar B 0,5 km směrem na západ za předpokladu, že apriorní informace poskytne stejné nejistoty oběma rada30 rům. Pravé hodnoty samozřejmě nelze získat bez dalších dat, ale to je rozumné řešení, které omezuje relativní systematické odchylky. Vliv uvedení apriorních nejistot parametrů systematických odchylek je nyní zřejmý. Apriorní nejistoty zavádí do systému „měkké mezní podmínky. Tímto způsobem jsou jinak očekávané singularity vynechány, a to současně s možností volné změny všech důležitých parametrů.
Jedním ze způsobů nalezení minimální hodnoty výrazu (7) je aplikace některých numerických metod, například techniky Levenberg-Marquardt, viz Wiliam H Press „Numerical Reci pes in Pascal (Numerická řešení v Pascalu, Cambrige University Press 1989. str. 574-580). U aplikací v reálném čase se dává přednost použití neiterativních metod založených na linearizaci hs. U pro40 vedení, kterému se dává přednost je chybová funkce rozšířena o nominální polohu cíle a o apriorní vektor systematické chyby b. Účinnost algoritmu bude záležet na hodnotě expanze dle Taylora okolo těchto hodnot.
Tento vynález pracuje ve spojení se sledovacím systémem. Sledovací zařízení je vhodné 15 k poskytování nominální polohy k provedení TavIořovi expanze. Uvažovat sc může i o jiných prostředcích, například o výpočtu hodnoty přímo z naměřených hodnot zprůměrováním nebo triangulací. Jediným požadavkem je, aby hodnota Λ< byla blízko pravé poloze cíle tak aby expanze byla platná. Jestliže se měření časově nekryjí, požaduje se provést aproximace r( funkce r,. Lze to získat ze stavu dráhy při použití rychlosti
- 10CZ 298223 B6 (8) (r (Δί = xt · 4z) nebo řádově vyšší výrazy.
První řádová expanze h, probíhá takto:
S
kde
Ž,=Mx“'.Μ).
(9) to znamená nominální poloha projektovaná do měřeného prostoru.
(10) kde Jacobiánské hodnoty poskytují standardní projekční matici:
(11) která se nazývá ,,projekční matice'4 a db ™ h-b
Nyní je možné zapsat minimalizovaný výraz takto:
II 1 * i-s (12) (13) kde
Χ„=<. + ^Λ-·4.,Δ6 (14)
a
(15)
30
Nyní minimalizace výrazu (13) vzhledem ke všem _r„ tzn. řešením δ,, y=o dává (16) (17)
C7. 298223 B6 (18) kde označení jakéhokoliv vektoru q horním příčníkem je definováno jako
Může se vyskytnout situace, kdy je geometrie taková, že inverzi vc výrazu (18) nelze vypočítat. Takové případy by se měly následně ze součtu vyloučit. Vložením výrazu (17) do výrazu (13) výraz chybové funkce vypadá takto:
r = (19)
LJ a musí se minimalizovat vzhledem k Δ/). Explicitní vyjádření (19) vypadá takto:
+ (20)
1.5 K[ , .. = H x ,....
Nyní po ověřeni 11 1 la v$c co zůstáva je:
r=Xj|7,-7„-U,-Á,)^||2+ůZ>fvůá(2i)
ť. 5
Minimalizací výrazu vzhledem k Δό nakonec dostáváme ΔΑjako řešení (U i- v)Áb - m(22) kde ι/=Σ(4,-4,)Γ..(4,-4.)(23)
ř.j a
^ = 1(4.-4,)^,,(7,-7,)(24) a nakonec b - b + Δ6. Struktura výrazů (23) a (24) ulehčuje zpracování v režimu on- line: jestliže je k dispozici zkoumání systematické odchylky /, přidávají se k matici odpovídající data na levou stranu a do seskupení na pravé straně výrazu (22). Systém rovnic lze nyní řešit pro ΔΛ, pokud jc to nutné, jelikož všechny požadované informace jsou již aktualizované. Jelikož sc předpokládá, žc b se mění pomalu, nebývá obvykle nutné hledat řešení při každém pozorování systematické odchylky /. Lze se rozhodnout pro řešení rovnic v pravidelných časových intervalech, nebo je provést pomocí vnějšího spouštěče. Tím není nutné řešit zmíněné rovnice pravidelně. Operátor může zasahovat mechanismem automatického spouštěcího zařízení a požadovat další aktualizace parametrů systematické odchylky. Řešení je dále zasláno do sledovacího systému, přičemž lze pokračovat v aktualizaci levé a pravé strany výrazu (22).
Tak jako inverze rjc apriorní maticí s očekávanými hodnotami, přičleněné kovariance I\ očekávaných parametrů systematických odchylek jsou dány výrazem (U + r) přičemž tato množství
- 12C7. 298223 B6 sledovací systém snadno zvládne. Pro většinu praktických účelů jc dostačující brát diagonální prvky výrazu (U+v) 5 jako druhou mocninu nejistot odpovídajícího parametru.
Průběh výpočtu je znázorněn na obr. 4. Proces začíná v kroku 100 přidělením matice. Je-li celkový počet parametrů systematických odchylek »j. přiděluje se η x n matic pro IJ a η x 1 matic pro m. V kroku 100 jsou matice rovněž vyplněny nulami.
Jakmile dráha a její naměřené hodnoty vstoupí do vyhodnocovače odchylek, navržená matice A, s. projekční matice IQ a jiné hodnoty požadované výrazem (23) a (24) jsou vypočítány v kroku 104. Tylo sc přidají k í/a m. Opakuje sc to pro každý odpovídající senzor. Matice 6 a ni jsou tím progresivně zaplněny stále větším počtem dat.
Jestliže přijde spouštěcí signál 106, a to buď manuálně nebo automaticky, indikující potřebu aktualizovaného vektoru systematických chyb v kroku 108. potom systém rovnic (U + ν)Δ/> = m je řešením pro ΔΗ v kroku 110. Pokud se to požaduje, rovněž inverze U t- v jc vypočítána tak. aby poskytla rozdíly týkající se b. V kroku 112. jsou hodnoty b a jejich nejistoty dodávány do sledovacího systému.
V kroku 120 sc očekává příští zkoumání systematické odchylky a pokud se tak stane, proces sc vrací kc kroku 104 k novému opakování.
Je nutné poznamenat, a to ve spojení s otázkou výběru nominální pravé polohy x, že sc v některých případech může stát, žc polohy pravých cílů jsou skutečně známé. Může sc tak stát v případě, že jsou k dispozici kalibrační místa, nebo jsou-li navigační data satelitu tak přesná, že mohou být považována za pravdivá. V tomto případě lze za pravé polohy považovat x,, důsledkem je, ž.e se nemusí minimalizovat, pokud jde o x,. a následné výpočty jsou dostatečně zjednodušeny.
Takto popsaná procedura je omezena tím, že lze manipulovat pouze s kompletními statickými parametry systematické odchylky. Systém zakládá své odhady na kompletní historii dat, což znamená, žc předchozí nedávné změny budou mít na odhady pouze malý dopad. Jedním zc způsobů manipulace s nestabilními (driftovými) parametry systematické odchylky by mohlo být opětovně nastartování procesu v krátkých intervalech, například hodině. Nevýhodou tohoto způsobuje to, že některé senzory neposkytují data bez přerušení, a proto některé odhady mohou být zapomenuty. Kromě toho by pro rychle sc měnící parametry' měly být dávky co nej kratší, zatímco bv měly být dlouhé, aby se získaly spolehlivé odhady tam, kde je k dispozici málo dat, Jsou to protichůdné požadavky.
Provedení tohoto vynálezu, kterému se dává přednost, zahrnuje proces, který postupně potlačuje stará data. Provedení, kterému se dává přednost, zahrnuje ..provozní šum“ k modelování časové závislosti parametrů. Výsledkem je. Že systém postupně zapomíná minulá data. Časovou konstantu lze individuálně volit pro každý parametr. Některé parametry se budou pravděpodobně měnit pomalu, například umístění pevného senzoru, některé parametry se budou měnit rychle, například časová zpoždění způsobená vlivem zahlcení datové komunikace. U pravidelných časových intervalů jsou pravé a levé strany výrazu (22) modifikovány tak, aby zahrnovaly provozní šum. Potom je důležité zařadit v pouze před řešením výrazu (22). jinak sc apriorní data budou ztrácet.
Zařazení provozního šumu u provedení, kterému se dává přednost, vede k přičtení kovariantní matice hluku Q ke kovariantní matici U Výsledná hodnota í/jc vyjádřená jako u=(u ' + (?)' = [í/1 (/+υρ)]’' =(i + uq) 'u kde vlnovka označuje množství po přičtení šumu.
(25)
Řešení Ub = m by se při přičtení šumu nemělo měnit, takže pravá strana se musí vynásobit stejnou hodnotou jako U:
fii = (/ + UQ) 1 m (26)
Obecně není hodnota U invertibilní. Ačkoliv motivace výrazů (25) a (26) požaduje invertibilitu, konečné výsledky ji nepožadují, což je předpokladem pro to. že jsou platné ve všech případech. Otázka je definovat Q stále zůstává. Nej snazší cestou řešení je definovat časovou konstantu r pro každý parametr systematické odchylky. Jestliže má apriorní nejistota pro tento parametr hodnotu (27) potom předpoklad, že přidaná změna během časového intervalu A/je (28) což znamená že změna roste lineárně s časem.
Jelikož zařazení provozního šumu způsobuje inverzi velké matice, nemělo by se toto zařazení provádět častěji než jc to nutné. Řád velikosti Časového intervalu pro výpočet provozního šumu by měl být stejný jako konstanta nejkratšího času zařazených parametrů systematických odchylek. Spouštěcím mechanismem pro zavedení provozního šumu může být automatický nebo ruční mechanismus, ale i jejich kombinace, přednostně pravidelným mechanismem.
Při praktické realizaci tohoto vynálezu by se obecně neměly využívat všechny přicházející hodnoty měření. U provedení, kterému se dává přednost, by se měly přicházející hodnoty měření měly třídit pomocí sady filtrů. Filtrace u provedení, kterému se dává přednost, se týká následujících problémů.
Je třeba sc ujistit, že měření jsou správně ztotožněna s dráhami. Pokud se vyskytne případ nejasného ztotožnění, zjištěného algoritmem ztotožnění ve sledovacím zařízení, hodnoty měření by sc neměly brát v úvahu. Sledovací zařízení často poskytuje informace o kvalitě ztotožnění, takže porovnání hodnoty měření s prahovou hodnotou je v tomto případě dostačující.
Kromě toho, dráha by se měla nacházet ve stavu spolehlivého sledování a rozumného jednotného pohybu. Tento požadavek je stanoven za účelem ujištění se. že daná nominální poloha a rychlost se blíží k pravým hodnotám.
Jc nutné se ujistit, že žádné hodnoty měření se nepoužijí dvakrát, to znamená ve dvou různých sadách /. Kromě toho by sc neměla brát v úvahu příliš stará data. Měření zahrnutí v sadě i by se měla konat v dostatečně blízkém časovém odstupu. Tím se zajistí, že procedura poskytující sadu v obvyklém nominálním čase, popsaném již dříve, je platná.
Ve skutečnosti se může stát, žc se v jedné oblasti vy skytnou nadbytečná měření, například okolo letiště, zatímco v jiných oblastech jc měření příliš málo. V tomto případě algoritmus má snahu optimalizovat výsledky odhadů systematických odchylek v sadě měření, a to spíše než nad zcela pokrytou oblastí. Mohlo by být žádoucí, aby systém poskytoval dobré odhady týkající se toho, zda je provoz hustý nebo malý. Jc-li tomu tak, značná důležitost se věnuje měření v oblasti s malým provozem, například v tom, žc se nepoužijí příchozí data z oblasti hustého provozu.
- 14CZ 298223 B6
Jako konečné ujištění se, že ztotožněná měření patří stejnému cíli, jistá část asi 10 % zkoumání systematických odchylek by neměla být brána v úvahu, a to na základě velikosti, to například d- =lů ď -(.i - j množství H ' l v rovnici (21). u které nyní hodnota h platí spíše pro současnou hodnotu vektoru systematické chyby, než pro hodnotu neznámé.
Po realizaci filtračního procesu, podle již uvedených návrhů, zbývající filtrovaná sada měření a drah sc chová dobře, což na druhé straně zajišťuje, že použité aproximace jsou platné.
U provedení, kterému se dává přednost, uvedené kroky zavedení časové závislosti a filtrování hodnot měření jsou zahrnuty do vyrovnávacího procesu. Obr. 5 v takovém případě znázorňuje tok informací. Tento tok informací je velmi podobný toku na obr. 4. a proto budou popsány pouze rozdíly mezi oběma toky informací.
Pokud má sekce automatického vyrovnání k dispozici hodnoty měření, proces vstoupí do kroku 102. V tomto kroku probíhá zmíněné filtrování hodnot měření, přičemž dodané informace do matic v kroku 104 jsou filtrované a dobře se chovající informace.
Když zmíněný proces prošel bodem, ve kterém se požaduje odhad systematické odchylky, to znamená kroky 108 - 112, může do procesu vstoupit hodnota časové závislosti. Jelikož výpočty zabírají jistý čas, nemusí se tato část provádět vždy, když se proces dostane do zmíněného bodu.
V kroku ]_16 proces určí, zda byl vznesen požadavek pro zařazení časové závislosti do hodnot měřených dat. Je to určeno spouštěcím signálem 114, který sc dodává automaticky nebo ručně.
V tomto případě proces vstupuje do kroku J_18, který potlačuje starší data podle již popsaných rutin. Konkrétněji, hodnoty í/a m jsou znovu vypočítány použitím výrazů (25) a (26). Tok dále pokračuje do kroku 120.
Příklad
Jednoduchý příklad podle obr. 6 objasní algoritmus a zobrazí některé vlastnosti vynálezu. Uvažuje se o situaci, při které jsou tři pasivní senzory' umístěné na plochém území popsaném kartcziánským systémem souřadnic ξ„ η. Každý senzor měří směr ^k cíli. Tak jak je to obvyklé, Θse měří od osy jy ve směru pohybu hodinových ručiček. U každého senzoru s se uvažuje o třech parametrech systematické odchylky: chyby polohy senzoru a tl, a chyba aziniutu, magnetická odchylka />s0. Všechny parametry systematické odchylky jsou součástí vektoru systematických odchylek:
h (hj f η bt β h> M řJ h: ύ 6? < Λ,> () bj p /
Nominální spodní index snímač s je označen jako xU) = (£ /7, 4. Transformace /zs (x, />), která přivádí polohy cíle x _ (£ 7) dolů do prostoru měření senzoru s má hodnotu (
= aretan
(27) kde se rozumí, že výraz ±π lze vložil, aby se hodnota tfdostala do pravého kvadrantu.
Předpokládají se následující podmínky. Nominální polohy senzorů jsou tyto:
xI() = (-10,5), x2() = 20,0), χΐ() = (0 10) kilometru. Šum měření dosahuje hodnoty 0,005 radiánů pro všechny senzory; což znamená, že informační matice měření 1^ smají hodnotu 4.101 rad Apriorní nejistoty systematických odchylek mají pro všechny polohy hodnotu 0.1 km a hodnotu
- 15CZ 298223 B6
0.02 radiánů pro všechny azimutové odchylky, takže apriorní informační matice má hodnotu v~diug(\0Q 100 2500, 100 100 2500 100 100 2500). Skutečné chyby systematických odchylek mají všechny nulovou hodnotu kromě azimutové chyby senzoru 1. L. která má hodnotu 0,02 rad. (Je to poněkud přehnaně znázorněno na obr. 6). Pro zjednodušeni jsou všechna měření, týkající 5 se stejné události prováděna ve stejném čase, přičemž vektor systematických odchylek, který se zvětšuje, se rovná nule.
První zkoumání má původ v cíli, který' se nachází v poloze jq =- (30, 20). Pro zjednodušení zápisu bude index zkoumání i = 1 vynechán. Hodnoty měření jsou dány rovnicí (27) a jsou aplikované lo na pravou polohu a na pravý vektor systematické odchylky a následně zkreslené šumem při měření. U tohoto přikladu sc šum měření nezahrnul. Výsledky se tímto způsobem budou snadněji interpretovat a přidáním dlouhé sekvence měření se vliv šumu tak jako tak vytratí. Obdržené hodnoty měření lze vypočítat jako >ϊ - 1,192, jy = 0,464, ~ 0,785 radiánů. Systému není známa pravá poloha, ale předpokládá sem, že je k dispozici nominální poloha:
i - (30.1, 19,8 ) km.
Projekční matice se vypočítá derivací rovnice (27) u nominální polohy cíle, a to za předpokladu nulového vektoru systematických odchylek // (0.008 -0.022)
H? -(0,04 -0,02) /Λ =(0,017 -0,017)
Podobně se vypočítávají derivací (27) projektové matice, a to s ohledem na parametry systematických odchylek:
-(-0,008 0,022 -1 0 0 0 0 0 0)
A: -(() 0 0 -0,04 0,02 -1 0 0 0) . H ( 0 0 0 0 0 0 -0.017 0.017 -1)
Rovněž nominální polohy v prostoru měření se vypočítají pomocí rovnice (27) aplikované na nominální polohu cíle v prostoru cíle v a s nulovým vektorem systematických odchylek:
r , -1-217
r. = 0,472
-0.79
Rozdíly mezi skutečnými a nominálními hodnotami:
di - -0,025 í/2 - -0.008 3. tA - -0,005
Další vyžaduje (viz.(l 8))
- 16CZ 298223 B6
7),044 0.047'|
7).047 0,072)
Přitom lze vypočítat verze d. as příčníkem:
df 0.022
d. - -0,006
d.-~ -0,012
-(-0.007 0.018 -0.835 0.005 -0,002 0.113 -0,006 0,006 -0.353) (0,0009 -0.002 0,113 0,037 0,019 -0,922 -0,004 0,004 -0,243)
J; - (-0.003 0,008 -0.353 -0.01 0,005 -0.243 -0,004 0,004 -0,242)
Tím se získalo vše potřebné pro výpočet U z (23) a m z (24). Rovnici (22) lze nyní řešit s výsledkem:
/>-(0,0006 -0,002 0,003 0,002 -0.001 0,002 -0,003 0.003 -0,007)'
Parametry polohy mají malou hodnotu, takovou, jakou mají mít, ale složky azimutu (6;,. bb a hy se mohou na první pohled jevit jako chybné. Ale podle obr. 6, otáčení snímacího impulzu ze senzoru 1 a 2 ve směru pohybu hodinových ručiček a otáčením snímacího impulzu z třetího senzoru 15 proti směru pohybu hodinových ručiček, může vskutku kompenzovat chyby systematických odchylek, které jsou v této situaci vidět. Tento jediný soubor naměřených hodnot nemůže výlučně určit parametry, což rovněž vyplývá ze skutečnosti, že zde existuje devět neznámých parametrů a pouze tři naměřená množství hodnot. Algoritmus hledá hodnoty parametrů které způsobí, žc snímací impulzy budou vyhovovat nej levnějšímu způsobu za podmínek konzistence 20 s apriorními daty.
Pro získání lepších odhadu je nutné získat více dat. Obr. 7 znázorňuje další dvě zkoumání systematických odchylek, přičemž se nyní jeví mnohem jasněji, že jsou to snímací impulzy ze senzoru 1. které potřebují korekci. Polohy pravého cíle mají hodnoty jc? = (20: - 50) a λυ = (-25: -5) km. 25 hodnoty nominální polohy v 2 = (20,2; -50,1) a r 3 = ( 24,9; -5,2). Toto jsou potřebná data pro již uvedené výpočty. Po přidání dalších údajů do U a m a společným řešení s, v, dostaneme výsledek:
h = (-0,008 -0,001 0,015 -0.004 0,001 -0,002 0,012-0.0004 -0,004/ což jasně vyčleňuje hy s hodnotou 15 mrad (pravá hodnota 20 mrad). Přidáváním stále většího a většího množství dat lze dosáhnout zlepšení odhadů.
Nejistoty lze najit inverzí U + ra druhou odmocninou diagonálních prvků. Těmito nejistotami 35 jsou:
6/,-(0,099 0.100 0,010 0,099 0,099 0,008 0.097 0,099 0,010)'
- 17CZ 298223 B6
Tím měření udělala velmi málo k zlepšení odhadů polohy mimo apriorních dat. zatímco nejistoty azimutových odchylek byly sníženy faktorem 2. l ak například hodnota A; byla zúžena v rozmezí od 0 ± 20 mrad do 15 ± 10 mrad.
Tento vynález poskytuje způsob, který zahrnuje několik atraktivních vlastností. Ovládá několik senzorů s různými charakteristikami. Pracuje dokonce i tehdy, jestliže jsou senzory pasivního typu. Způsob používá příležitostné cíle pro odhad a proto není nutné používat speciální kalibrační cíle. Kromě toho způsob nevyžaduje, aby kterýkoliv ze senzorů byl používán jako referenční (srovnávací) senzor. Tento vynález poskytuje aktualizované odhady tak, jak je systém sledování požaduje. Odhady jsou zlepšovány tím. že do systému vstupuje více měřených hodnot. Navíc způsob umožňuje definovat časovou konstantu pro každý parametr systematické odchylky, ovládá historii měření, a to tak, že některé parametry považuje téměř za stacionární, zatímco sc jiné mohou měnit velmi rychle. Samotné hodnoty měření nemohou nakonec vždy obsahovat dosti informací pro jednoznačné odhady sy stematických odchylek, což se často odráží v singularitách a numerické nestabilitě u tradičních způsobů. Vynález využívá apriorní data, která tento problém odstraňují.
Ačkoliv provedení tohoto vynálezu, kterému se dává přednost, bylo popsáno podrobně, neměl by sc rozsah vynálezu omezovat pouze na toto provedení, ale měl by být omezen význakovou částí následujících nároků.

Claims (23)

  1. PATENTOVÉ NÁROKY
    1. Způsob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle zahrnuje kroky:
    sběr hodnot drah (T) cíle a odpovídajících měření (M) ze zmíněného systému sledování cíle, výpočet odhadli parametrů (b) systematických odchylek založený na drahách (T) cíle a odpovídajících měřeních (M);
    poskytnutí vypočtených odhadů parametrů (b) odchylek systému sledování cíle, vyznačující se t í m , že krok výpočtu zahrnuje kroky:
    generování chybové funkce, která zahrnuje alespoň dva výrazy, kde první výraz je závislý alespoň na velikosti neshody mezi měřeními a modelem měření, kde model měření je modelem funkce neznámé polohy cíle a neznámých parametrů systematické odchylky, a kde druhý výraz je závislý na alespoň předem stanovených vyhodnoceních apriorních statistických rozdělení chyb systematické odchylky a zmíněných neznámých parametrů systematické odchylky; a minimalizace chybové funkce vzhledem k parametrům systematické odchylky stejné jako k poloze cíle.
  2. 2. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 1, vyznačující se t í m , že zmíněná chybová funkce je dána rovnicí:
    r = Sta RlAy,. - h,(x„ ,b))+/(v.b)
    i.J kde i značí zkoumání systematické odchylky, to znamená cíl a odpovídající soubor měření (M) získaných odlišnými senzory;
    v označuje senzor poskytující zmíněná měření (M) daného cíle,
    - 18CZ 298223 B6 xis znamená umístění cíle v čase, který odpovídá danému měření (M), b je vektorem, který' obsahuje všechny parametry systematické odchylky všech senzorů, jc projekční funkcí vyjadřující polohu cíle v použitém systému souřadnic s uplatněnými senzory; kde se berou v úvahu účinky parametrů (b) systematické odchylky,
    5 f je závislou funkcí matice, je měření senzoru v řečeného cíle, kde 7?lx 1 je inverzí měření kovariantní matice pro řečený cíl a řečené měření, a v je inverzí kovariantní matice popisující předem stanovené rozloženi chyb.
    to
  3. 3. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 2. v y z n ač u j í c í se t i m , že zmíněná chybová funkce je dána rovnicí:
    - Σ k ,f-hs (-v (ζ ύ )Λ)Ι +fc
    I.S >
    15 kde t\s je čas odpovídající zmíněnému měření,
    A j e čas b 1 ízký rozd ίIu ή „ χ·, je poloha cíle v čase η (.) je funkcí u které je poloha cíle v čase ή s dána rovnicí x( (tis) = x, + λ - Q.
  4. 4. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 3, v y z n a č u j í c í s c t í m . že chybová funkce je dána rovnicí:
    v - Σ||λ· v -¼ U +Ί (6 5 “O^)|| + (ά-ά) v(b~b) kde je aproximací vektoru sy stematických odchy lek.
  5. 5. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se tím, že zmíněná dráha (T) cíle a odpovídající měření (M) jsou derivována
    30 využitím i n formac í z a I e s poň d vou sen zorů.
  6. 6. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se tím, že zmíněný krok minimalizace zahrnuje krok lincarizace relevantních množství, s ohledem na polohu cíle a parametry (b) systematické odchylky.
  7. 7. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 6, v y z n a č u j í c í se tím . že krok lincarizace je realizován pomocí sérií Taylorových rozšíření hodnoty a to s přihlédnutím k poloze cíle okolo nominální polohy At, a rovněž s přihlédnutím k parametrům systematické odchylky okolo aproximačního vektoru systematické odchylky , a to podle
    - 19CZ 298223 B6 ξU + <bh ý„ + Η,, ·(.t, - .i,)+ 4, .[b-b s
    A, =Λ,(χ, +>i(b.~š)a).
    Xš + N,s-i,).b) a je aproximací η (.).
  8. 8. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 7. v y z n a č u j í c í se l í m . že
    A * nominální poloha A stejně jako funkce aproximace se získá ze stavu dráhy (T) cíle.
  9. 9. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv nároku 6. 7 nebo 8, vyznačují v i se t í m . že zmíněný krok minimalizace zahrnuje krok lincarizace zmíněných parametrů systematické odchylky okolo nuly.
  10. 10. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv nároku 7, 8 nebo 9, vyznačují c i se t í m , že krok výpočtu zahrnuje kroky:
    vytváření matic Fa m a jejich inicializaci k nule.
    a krok, ve kterém se provádí nové zkoumání systematické odchylky s výpočtem rovnic
    - ·ϋ/.A. ,) a
    c = Ik-4,kk-4.) pro všechny senzory .v. kde
    Fj s - V1 S a přičtením ίή k U a m, k m.
  11. 11. Způsob odhadli systematické odchylky podle nároku 10, v y z n a č u j i c í se t i m . že krok výpočtu dále zahrnuje krok řešení systému rovnic:
    (U + vjfb-b) m pro b.
  12. 12. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 11, vyznačující se t í ni. žc krok řešení rovnic se realizuje pouze tehdy, je-li požadován spouštěcím signálem (14).
  13. 13. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 12. v y z n a č u j í c í se t í ni, že zmíněný spouštěcí signál (14) je závislý na čase.
    -20LZ 29822.5 B6
  14. 14. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 12. v v z n a č uj í c í se t í m . že spouštěcí signál (14) je zabezpečován operátorem.
  15. 15. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 12. vyznačující se t í m , že spouštěcí signál (14) je poskytován v závislosti na počtu zkoumání systematické odchylky.
  16. 16. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z nároků II až 15. v y z n a č u jící se t í m . žc krok poskytující vypočtené odhady dále zahrnuje krok zajištění (U + v) 1 jako kovariantní matice poskytující nejistoty h (fb).
  17. 17. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se t í m , žc krok výpočtu dále zahrnuje krok zavedení časové závislosti potlačením starých dat ve zmíněném souboru drah (T) cíle a odpovídajících měření (M).
  18. 18. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 17, v y z n a č u j í c í se t í m žc krok zavedení časové závislosti zahrnuje omezení počtu zkoumání systematické odchy lky použitých při výpočtech.
  19. 19. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 18, v y z n a č u j í c í se tím , že krok zavedení časové závislosti obsahuje, v jistých časových intervalech Δ/, zahrnutí kovariantní matice Q v (/a m šumu, podle:
    U: (I + UQ)-' U m: (I + IQ)1 m kde / je matice identity.
  20. 20. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 19, v y z n a č u j í c í se t í m , že matice Q je diagonální maticí s prvky kde rk je časová konstanta ká -tého parametru sy stematické odchy lky, a vkk je definováno jako
    Mbkk)'·/, kde ť$L je zmíněné apriorní rozdělování chyby k systematické odchylky pro výpočet posunu parametrů systematické odchylky.
  21. 21. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se t í m . že zmíněný krok výpočtu dále zahrnuje krok výběru užitečných drah (T) cíle a měření (M) k použití v kroku minimalizace.
  22. 22. Způsob odhadu systematické odchylky podle nároku 21. vyznačující se t í m , že zmíněný krok výběru je založen alespoň na jednom z následujících kritérií:
    jednoznačné přiřazení hodnot měření (M) dráze (T);
    dráha (T) cíle je dána rovnoměrným pohybem:
    hodnoty měření (M) jsou v rámci zkoumání dobře agregovány, dráhy (T) cíle jsou stejnoměrně rozděleny nad oblastí detekce.
    -21 CL ZWÍZLJ Hb
  23. 23. Způsob odhadu systematické odchylky podle kteréhokoliv z předchozích nároků, vyznačující se t í m , že alespoň jeden z parametrů (b) systematické odchylky je vybrán ze seznamu:
    časového posunu,
    5 výšky.
    východní polohy.
    severní polohy, odchylky osy od východu.
    odchylky osy od severu.
    ίο severního vyrovnání, odchylky vzdálenosti, přírůstku vzdálenosti, natočení antény, rozteče antény,
    15 režimu C systematické odchy lky v různých polohách.
CZ20001424A 1997-11-03 1998-10-26 Zpusob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle CZ298223B6 (cs)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE9704012A SE510844C2 (sv) 1997-11-03 1997-11-03 Automatisk kompensering av systematiska fel vid målföljning med flera sensorer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CZ20001424A3 CZ20001424A3 (cs) 2000-08-16
CZ298223B6 true CZ298223B6 (cs) 2007-07-25

Family

ID=20408841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CZ20001424A CZ298223B6 (cs) 1997-11-03 1998-10-26 Zpusob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle

Country Status (11)

Country Link
US (1) US6359586B1 (cs)
EP (1) EP1027617B1 (cs)
AU (1) AU737185B2 (cs)
CA (1) CA2309427C (cs)
CZ (1) CZ298223B6 (cs)
DE (1) DE69837278D1 (cs)
DK (1) DK1027617T3 (cs)
IL (1) IL135317A (cs)
NO (1) NO334261B1 (cs)
SE (1) SE510844C2 (cs)
WO (1) WO1999023506A1 (cs)

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6225942B1 (en) * 1999-07-30 2001-05-01 Litton Systems, Inc. Registration method for multiple sensor radar
US6940565B2 (en) * 2000-08-26 2005-09-06 Lg.Philips Lcd Co., Ltd. Liquid crystal display device and fabricating method thereof
US6795590B1 (en) * 2000-09-22 2004-09-21 Hrl Laboratories, Llc SAR and FLIR image registration method
US6486661B2 (en) * 2001-02-12 2002-11-26 Delphi Technologies, Inc. Sensor bias drift compensation
CA2507636C (en) * 2003-02-03 2012-04-03 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) A method for controlling a radar antenna
US7183969B2 (en) 2004-12-22 2007-02-27 Raytheon Company System and technique for calibrating radar arrays
KR101088053B1 (ko) * 2005-04-04 2011-11-29 레이티언 캄파니 다수의 레이더를 가간섭적으로 결합하기 위한 시스템 및방법
US20070182623A1 (en) * 2006-02-03 2007-08-09 Shuqing Zeng Method and apparatus for on-vehicle calibration and orientation of object-tracking systems
US7991550B2 (en) * 2006-02-03 2011-08-02 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for on-vehicle calibration and orientation of object-tracking systems
NL1032520C2 (nl) * 2006-09-15 2008-03-18 Thales Nederland Bv Werkwijze en systeem voor het volgen van een object.
US8054215B2 (en) * 2007-11-30 2011-11-08 Lockheed Martin Corporation Precision registration for radar
CA2735787A1 (en) * 2008-09-03 2010-03-11 Bae Systems Plc Estimating a state of at least one target
FR2939904B1 (fr) * 2008-12-16 2015-08-07 Thales Sa Methode de traitement de poursuite multi-capteur a temps de latence reduit
EP2209018A1 (en) * 2009-01-15 2010-07-21 Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk Onderzoek TNO A method for estimating an object motion characteristic from a radar signal, a computer system and a computer program product
US8818702B2 (en) * 2010-11-09 2014-08-26 GM Global Technology Operations LLC System and method for tracking objects
US9041589B2 (en) * 2012-04-04 2015-05-26 Caterpillar Inc. Systems and methods for determining a radar device coverage region
US10175348B2 (en) * 2014-10-08 2019-01-08 Src, Inc. Use of range-rate measurements in a fusion tracking system via projections
JP6702562B2 (ja) * 2017-03-03 2020-06-03 株式会社東芝 マルチセンサシステム、センサバイアス推定装置、センサバイアス推定方法及びセンサバイアス推定プログラム
EP3415943A1 (en) * 2017-06-13 2018-12-19 Veoneer Sweden AB Error estimation for a vehicle environment detection system
JP7012955B2 (ja) * 2017-10-13 2022-01-31 三菱重工業株式会社 位置標定システム、および位置標定方法
JP6986980B2 (ja) * 2018-01-18 2021-12-22 三菱電機株式会社 追尾処理装置及び追尾処理方法
JP6861663B2 (ja) * 2018-04-06 2021-04-21 三菱電機株式会社 センサ装置、誤差検出方法および誤差検出プログラム
US11022511B2 (en) 2018-04-18 2021-06-01 Aron Kain Sensor commonality platform using multi-discipline adaptable sensors for customizable applications
US11327155B2 (en) 2018-12-21 2022-05-10 Robert Bosch Gmbh Radar sensor misalignment detection for a vehicle
US12183206B2 (en) * 2019-01-18 2024-12-31 Mitsubishi Electric Corporation Motion state determination apparatus of vehicle
CN112285694B (zh) * 2020-10-16 2022-08-30 四川九洲电器集团有限责任公司 一种机动目标二次雷达航迹探测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3132009A1 (de) * 1981-08-13 1983-03-03 Licentia Patent-Verwaltungs-Gmbh, 6000 Frankfurt Verfahren zur korrektor von systematischen fehlern bei der multiradarzielverfolgung
US4713768A (en) * 1984-02-20 1987-12-15 Hitachi, Ltd. Method of localizing a moving body
US5313212A (en) * 1992-10-19 1994-05-17 Hughes Aircraft Company Track filter bias estimation

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3132009A1 (de) * 1981-08-13 1983-03-03 Licentia Patent-Verwaltungs-Gmbh, 6000 Frankfurt Verfahren zur korrektor von systematischen fehlern bei der multiradarzielverfolgung
US4713768A (en) * 1984-02-20 1987-12-15 Hitachi, Ltd. Method of localizing a moving body
US5313212A (en) * 1992-10-19 1994-05-17 Hughes Aircraft Company Track filter bias estimation

Also Published As

Publication number Publication date
NO20002273L (no) 2000-05-03
AU737185B2 (en) 2001-08-09
EP1027617A1 (en) 2000-08-16
IL135317A0 (en) 2001-05-20
US6359586B1 (en) 2002-03-19
EP1027617B1 (en) 2007-03-07
AU9770798A (en) 1999-05-24
CZ20001424A3 (cs) 2000-08-16
DK1027617T3 (da) 2007-07-09
CA2309427C (en) 2008-09-23
SE9704012D0 (sv) 1997-11-03
SE510844C2 (sv) 1999-06-28
IL135317A (en) 2004-05-12
CA2309427A1 (en) 1999-05-14
DE69837278D1 (de) 2007-04-19
SE9704012L (sv) 1999-05-04
WO1999023506A1 (en) 1999-05-14
NO20002273D0 (no) 2000-04-28
NO334261B1 (no) 2014-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CZ298223B6 (cs) Zpusob odhadu systematické odchylky u systému sledování cíle
CA2085847C (en) Autonomous precision weapon delivery using synthetic array radar
US4954837A (en) Terrain aided passive range estimation
US5631653A (en) Dynamic inertial coordinate system maneuver detector and processing method
US4148029A (en) System for estimating acceleration of maneuvering targets
US7236121B2 (en) Pattern classifier and method for associating tracks from different sensors
US9846229B1 (en) Radar velocity determination using direction of arrival measurements
Li et al. Multi-target multi-platform sensor registration in geodetic coordinates
Ziedan A novel model for multipath delay estimation and Its application to a modified optimized position estimation algorithm
Perrella Jr et al. Cueing performance estimation using space based observations during boost phase
BOSE Radar updated strapdown inertial midcourse guidance performance analysis for missiles
Wu EO target geolocation determination
Pritchett et al. Robust guidance and navigation for airborne vehicles using GPS/terrain aiding
Sviestins Bias estimation for multisensor tracking
CN118243112B (zh) 一种复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法
Baroni et al. Analysis of navigational algorithms for a real time differential GPS system
Kau Autonomous satellite orbital navigation using known and unknown earth landmarks
RU2215264C1 (ru) Способ определения пространственных координат цели
Hough Recursive bias estimation and orbit determination
Casella et al. Experiences in GPS/IMU calibration. Rigorous and independent cross-validation of results
Even-Tzur et al. Application of extended free net adjustment constraints in two-step analysis of deformation network
Roecker Closed Form Multiple Disparate Sensor Correlation/Fusion
Krempasky Terminal Area Navigation Using a Relative Global Positioning System Correction Vector Scheme
Ibsen et al. Synthetic aperture radar (SAR) image focus performance during maneuvers
Park et al. Observability analysis of SDINS/GPS in-flight alignment

Legal Events

Date Code Title Description
PD00 Pending as of 2000-06-30 in czech republic
MK4A Patent expired

Effective date: 20181026