By this author

Observation-Based Filtering of State of a Nonlinear Dynamical System with Random Delays

Issue number 6 from 15.06.2023

Представлена модель стохастической системы наблюдения, позволяющая учесть временные задержки между поступившим наблюдением и фактическим состоянием наблюдаемого объекта, сформировавшим эти наблюдения. Такого рода задержки возможны при наблюдении за движением объекта в водной среде с применением акустических сонаров и оказывают принципиальное влияние на точность отслеживания положения. Приведены уравнения для решения оптимальной в среднем квадратическом задачи фильтрации. Поскольку практическое использование оптимального решения фактически невозможно из-за вычислительной сложности, основное внимание уделено альтернативному, неоптимальному, но вычислительно эффективному подходу. Именно, к предложенной модели адаптирован условно-минимаксный нелинейный фильтр (УМНФ), сформулированы достаточные условия существования его оценки. Проведен вычислительный эксперимент на близкой к практическим потребностям модели. Результаты эксперимента показали, с одной стороны, работоспособность УМНФ в рассматриваемой модели, с другой - значительное падение качества оценивания в сравнении с моделью без случайной задержки наблюдений, что можно рассматривать как источник для дальнейшего исследования модели и связанных с нею задач.

107 0

POZITsIONIROVANIE I IDENTIFIKATsIYa PARAMETROV DVIZhENIYa PODVODNOGO APPARATA PO NABLYuDENIYaM SO SLUChAYNYMI ZAPAZDYVANIYaMI

Issue number 12 from 15.12.2024

Рассматривается система нелинейных стохастических функциональноразностных уравнений с ограниченным запаздыванием. Предполагается, что рассматриваемая систеМодель стохастической системы наблюдения, учитывающая случайные временные задержки между поступившим наблюдением и фактическим состоянием движущегося объекта, адаптирована для решения задачи идентификации параметров движения. Приведены уравнения для оптимальной байесовской идентификации. Для практического решения к задаче применен условно-минимаксный нелинейный фильтр (УМНФ). Подробно обсуждается синтез УМНФ, включая выбор структуры фильтра, на примере задачи позиционирования автономного подводного аппарата по наблюдениям стационарных акустических маяков. Выполнен вычислительный эксперимент на близкой к практическим потребностям модели с использованием трех вариантов фильтра - типовой аппроксимации обновляющего процесса, метода линейных псевдонаблюдений и геометрической интерпретации результатов угловых измерений.

55 0

ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРА ЛИНЕЙНЫХ ПСЕВДОНАБЛЮДЕНИЙ В ЗАДАЧАХ СЛЕЖЕНИЯ И ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПО НАБЛЮДЕНИЯМ СО СЛУЧАЙНЫМИ ЗАПАЗДЫВАНИЯМИ

Issue number 10 from 16.03.2026

Исследуется возможность адаптации и результативность применения фильтра линейных псевдонаблюдений в модели стохастической системы наблюдения со случайными временными задержками между поступающими наблюдениями и фактическим состоянием движущегося объекта. Метод псевдонаблюдений модифицируется для объединения результатов наблюдений, выполняемых несколькими измерительными комплексами, расположенными на разных расстояниях до объекта и имеющими отличающиеся временные задержки. Фильтр реализуется в модели, учитывающей измерения углов направления и дальности. Экспериментальные расчеты выполнены для модельного примера, описывающего движение автономного подводного аппарата, использующего для позиционирования два стационарных акустических маяка.

13 0