1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 3(154)'2018
  5. Метод адаптивной обработки навигационной информации в условиях неопределенности

Метод адаптивной обработки навигационной информации в условиях неопределенности

С.В. Герасимов, Д.В. Макарчук, А.И. Костенко
Аннотации на языках:


Анотация: Показано, что интерпретация неизвестных параметров модели сигнала случайными величинами, как правило, носит условный характер. Рассмотрен один из приемов оценки, который сводит задачу адаптивной обработки к задаче оптимальной фильтрации. Более того, эффективность построенной на этой основе адаптивной процедуры, оказывается, существенно зависит от степени влияния вида и параметров плотности погрешностей на результат оценки вектора навигационных параметров. Приведен алгоритм оценки неопределенных параметров модели ошибок навигационных систем. Рассмотрен случай динамического изменения моделей сигналов навигационных систем. Показано, что совокупность модели ошибки системы в номинальном, "штатном" состоянии с моделями ошибки системы, находящейся в состоянии различных нарушений, образует мультиструктурну модель, которая может быть использована для построения фильтра. Такой фильтр решает две задачи – получение текущей оценки навигационных параметров и определения положения навигационной системы на основе методов теории статистических решений, включающих значения апостериорных вероятностей состояний. Синтезирован метод адаптивной обработки навигационной информации в условиях неопределенности основных ошибок навигационных систем, в котором через механизмы на основе рекуррентных целевых неравенств дискретизируется вектор неопределенных параметров. Особенностью данного метода является то, что обработка навигационной информации обеспечивается при задании неопределенных параметров, которые отличаются друг от друга не только численными значениями параметров, но и структурой. Установлено, что в случае динамического изменения моделей сигналов необходимо использовать алгоритм пульсирующего фильтра, который использует аппроксимацию Гаусса апостериорной плотности на каждом шагу дискретного времени, таким образом минимизируется нарастание количества возможных наборов последовательно действующих моделей с ростом времени фильтрации.


Ключевые слова: адаптивная обработка, модель, навигационная информация, навигационные системы, неопределенность, фильтрация