RU2001119252A - Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора - Google Patents

Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора

Info

Publication number
RU2001119252A
RU2001119252A RU2001119252/09A RU2001119252A RU2001119252A RU 2001119252 A RU2001119252 A RU 2001119252A RU 2001119252/09 A RU2001119252/09 A RU 2001119252/09A RU 2001119252 A RU2001119252 A RU 2001119252A RU 2001119252 A RU2001119252 A RU 2001119252A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
phase coordinates
vector
matrix
adaptation
extrapolated
Prior art date
Application number
RU2001119252/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2207589C2 (ru
Inventor
Анатолий Ростиславович Ильчук
Анатолий Иванович Канащенков
Владимир Иванович Меркулов
Вячеслав Яковлевич Рогов
Олег Федорович Самарин
Владимир Васильевич Францев
Александр Иванович Щуклин
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения"
Filing date
Publication date
Application filed by Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения" filed Critical Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон - научно-исследовательский институт радиостроения"
Priority to RU2001119252A priority Critical patent/RU2207589C2/ru
Priority claimed from RU2001119252A external-priority patent/RU2207589C2/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2207589C2 publication Critical patent/RU2207589C2/ru
Publication of RU2001119252A publication Critical patent/RU2001119252A/ru

Links

Claims (1)

  1. Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора, заключающийся в том, что последовательно измеряют фазовые координаты обнаруженных целей, осуществляют завязку траекторий обнаруженных целей, экстраполяцию фазовых координат сопровождаемых целей, идентификацию поступающих результатов измерений фазовых координат обнаруженных целей на предмет их принадлежности тем или иным сопровождаемым целям, коррекцию экстраполированных фазовых координат той сопровождаемой цели, которую определяют по результату идентификации, ранжирование сопровождаемых целей по степени их опасности, сброс с сопровождения тех целей, для которых отсутствует поступление измерений в течение заданного интервала времени, отличающийся тем, что идентификацию результатов измерений фазовых координат обнаруженных целей выполняют по минимальному значению функционала качества, определяемого, для каждой из сопровождаемых целей, соотношением
    Figure 00000001
    в котором I - функционал качества идентификации;
    Pапрi и Рапсi - соответственно априорное и апостериорное значения параметров идентификации,
    qi - весовые коэффициенты параметров идентификации,
    N - количество параметров идентификации, min - операция нахождения минимума, выполняемого в процессе перебора j-ых целей;
    j - номер сопровождаемой цели,
    при этом минимизированное значение функционала используют на этапе коррекции либо для адаптации вектора экстраполируемых фазовых координат, либо для адаптации матрицы коэффициентов усиления невязок, либо адаптации того и другого одновременно, а экстраполяцию и коррекцию экстраполированных значений фазовых координат выполняют по правилам
    Figure 00000002
    (k) = xэ(k) + Kф(k)Δz(k),
    Figure 00000003
    (0) = х0
    xэ(k) = Q2,(k)[Ф(k,k-1)xэ(k-1)],
    Δz = Q1(k)[z(k)-H(k)xэ(k)],
    Figure 00000004
    D(k) = (E-Kф(k)H(k))D(k,k-1), D(0)=D0,
    D(k,k-1) = Ф(k,k-1)D(k-1)ФТ(k,k-1)+Dх(k-1),
    при описании модели состояния выражением
    x(k) = Ф(k,k-1)x(k-1)+ξх(k-1)
    по идентифицированным результатам измерений
    z(k) = Q1(k)[H(k)x(k)+ξи(k)],
    где
    Figure 00000005
    Figure 00000006
    при адаптации вектора экстраполированных значений фазовых координат и Q2(k)=1 при отсутствии адаптации вектора экстраполированных значений фазовых координат,
    Figure 00000007
    при адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки и Q3(k)=1 при отсутствии адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки,
    х - вектор фазовых координат;
    Figure 00000008
    - вектор оценок фазовых координат;
    Figure 00000009
    (0) - вектор оценок фазовых координат при k=0;
    x0 - значение вектора оценок фазовых координат при k=0;
    Ф(k,k-1) - фундаментальная матрица модели состояния;
    ФТ(k,k-1) - транспонированная фундаментальная матрица модели состояния;
    ξи и ξх - дискретные белые шумы измерений и состояния с известными ковариационными матрицами дисперсий Dи и Dx;
    Figure 00000010
    (k) - обратная ковариационная матрица дисперсий шумов измерений;
    Т - период обращения к цели;
    τ<<Т - интервал дискретизации;
    D(k,k-1) и D(k) - априорная и апостериорная ковариационные матрицы ошибок фильтрации;
    Н - матрица связи вектора фазовых координат х с вектором измерений z;
    НТ - транспонированная матрица связи вектора фазовых координат х с вектором измерений z;
    Кф - матрица коэффициентов усиления невязки Δz;
    хэ - вектор экстраполированных фазовых координат;
    Е - единичная матрица;
    k, k-1 - моменты дискретизации;
    Imin - минимизированное выбором j значение функционала качества идентификации;
    f1(Imin) и f2(Imin) - функции, однозначно связанные с величиной минимизированного функционала качества идентификации;
    D(0) - апостериорная ковариационная матрица ошибок фильтрации при k=0;
    D0 - значение апостериорной ковариационной матрицы ошибок фильтрации при k=0;
    Q1 - признак наличия измерений, равный единице в моменты поступления результатов измерений фазовых координат и равный нулю в другие моменты времени;
    Q2 - признак адаптации вектора экстраполированных фазовых координат, равный f1(Imin) в моменты поступления идентифицированных измерений и равный единице в другие моменты при адаптации вектора экстраполированных фазовых координат и равный единице при отсутствии адаптации вектора экстраполированных фазовых координат;
    Q3 - признак адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки, равный f2(Imin) в моменты поступления идентифицированных измерений и равный единице в другие моменты при адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки и равный единице при отсутствии адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки.
RU2001119252A 2001-07-12 2001-07-12 Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора RU2207589C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2001119252A RU2207589C2 (ru) 2001-07-12 2001-07-12 Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2001119252A RU2207589C2 (ru) 2001-07-12 2001-07-12 Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2207589C2 RU2207589C2 (ru) 2003-06-27
RU2001119252A true RU2001119252A (ru) 2003-07-20

Family

ID=29210002

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2001119252A RU2207589C2 (ru) 2001-07-12 2001-07-12 Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2207589C2 (ru)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2150836B1 (en) * 2007-05-14 2015-11-04 Raytheon Company Methods and apparatus for selecting a target from radar tracking data
RU2458358C1 (ru) * 2011-01-12 2012-08-10 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации Угломерно-корреляционный способ определения местоположения наземных источников радиоизлучения
RU2617870C2 (ru) * 2015-05-13 2017-04-28 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ устранения несоответствия динамичности подсистем в составе сложных технических систем и система обеспечения бессрывного сопровождения интенсивно маневрирующей цели
CN110275184B (zh) * 2019-06-18 2021-01-08 中国科学院国家空间科学中心 一种gnss掩星电离层残差修正方法、系统、设备及存储介质
RU2743479C1 (ru) * 2020-03-25 2021-02-18 Акционерное общество "Концерн радиостроения "Вега" Способ и система определения наиболее благоприятных для атаки воздушных целей в режиме многоцелевого сопровождения
CN115877328B (zh) * 2023-03-06 2023-05-12 成都鹰谷米特科技有限公司 一种阵列雷达的信号收发方法及阵列雷达

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Van Der Merwe et al. The square-root unscented Kalman filter for state and parameter-estimation
McCabe et al. Testing a time series for difference stationarity
RU2001119252A (ru) Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора
Paik Repeated measurement analysis for nonnormal data in small samples
RU2207589C2 (ru) Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора
CN110855269B (zh) 一种自适应滤波的系数更新方法
Lee et al. An EM-based approach for parameter enhancement with an application to speech signals
CA2522902A1 (en) Method and system for improved single-ended loop make-up identification
Lopes et al. New normalized LMS algorithms based on the Kalman filter
Jensen et al. Scan alignment with probabilistic distance metric
CN112711001B (zh) 一种精细去噪辅助的激光雷达波形分解方法
Gallagher The inverted Fisher hypothesis: additional evidence
US4916453A (en) Spatial filtering system
Vamplew et al. Techniques for dealing with missing values in feedforward networks
Mrode et al. Efficiency of part lactation test day records for genetic evaluations using fixed and random regression models
Hosseini et al. Simultaneous Estimation of Signal and Noise in the Constructive Neural Networks.
Zhang et al. A neural network‐based nonlinear filter for image enhancement
Gnudi Analytical relationship between arterial input impedance and the three-element Windkessel series resistance
Lee et al. Smoothing approach using forward–backward Kalman filter with Markov switching parameters for speech enhancement
Qidwai et al. Blind image-deconvolution for ultrasonic C-scans
Tan et al. Recursive scheme for ARMA coefficient and order estimation with noisy input–output data
Shen et al. Modelling and processing of phonocardiogram via parametric bispectral approach
Guénoche et al. Estimating missing values in a tree distance
Hosseini et al. Colored noise in dynamic systems: unbiased modeling by constructive neural networks
WHITE Parameter estimation in time delay systems[Ph. D. Thesis]