RU2001119252A - Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзора - Google Patents
Способ автоматического сопровождения целей в режиме обзораInfo
- 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
Links
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 12
- 230000004301 light adaptation Effects 0.000 claims 8
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims 2
- MXBCYQUALCBQIJ-RYVPXURESA-N (8S,9S,10R,13S,14S,17R)-13-ethyl-17-ethynyl-11-methylidene-1,2,3,6,7,8,9,10,12,14,15,16-dodecahydrocyclopenta[a]phenanthren-17-ol;(8R,9S,13S,14S,17R)-17-ethynyl-13-methyl-7,8,9,11,12,14,15,16-octahydro-6H-cyclopenta[a]phenanthrene-3,17-diol Chemical compound OC1=CC=C2[C@H]3CC[C@](C)([C@](CC4)(O)C#C)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1.C1CC[C@@H]2[C@H]3C(=C)C[C@](CC)([C@](CC4)(O)C#C)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 MXBCYQUALCBQIJ-RYVPXURESA-N 0.000 claims 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims 1
- 238000000034 method Methods 0.000 claims 1
Claims (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, соотношениемв 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 правиламxэ(k) = Q2,(k)[Ф(k,k-1)xэ(k-1)],Δz = Q1(k)[z(k)-H(k)xэ(k)],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 выражениемx(k) = Ф(k,k-1)x(k-1)+ξх(k-1)по идентифицированным результатам измеренийz(k) = Q1(k)[H(k)x(k)+ξи(k)],гдепри адаптации вектора экстраполированных значений фазовых координат и Q2(k)=1 при отсутствии адаптации вектора экстраполированных значений фазовых координат,при адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки и Q3(k)=1 при отсутствии адаптации матрицы коэффициентов усиления невязки,х - вектор фазовых координат;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;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.
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)
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 |
-
2001
- 2001-07-12 RU RU2001119252A patent/RU2207589C2/ru active IP Right Revival
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] |