Manööverdamise sihtmärkide jälgimine. Sihtmärkide manööverdamise juhiste omadused
Radari teabe esmase töötlemise tulemusena jõuavad automaatse jälgimise algoritmi sisendisse kaks sihtmärkide voogu:
"tõelised sihtmärgid", rühmitatud sihtmärkide tegeliku asukoha lähedale;
"valesihtmärgid", millest üks on seotud häirete ja kohalike objektide peegelduste aladega ning teine on ühtlaselt jaotunud kogu jaama vaateväljas.
Kui otsustatakse, et iga radariuuringul saadud märkide hulk viitab samale trajektoorile, on järgmiseks ülesandeks hinnata selle trajektoori parameetreid, mis seisneb punktis 2.2 käsitletud parameetrite arvutamises. X 0 ,Kell 0 ,H 0 ,V x ,V y ,V H ,a x ,a y ja a H. Kui sihtmärgi kohta on algkoordinaatidena kaks märki X 0 ,Kell 0 ja H 0 saadakse viimase märgi koordinaadid, kiiruse komponendid V x , V y ja V H arvutatakse samamoodi nagu trajektoori automaatse püüdmise korral.
Kui eristatakse suuremat hulka märke, on võimalik minna üle keerulisemale sihtmärgi liikumise mudelile ja siluda trajektoori parameetreid. Silumine toimub selleks, et vähendada radari sihtmärgi koordinaatide mõõtmisvigade mõju jälgimise täpsusele. ACS-is on kõige levinumad sihtmärgi liikumise lineaarne mudel ja trajektoori parameetrite järjestikune silumine.
Järjestikuse silumismeetodi olemus seisneb selles, et trajektoori parameetrite silutud väärtused järgmises k vahemik määratakse silutud väärtustega, mis on saadud ( k-1)-nda ülevaatuse ja viimase tulemused k tähelepanek. Olenemata tehtud vaatluste arvust kasutatakse järgmises arvutustsüklis ainult eelmist hinnangut ja uue vaatluse tulemust. Samal ajal vähenevad oluliselt nõuded salvestusseadmete võimsusele ja seadmete kiirusele.
Lõplikud avaldised asukoha ja kiiruse silumiseks k-nda radari uuringus on järgmised:
Nendest valemistest on näha, et koordinaadi silutud väärtus on võrdne hetkele ekstrapoleeritud summaga k-silutud koordinaadi vaatlused U* KE ja võetud koefitsiendiga k ekstrapoleeritud koordinaadi kõrvalekalded mõõtetulemusest.
Silutud kiiruse väärtus sisse k arvustus V * U K on silutud kiiruse summa V * U K-1 in ( k-1)-ndat ülevaadet ja võetud koefitsiendiga k kiiruse juurdekasvu, mis on proportsionaalne läbipaindega.
U=U K- U KE.
H
Riis. 2.5. Sihttrajektoori parameetrite silumine.
Punktiirjoon joonisel 2.5 tähendab silutud sihttrajektoori, mis on arvutatud ACS-arvutis k arvustus. Tulenevalt sellest, et silutud koordinaatide koefitsiendid k ja k asuvad vahemikus 0...1, silutud algkoordinaat on intervallis U*KE ... U K ja silutud kiirus on V * U K-1... V * U K.
On tõestatud, et sihtmärgi sirgjoonelise ühtlase liikumise korral on jälgimisvead minimaalsed, kui koefitsiendid k ja k arvutatakse järgmise valemi järgi:
(2.9)
Joonisel 2.6 on näidatud sõltuvus k ja k arvustuse numbrist k. Joonise graafikutelt on näha, et koefitsiendid lähenevad asümptootiliselt nullile. Limiidis kl k Sellega saavutatakse sihtmärgi jälgimise vigade täielik kõrvaldamine. Praktikas esineb alati sihttrajektoori kõrvalekaldeid sirgest.
Seetõttu on koefitsientide väärtused k ja k väheneb ainult teatud piirini.
Kvalitatiivselt saab silumise mõju sihtmärgi jälgimise täpsusele hinnata joonise 2.7 abil. Sirgjoonelise liikumise piirkonnas on silutud sihtkoordinaatide viga väiksem kui silumata koordinaatidel: punktiirjoonte segmendid on sihtmärgi tegelikule trajektoorile lähemal kui pidevate joonte segmendid. Manööverdamisosas tekivad sihtmärgi liikumise tegeliku olemuse ja hüpoteetilise lahknevuse tõttu dünaamilised jälgimisvead. Nüüd määravad pidevate joonte segmendid sihtmärgi tegeliku asukoha täpsemalt kui katkendlike joontega.
Õhutõrje automatiseeritud juhtimissüsteemis mittemanööverdavate sihtmärkide jälgimisel koefitsientide valik k ja k toodetakse erineval viisil: neid saab kas algväärtustest mõnele lõppväärtusele ümber arvutada või need jäävad muutumatuks kogu hooldusperioodi jooksul. Viimasel juhul muutub optimaalne järjestikune silumine nn eksponentsiaalseks silumiseks. Sihtmanöövri tuvastamine võib toimuda visuaalselt operaatori poolt või automaatselt. Mõlemal juhul loetakse sihtmärk manööverdavaks, kui mõõdetud sihtkoordinaat erineb ekstrapoleeritust nii palju, et ületab lubatud koordinaatide mõõtmisvigu.
W
Riis. 2.6. Silumiskoefitsientide sõltuvus K-st.
Riis. 2.7. Trajektoori parameetrite ühtlustamise mõju sihtmärgi jälgimise täpsusele
Tavaliselt on sihtmärgi voolu (antud ajahetkel ekstrapoleeritud) koordinaatide arvutamine ajastatud indikaatoritele, sidekanalitele, muude algoritmide mälutsoonidele jne teabe väljastamise hetkedele. Prognoositavate väärtuste arvutamine sihtkoordinaatide määramine toimub vastavalt valemitele:
(2.10)
kus t y- teostusaeg, arvestatud praegusest hetkest t.
Tavaliselt t yõhusituatsiooni hindamisel seatakse see komandöride poolt ja muude andmetöötlusülesannete lahendamisel loetakse ACS arvuti püsimälust.
Sihtmärgi jälgimise viimane etapp on uute märkide korrelatsiooni probleemi lahendamine olemasolevate trajektooridega. See probleem lahendatakse õhuruumi alade matemaatilise väravaga. Selle olemus seisneb võrduste täitmise masinkontrollis, mille abil tehakse kindlaks, et märk kuulub uuritavasse valdkonda. Sel juhul kasutatakse kõige sagedamini ristkülikukujulisi või ringikujulisi väravaid. Nende parameetrid on näidatud joonisel 2.8.
Las olla X uh, Kell E – ekstrapoleeritud sihtkoordinaadid mingil ajahetkel t. Et teada saada, milline järgmises küsitluses saadud hinnetest kuulub sellele trajektoorile, on vaja kontrollida tingimusi:
P
Riis. 2.8. Strobe parameetrid
|X 1 -X E | X pp; | Y 1 -Y E | Y pp; (2.11)
kui kasutate ümmargust stroboksi -
(X i – X E) 2 + ( Y i – Y E) 2 R str, (2.12)
kus X leht, Y str - ristkülikukujulise värava mõõtmed;
R str - ringikujulise värava suurus.
Iga uuringu kõigi võimalike "trajektoori-märgi" paaride loendamise tulemusena tehakse kindlaks, millised märgid jätkavad olemasolevaid ja millised algatavad uusi jälgi.
Sihttrajektoori jälgimise algoritmide kirjeldusest on näha, et õhuolukorra info töötlemine on väga töömahukas protsess, mis nõuab suuri RAM-i ja automatiseeritud juhtimissüsteemi arvuti kiirust.
Sihtmärgi manööver horisontaaltasandil taandub kursi ja lennukiiruse muutmisele. Õhusihtmärgi manöövri mõju hävitaja "Manööver"-meetodil juhtimise esimesele ja teisele etapile avaldub mitmel viisil.
Oletame, et juhendamine toimub esimesel etapil, kui õhusihtmärk ja hävitaja olid vastavalt punktides AT ja AGA (Joon. 7.9.), Ja nende kohtumine oli võimalik C o .
Riis. 7.9. Sihtmanöövri mõju horisontaaltasandil
hävitaja lennutrajektoorile
Kui õhu sihtmärk on punktis AT tegi kursil ja õigel ajal manöövri t keeras nurka w c t , siis selleks, et võitleja järgiks teise juhtimise etapi pöördekaare puutujat, peab selle suund muutuma nurga võrra w ja t . Pärast seda, kui õhusihtmärk on manöövri lõpetanud, saab punktis temaga kohtumine võimalikuks Koos ja õhusihtmärgi teepikkus punktini muutub väärtuseks DSc.
Kui kujutame ette, et pöörde alguspunkt liigub koos CC-ga, mis asub selle suhtes samal intervallil ja kaugusel kui võitleja pöörde alguses, siis juhitakse hävitaja sellesse punkti "paralleelse lähenemise" meetodil. . Kui CC on kaugel Enne võitlejalt, millega võrreldes intervall ma ja ennustatud pöördekaugus dupr võib tähelepanuta jätta, siis üldiselt on "Manööver" meetodi omadused lähedased "Paralleellähenemise" meetodi omadustele.
Võitleja hilisemale kohtumisele sihtmärgiga (DSc > 0) juhib oma revääri võitlejalt (DΘ ja > 0) , ja võitleja poole pööramine viib varasema kohtumiseni. Seetõttu võib vastumeetmeks sihtmärgi suuna manöövri vastu, nagu "paralleelse lähenemise" meetodil juhendamise korral, olla sellel olevate võitlejate rühmade samaaegne juhendamine erinevatest külgedest.
Kui kaugus CC-st väheneb, ilmneb üha enam erinevus "Manööver" meetodi omaduste ja "Parallelrendezvous" meetodi omaduste vahel. VC pöördeajal peab võitleja pöörama ümber järjest suuremate nurkade all, see tähendab, et selle nurkkiirus w suureneb.
Väärtuse muutus w ja hävitaja lennutamisel kokkupõrkekursil õhusihtmärgiga (UR = 180°) iseloomustab nurkkiiruste suhte sõltuvusgraafikut w ja / w c vahemikust, väljendatuna juhtpöörde vahemaa murdosades D/Dupr.
Nagu graafikult näha, siis pikkadel vahemikel (D / Dupr = 5÷ 10) suhtumine w ja / w c erineb pisut ühtsusest, see tähendab, et hävitaja nurkkiirus on veidi erinev manööverdatava sihtmärgi nurkkiirusest. Vahemiku vähenemisega kuni umbes kolm Supr , kasvab wi väärtus kiiresti ja kui võitleja läheneb pöörde alguspunktile (D / Dupr = 1)w ja suureneb lõpmatuseni.
Seega on "Manööver" meetodil manööverdavale AT-le osutades peaaegu võimatu hävitajat arvutatud raadiusega pöörde alguspunkti tuua.
Riis. 7.10. Nurkkiiruste suhte sõltuvus w ja / w c sihtmanöövri ajal
juhendamise esimeses etapis seoses D / Dupr
Esimese etapi juhendamisprotsessi ajal võib õhusihtmärk manööverdada korduvalt. Nii näiteks õhusihtmärk mingis punktis IN 1 saab võitleja sisse lülitada, mille tulemuseks on punkt A1 see tuleb pöörata oma eelmiselt kursilt ära ja muuta eelnevalt kavandatud pöörde suunda. Selle tulemusena muutub võitleja trajektoor juhtimise esimeses etapis sirgjoonest keerukaks jooneks, mis koosneb muutuva raadiusega pöördekaaredest ja nendevahelistest sirgjoonelõikudest. Kõik see raskendab lendu õhuvõitlusse.
Õhusihtmärgi manöövri mõju hävitaja "manöövri" meetodil juhtimise teisel etapil vaadeldakse joonise 7.11 abil:
Riis. 7.11. Õhusihi manöövri mõju horisontaaltasandil
"Manööver" meetodil juhendamise teisel etapil hävitaja lennutrajektooril
Oletame, et mingil hetkel teise juhtimise etapis on hävitaja ja õhusihtmärk vastavalt punktides. AGA ja AT ja eesmärgi saavutamiseks punktis Niisiis võitleja sooritab raadiusega pöörde Ro ja nurkkiirus w ja = Vi/Rо .
Kui mõneks ajaks Dt õhu sihtmärk muudab lennu suunda nurga võrra w c × Dt , siis saab sellega kohtumine punktis võimalikuks Koos . Et jõuda punktist siia punkti AGA võitleja peaks sooritama pöörde erineva raadiusega R . Aga aja eest ette Dt ta peaks lisaks nurka pingutama w ja D × Dt .
Seega põhjustab õhusihtmärgi manööver juhtimise teises etapis hävitaja pöörde täiendava nurkkiiruse ilmnemise. w ja D . Mida väiksem on järelejäänud pöördenurk UR võitleja, seda suurem väärtus w ja D , ja kui võitleja läheneb pöörde lõpp-punktile w ja D suureneb lõpmatuseni.
Seega on "Manööver"-meetodil "manööver"-meetodil juhtimise teisel etapil hävitajat manööverdatava õhusihtmärgi suhtes antud positsioonile praktiliselt võimatu viia.
Sellega seoses lülituvad nad õhusihtmärgi manööverdamisel teisel etapil reeglina hävitaja juhtimisele Chase'i meetodil.
Sissejuhatus.
Peatükk 1. Õhusihtmärkide trajektooride jälgimise filtrite analüüs.
§1.1. Kalmani filter.
§1.2. Kalmani filtri rakendamine CC trajektooride jälgimiseks vastavalt seireradari andmetele.
§ 1.3. Filtrid "Alfa - beeta" ja "Alfa - beeta - gamma".
§ 1.4. Statistiline modelleerimine.
§1.5. Leiud.
Peatükk 2. Adaptiivsete meetodite analüüs manööverdavate õhusihtmärkide trajektooride jälgimiseks manöövridetektorite alusel.
§ 2.1. Sissejuhatus.
§ 2.2. Sihtmanöövri ühine tuvastamine ja hindamine värskendusprotsessi põhjal.
§ 2.3. Adaptiivsed algoritmid manööverdamise jälgimiseks
CC manöövridetektorite abil.
§ 2.4. Leiud.
Peatükk 3. Tuntud mitme mudeli algoritmide uurimine.
§3.1. Sissejuhatus.
§3.2. Bayesi adaptiivne lähenemine.
§3.3. CC trajektoori tuntud MMA jälgimise uuring seireradari jaoks.
§3.4. Leiud.
Peatükk 4. Mitme mudeli algoritmi väljatöötamine manööverdavate õhusihtmärkide trajektooride jälgimiseks *.
§4.1. Sissejuhatus.
§4.2. CC liikumisoleku vektori hinnang.
§4.2.1. Probleemi sõnastamine.
54.2.2. Üldine lähenemine probleemide lahendamisele.
04.2.3. Lineaarne algoritm.
§4.3. MMA võrdlus teiste algoritmidega.
§4.4. Leiud.
Soovitatav lõputööde loetelu
Teabe sekundaarne töötlemine kahepositsioonilises radarisüsteemis Descartes'i koordinaatsüsteemis 2004, tehnikateaduste kandidaat Sidorov, Viktor Gennadievitš
Kahepositsioonilise radarisüsteemi objektide sfääriliste koordinaatide hinnangute filtreerimine 2004, tehnikateaduste kandidaat Grebenyuk, Aleksander Sergejevitš
Algoritmiline teabetoe pakkumine dünaamilise olukorra hindamiseks pinnaobjektide automaatse jälgimisega multisensorsüsteemides 2001, tehnikateaduste doktor Beskid, Pavel Pavlovitš
Riigi lennunduse õhusõidukite asukoha juhtimise meetodite väljatöötamine lennujuhtimise protsessis õhuruumi marsruudivälises sektoris 2009, tehnikateaduste kandidaat Shanin, Aleksei Vjatšeslavovitš
Manööverdavale objektile osutamise meetodi väljatöötamine ja uurimine, mis põhineb selle liikumise stohhastilisel prognoosil 2004 PhD Truong Dang Khoa
Sissejuhatus lõputöösse (osa referaadist) teemal "Õhusihtmärkide trajektooride jälgimise algoritmide uurimine"
Lõputöö teema asjakohasus
Tsiviillennunduse üks olulisemaid ülesandeid on lennuohutuse parandamine, eriti õhkutõusmisel ja maandumisel. Selle eesmärgi saavutamiseks peavad automatiseeritud lennujuhtimissüsteemidel (ATC) olema vajalikud kvaliteedinäitajad, mis teatud määral sõltuvad sissetuleva radariinfo kvaliteedist. ATC-süsteemis kasutatakse marsruudi- ja lennuvälja radarite radariteavet õhusihtmärkide liikumise (AT) juhtimiseks, kokkupõrke vältimise ja maandumislähenemise juhtimiseks. AT liikumise juhtimisel on vaja arvutada iga AT hetkekoordinaadid, et välistada AT ohtlikud lähenemised. Vastasel juhul antakse pilootidele käsklusi trajektoore korrigeerida. Kokkupõrke vältimise režiimis moodustatakse ekstrapoleeritud koordinaatide hinnang, mille alusel määratakse ohtlikud lähedustsoonid. Pealegi on viimastel aastatel kasvanud ka lennuliikluse tihedus. Lennuliikluse tiheduse suurenemine toob kaasa ohtlike kokkupõrgete arvu suurenemise. AE ohtlike lähenemiste ennetamine on osa tsiviillennunduse kõige olulisemast ülesandest – lennuohutuse tagamisest. AT liikumise juhtimisel maandumislähenemise etapis kontrollib radar AT liikumise õigsust mööda etteantud trajektoore.
Seetõttu tõmbavad radariteabe kvaliteedi parandamise küsimused pidevalt suurt tähelepanu. On teada, et pärast radariteabe esmast töötlemist teostatakse radariteabe sekundaarse töötluse (SOP) protsess tavaliselt arvutis programmeeritud digitaalsete töötlusalgoritmide abil ning radari teabevoo kvaliteet sõltub suuresti selle töökindlusest ja töötlemisalgoritmide täpsus. See ülesanne on seda olulisem, kui võtta arvesse AT manöövreid stardi- ja maandumisetappidel, mis on seotud tasememuutuste, kursimuutuste ja tüüpiliste maandumismustrite rakendamisega jne.
Mõelge ATC piirkonna õhuruumi elementide asukohale ja tüüpilisele lähenemismustrile. Tsiviillennunduses jaguneb õhuruum õhuteeks - (10 - 20) km laiuse koridori kujul maapinnast kõrgemale väljakujunenud õhuruumiks, mida mööda toimub regulaarlende, lennuvälja alaks - õhuruumiks. lennuvälja ja sellega külgneva ala kohal ning piiranguala - õhuruum, kus kõikide osakondade lennulennud on keelatud.
Lennuvälja alal on korraldatud lennukoridorid, stardi- ja maandumisalad ning ootealad. Õhukoridor on osa õhuruumist, milles AT-d laskuvad ja tõusevad kõrgusele. Stardi- ja maandumisala - õhuruum lennuvälja tasapinnast kuni teise ohutu lennutasandi kõrguseni. Selle tsooni mõõtmed määravad kindlaks antud lennuväljal käitatavate AT-de lennuomadused, ATC- ja maandvõimalused, lähenemisprotseduurid ja lennuvälja piirkonna eripärad. Üldjuhul on stardi- ja maandumistsooni piirid lennuväljast 25,30 km kaugusel. Kui piloot mingil põhjusel esimesel lähenemisel VC-d ei maandunud, läheb VC teisele ringile, st liigub mööda spetsiaalset marsruuti ringitsoonis (vt joonis B.1). Kui OC ei tohi raja (raja) ajutise hõivatuse või mittekättesaadavuse tõttu liikuda mööda lähenemismarsruuti, siis suunatakse OC lennuvälja alal maandumisloa ootamiseks ettenähtud ootealale. Need tsoonid asuvad lennuvälja kohal või sellest 50–100 km kaugusel (joonis B.1). Seega on lennuvälja piirkonnas TC manööverdamise sagedus kõrge. Seda seletatakse sellega, et selles piirkonnas on AT-de tihedus suur ning etteantud marsruutide ja vahemaade hoidmiseks manööverdatakse alati ühest tsoonist teise.
1 - rajad; 2 - lennuvälja ala koridorid; 3 - ringitsoon; 4-tsooniline õhkutõus ja maandumine;
5 - ootealad.
Lisaks on TC ja reisijate ohutuse parandamiseks maandumisel praegu laialdaselt kasutusel “kasti” lähenemisskeem, mille puhul TC peab enne maandumist planeerima (1-2) ringe lennuvälja kohal (joonis B.2). . See muster koosneb mõnest sirgjoonelisest liiklusest ja neljast 90-kraadisest pöördest.
Riis. 2. "Kasti" maandumise lähenemise skeem.
Teisest küljest võimaldab arvutitehnoloogia seis ja areng rakendada radariteabe töötlemiseks keerukamaid ja tõhusamaid algoritme, et parandada CC koordinaatide ja kiiruse hindamise täpsust.
Seega on kiireloomuline probleem CC trajektooride jälgimise algoritmide uurimine, mis tagavad radariteabe kvaliteedi tõusu.
Radariinfo töötlemisel on eriti kiireloomuline ülesanne uurida AT manöövri piirkondades töötlusalgoritme, mis toovad kaasa lahknevuse AT tegeliku liikumise ja algoritmis kasutatava liikumismudeli vahel. Selle tulemusena halveneb hindamistulemuste täpsus ja vastuvõetud radariteave muutub ebausaldusväärseks. Tuntud lähenemisviisid TC trajektoori jälgimise täpsuse parandamiseks manöövri lõikudes põhinevad peamiselt manöövri alguse ja lõpu ning jälgimisfiltri parameetrite vastava muutuse tuvastamise probleemi lahendamisel. Need lähenemisviisid viivad skeemi "alfa - beeta" ja "alfa - beeta - gamma" filtrid või Kalmani filter (KK) koos manöövridetektoriga.
On teada, et tuvastamise ja hindamise teoorias saab adaptiivset Bayesi lähenemist kasutada ka a priori määramatuse lahendamiseks. Olekuruumis filtreerimisel seisneb selline lähenemine selles, et arvesse võetakse kõik võimalikud olekumudelite variandid, iga variandiga arvutatakse välja selle tagumine tõenäosus. Selle rakendust manööverdavate AT-de trajektooride jälgimise probleemi lahendamiseks on viimastel aastatel välja töötatud. Sel juhul kirjeldatakse CC trajektoori samaaegselt mitme mudeliga ja eeldatakse, et mudelitevahelise ülemineku protsessi kirjeldab lihtsalt ühendatud Markovi ahel. Kirjanduses on välja pakutud üks võimalus sellise algoritmi loomiseks, mis põhineb olekuvektori a priori tõenäosustiheduse Gaussi lähendusel. Selle olemus seisneb mudelite võimalike hüpoteeside kombineerimises ja saadud algoritmi nimetatakse "mitme mudeli algoritmiks" (MMA).
Doktoritöös analüüsitakse eelpool nimetatud lähenemisi, näidatakse nende eelised ja puudused ning töötatakse välja uus MMA. Erinevalt tuntud MMA-st põhineb pakutud algoritm CC olekuvektori a posteriori tõenäosustiheduse Gaussi lähendusel, mille kohaselt on saadud algoritmil eelised tuntud adaptiivsete algoritmide ees. Statistilise modelleerimise tulemus näitas, et uuritav algoritm võimaldab parandada CC asukoha hindamise täpsust võrreldes adaptiivse FC ja teadaoleva MMA-ga manööverdava CC trajektoori jälgimisel. Uuringu tulemused näitasid, et esimese lihtsustatud FC arvutamise maksumus väheneb võrreldes teise lihtsustatud ja laiendatud FC-ga, samal ajal suureneb selle täpsus nii koordinaatide kui ka CC kiiruse hindamisel (30-50 )% võrreldes "alfa - beeta" ja " alfa - beeta - gamma" filtritega. Seetõttu on mittemanööverdavate AT-de trajektoori jälgimiseks eelistatavam kasutada esimest lihtsustatud FK-d.
Töö eesmärk ja ülesanded
Lõputöö eesmärgiks on uurida ja analüüsida CC trajektooride jälgimise algoritme, töötada välja uus MMA ja võrrelda saadud MMA-d teadaolevate adaptiivsete algoritmidega. Vastavalt lõputöö eesmärgile lahendati järgmised ülesanded:
Üldise hinnanguteooria uurimine olekuruumis ja selle rakendamine CC trajektooride filtreerimisel.
"Alfa - beeta" ja "alfa - beeta - gamma" filtrite analüüs ning meetod nende eeliste valimiseks manöövri ja manöövri puudumise valdkondades.
Adaptiivse FC uurimine manööverdavate AT-de trajektooride jälgimiseks manöövri alguse hetke detektoriga.
Optimaalne hinnang olekuruumis laiendatud olekuvektoriga, mis sisaldab lisaks olekuparameetrite vektorile veel tundmatut parameetrit, mis määrab kõik võimalikud olekumudeli variandid.
Tuntud MMA-de uurimine ja uue MMA väljatöötamine manööverdavate CC-de jälgimiseks CC-de trajektoori kirjelduse põhjal üheaegselt mitme mudeli järgi, mis on lihtsalt ühendatud Markovi ahela olekud.
Uurimismeetodid
CC trajektooride jälgimise teoreetiline uurimine ja algoritmide loomine toimub tingimuslike Markovi protsesside diskreetses ajas filtreerimise teooria alusel. Saadud algoritme analüüsitakse statistilise modelleerimise alusel. Töö teaduslik uudsus seisneb selles: MMA töötati välja CC trajektoori üheaegsel kirjeldamisel mitme mudeli abil lihtsalt ühendatud Markovi ahela jaoks.
Töö saadud tulemuste usaldusväärsust kinnitavad statistilise modelleerimise tulemused.
Töö tulemuste praktiline tähendus
Välja on töötatud ja uuritud manööverdava AT trajektoori jälgimise algoritm, mis parandab jälgimise täpsust manöövrilõikudel.
Töötulemuste kinnitamine ja avaldamine
Töö peamised teaduslikud tulemused avaldati ajakirjade "Radio Engineering", "Electronic Journal Proceedings of the MAI" ja "Aerospace Instrumentation" artiklites ning kajastati 5. rahvusvahelisel konverentsil "Digitaalne töötlemine ja selle rakendamine". Moskva, 2003), rahvusvahelisel konverentsil ja näitusel "Lennundus ja kosmonautika 2003" (MAI 2003). Töö ulatus ja struktuur
Lõputöö koosneb sissejuhatusest, neljast peatükist, järeldusest ja kasutatud kirjanduse loetelust. Teos sisaldab 106 lehekülge teksti. Kasutatud kirjanduse loetelus on 93 nimetust. Esimeses peatükis vaadeldakse ja analüüsitakse mõningaid olemasolevaid meetodeid mittemanööverdavate ja nõrgalt manööverdavate AT-de trajektooride jälgimiseks ATC ülesandes. Teises peatükis analüüsitakse manööverdatavate sihtmärkide jälgimiseks tuntud adaptiivseid algoritme, mis põhinevad manöövridetektorite kasutamisel ja kas parameetrite või filtri struktuuri korrigeerimisel. Kolmandas peatükis analüüsitakse MMA seisundit ATC AS-is. Neljandas peatükis pakutakse välja üldine lähenemine ATC probleemi mitme mudeliga algoritmide konstrueerimisele, et kirjeldada võimalikke mudeleid EC liikumise kohta lihtsalt ühendatud Markovi ahelaga.
Sarnased teesid erialal "Raadiotehnika, sh televisioonisüsteemid ja -seadmed", 05.12.04 VAK kood
Meetodid ja algoritmid teabe töötlemiseks autonoomsetes raadionägemissüsteemides õhusõidukite madalatel kõrgustel lendudel 2006, tehnikateaduste doktor Klochko, Vladimir Konstantinovitš
Meetodid nurgamõõtmiste täpsuse parandamiseks kombineeritud antennikiire juhtimisega raadiotehnikasüsteemides 2011, tehnikateaduste kandidaat Razin, Anatoli Anatoljevitš
Lennuki juhtimissüsteemi süntees seireks ja tulekustutusvahendite rakendamiseks 2012, tehnikateaduste kandidaat Antipova, Anna Andreevna
Algoritmid õhusihtmärgi koordinaatide ja navigatsiooniparameetrite hindamiseks mitme positsiooniga radaril Kalmani filtri alusel 2015, tehnikateaduste kandidaat Masharov, Konstantin Viktorovitš
Invariantsed meetodid raadiotehniliste süsteemide sünteesiks lõplike mõõtmetega alustes ja nende rakendamine radari jälgimissüsteemide väljatöötamisel 1999, tehnikateaduste doktor Volchkov, Valeri Pavlovitš
Doktoritöö järeldus teemal "Raadiotehnika, sealhulgas televisioonisüsteemid ja -seadmed", Nguyen Chong Luu
§4.4. leiud
Selles peatükis pakuti välja üldine lähenemine mitme mudeliga algoritmide konstrueerimiseks VC liikumise võimalike mudelite kirjeldamiseks lihtsalt ühendatud Markovi ahela olekute järgi ning saadi järgmised tulemused.
Tingimuslike Markovi protsesside filtreerimise üldisele teooriale tuginedes loodi algoritm, milles filtreeritud parameetrivektor sisaldab peale sihtmärgi liikumise parameetrite ka tundmatut parameetrit, mis määrab sihtmärgi liikumise võimalikud mudelid. Selle tulemusena on saadud algoritm suboptimaalne, mis on tingitud tagumise tõenäosustiheduse Gaussi lähendusest.
Seoses manööverdavate AT-de trajektoori jälgimisega modelleeritakse saadud algoritm juhul M=2. Tulemused näitasid, et manöövrite trajektoori lõikudes parandab uuritud kahemõõtmeline algoritm kohahinnangu täpsust (30 - 60)% võrreldes teadaolevate algoritmidega. Filtreerimise kvaliteedi tõus saavutatakse aga andmetöötluse kulude suurendamisega.
KOKKUVÕTE
Lõputöös uuriti CC trajektooride jälgimise algoritme vastavalt seireradari andmetele. Saadud tulemused võimaldavad hinnata iga jälgimisalgoritmi eeliseid ja puudusi. Lõputöös on uuritud ja välja töötatud algoritme ohtlike kohtumiste vältimiseks ja nii CC koordinaatide kui ka kiiruse hindamise täpsuse parandamiseks. Teadaolevalt toimub radariteabe sekundaarne töötlemine (VORI) tavaliselt digitaalse arvuti või digitaalseadme abil. Viimastel aastatel on kiiresti arenenud arvutitehnoloogia, mikroprotsessorid, digitaaltehnoloogia elemendibaas, eriti VLSI, FPGA ning seadmete ja süsteemide kirjeldamise keeled, nagu USYL, ASHEL jne. kalduvus kasutusele võtta VLSI, et luua avatud süsteemid, mis põhinevad rahvusvahelistel standarditel, sealhulgas VORI süsteemid. See võimaldab uurida keerukamaid algoritme CC trajektooride reaalajas jälgimiseks. Esitatavas töös uuritakse statistilisel modelleerimisel põhinevaid erinevaid algoritme mittemanööverdavate ja manööverdavate AT-de jälgimiseks. Lõputöös saadi järgmised tulemused:
1. "Alfa - beeta" ja "alfa - beeta - gamma" filtreid on uuritud, pakutud on varianti nende võimenduskoefitsientide valimiseks CC trajektoori jälgimisel. "Alfa - beeta" ja "alfa - beeta - gamma" filtrid võivad vähendada arvutuste maksumust ja lihtsustada CC trajektooride jälgimise protseduuri, kuid samal ajal halvendavad nad jälgimise kvaliteeti (30 - 40)% sõltuvalt vaatluste ulatus, kiirus ja arv võrreldes tavaliste filtritega.
2. Uuritakse mittelineaarse filtreerimise probleemi, kui seireradar mõõdab CC polaarkoordinaate ja filtreeritud vektor sisaldab liikumisparameetreid Descartes'i koordinaatsüsteemis. Pakutakse välja lihtsustatud Kalmani filter, mis teisendab mõõtekoordinaadid polaarsüsteemist Descartes'i omaks, ja laiendatud Kalmani filter, mis lineaarselt lähendab mõõtevõrrandit Taylori seeria kõrget järku liikmeid vähendades. Analüüs näitas, et teine lihtsustatud ja laiendatud Kalmani filter annab sama tulemuse hinnangu täpsuse, nii asukoha kui ka kiiruse osas, kuid teine lihtsustatud Kalmani filter on arvutuskuludelt säästlikum.
3. Pakutakse välja adaptiivsed algoritmid, mis põhinevad CC manöövri ühisel tuvastamisel ja hindamisel. Manöövri tuvastamise ülesanne kuulub valge Gaussi müra taustal kasulike signaalide tuvastamise ülesannete klassi. Sel juhul on kasulik tuvastatav signaal värskendusprotsessi ootus, mis manöövri olemasolu korral erineb nullist. Manöövri tuvastamise ülesande lahendamisel kasutati tõenäosussuhte meetodit, mille intensiivsuse hindamiseks käsitleme kiirendust kui mittejuhuslikku protsessi, mistõttu on hindaja sünteesimiseks vaja kasutada maksimaalse tõenäosuse kriteeriumi. Manöövri AT saateks muudetakse pärast manöövri tuvastamist kas parameetreid või filtri struktuure.
4. On uuritud ja välja töötatud adaptiivne mitme mudeli algoritm, mis võtab arvesse kõiki võimalikke CC trajektoorile vastavaid mudeleid. Seega on lisaks liikumisparameetrite vektori hindamisele vaja hinnata kõigi mudelite tagumisi tõenäosusi. CC-koordinaatide praegune hinnang moodustatakse hinnangute kaalutud summana kõigi mudelite suhtes tagantjärele tõenäosuste alusel. See võimaldab jälgimisalgoritmil reageerida manöövrile niipea, kui see algab. Adaptiivsete mitme mudeli algoritmide loomiseks kirjeldatakse lihtsalt ühendatud Markovi ahelaga tundmatut parameetrit, mis määrab igal ajahetkel ühe M võimalikust CC liikumise mudelist. Selle tulemusena loodi saadud algoritm M2 paralleelsete Kalmani filtrite komplektist. Simulatsiooni tulemused juhtumile M = 2 näitasid, et manöövritrajektoori lõikudes parandab uuritud kahemõõtmeline algoritm CC asukoha hindamise täpsust (30 - 60)% võrreldes teadaolevate algoritmidega. Filtreerimise kvaliteedi tõus saavutatakse aga andmetöötluse kulude suurendamisega.
5. Digitaalarvutis katse väljatöötatud programmid võimaldavad hinnata algoritmide eeliseid ja puudusi, mille põhjal määratakse nende realiseerimise võimalus konkreetsetes tingimustes.
Doktoritöö uurimistöö kirjanduse loetelu Ph.D. Nguyen Chong Luu, 2004
1. Farina A., Studer F. Radariinfo digitaalne töötlemine. Per. inglise keelest. -M.: Raadio ja side, 1993, 319 lk.
2. Sage E., Mele J. Hindamise teooria ja selle rakendamine kommunikatsioonis ja juhtimises. Per. inglise keelest. -M.: Side, 1976,496 lk.
3. Bakulev P. A., Stepin V. M. Meetodid ja seadmed liikuvate sihtmärkide valimiseks. Moskva: Raadio ja side, 1986, 288 lk.
4. Kuzmin S. 3. Digiradar. Kirjastus KV1Ts, Kiiev 2000, 426 lk.
5. Sosulin Yu.G. Radari ja raadionavigatsiooni teoreetilised alused. -M.: Raadio ja side, 1992.303 lk.
6. Bakut P. A., Zhulina Yu. V., Ivanchuk N. A. Liikuvate objektide tuvastamine. M.: Nõukogude raadio, 1980, 287 lk.
7. Kuzmin S. 3. Radariinfo digitaalne töötlemine. M.: Sov. raadio, 1967,399 lk.
8. Kuzmin S. 3. Radariinfo digitaalse töötlemise teooria alused. M.: Sov. raadio, 1974, 431 lk.
9. Kuzmin S. 3. Radariinfo digitaalse töötlemise süsteemide projekteerimise alused. Moskva: Raadio ja side, 1986, 352 lk.
10. Yu.Sosulin Yu.G. Stohhastiliste signaalide tuvastamise ja hindamise teooria. M.: Sov. Raadio, 1978, 320 lk.
11. P. Shirman Ya. D., Manzhos V. N. Radariteabe töötlemise teooria ja tehnika häirete taustal. Moskva: Raadio ja side, 1981, 416 lk.
12. Tihhonov V. I. Statistiline raadiotehnika. Moskva: Raadio ja side, 1982, 624 lk.
13. Z. Tihhonov V. I., Kharisov V. N. Raadiotehnika seadmete ja süsteemide statistiline analüüs ja süntees. Moskva: Raadio ja side, 1991, 608 lk.
14. M. Bochkarev A. M., Jurjev A. N., Dolgov M. N., Shcherbinin A. V. Radariteabe digitaalne töötlemine // Välismaa raadioelektroonika. nr 3, 1991, lk. 3 22.
15. Puzyrev V.A., Gostjuhhina M.A. Algoritmid lennukite liikumise parameetrite hindamiseks / / Välismaa raadioelektroonika, nr 4, 1981, lk. 3-25.
16. Gritsenko N.S., Kiritšenko A.A., Kolomeitseva T.A., Loginov V.P., Tihhomirova I.G. 3 30.
17. Detkov A. N. Algoritmide optimeerimine trajektooriinfo digitaalseks filtreerimiseks manööverdatava sihtmärgi jälgimisel // Raadiotehnika, 1997, nr 12, lk. 29-33.
18. Žukov M. N., Lavrov A. A. Sihtmärgi parameetrite mõõtmise täpsuse parandamine radarikandja manöövri teabe abil // Raadiotehnika, 1995, nr 11, lk. 67-71.
19. Bulychev Yu. G., Burlai I. V. Kontrollitavate objektide trajektooride parameetrite kvaasioptimaalne hindamine // Raadiotehnika ja elektroonika, 1996, V. 41, nr 3, lk. 298-302.
20. Bibika V. I., Utemov S. V. Jälgimisfilter varjatud sihtmärkide manööverdamiseks // Raadiotehnika, 1994, nr 3, lk. 11-13.
21. Merkulov V. I., Drogapin V. V., Vikulov O. V. Radari goniomeetri süntees intensiivselt manööverdavate sihtmärkide jälgimiseks // Raadiotehnika, 1995, nr 11, lk. 85 91.
22. Merkulov V. I., Dobykin V. D. Optimaalse mõõtmistuvastusalgoritmi süntees õhuobjektide automaatseks jälgimiseks ülevaaterežiimis// Raadiotehnika ja elektroonika, 1996, V. 41, nr 8, lk. 954-958.
23. Merkulov V. I., Khalimov N. R. Sihtmanöövrite tuvastamine koos automaatse jälgimissüsteemide toimimise algoritmide korrigeerimisega // Raadiotehnika, 1997, nr 11, lk. 15-20.
24. Bar-Shalom Ya., Berver G., Johnson S. Filtreerimine ja stohhastiline juhtimine dünaamilistes süsteemides. Ed. Leondes K. T .: Per. inglise keelest. M.: Mir. 1980, 407 lk.
25. Rao S.R. Lineaarsed statistilised meetodid ja nende rakendused: Per. inglise keelest. -M.: Nauka, 1968.
26. Maksimov M.V., Merkulov V.I. Raadioelektroonilised jälgimissüsteemid. Süntees optimaalse juhtimise teooria meetoditega. -M.: Raadio ja side, 1990.255 lk.
27. Kameda N., Matsuzaki T., Kosuge Y. Target Tracking for Maneuvering targets Using Multiple Model Filter// IEEE Trans. Fundamentals, kd. E85-A, nr 3, 2002, lk. 573-581.
28. Bar-Shalom Y., Birmiwal K. Variable Dimension Filter for Manevering Target Tracking// IEEE Trans, on AES 18, nr 5, 1982, lk. 621-629.
29. Schooler C. C. Optimaalsed a p filtrid modelleerimise ebatäpsusega süsteemide jaoks / / IEEE Trans, on AES - 11, nr 6, 1975, lk. 1300-1306.
30. Kerim Demirbas. Maneuvering Target Tracking with Hypothesis Testing// IEEE Trans, on AES 23, nr 6, 1987, lk. 757-765.
31. Michael Greene, John Stensby. Radari sihtmärgi suunamise vea vähendamine laiendatud Kalmani filtri abil// IEEE Trans, AES 23, nr 2, 1987, lk. 273-278.
32. McAulay R. J., Denlinger E. A. Decision-Directed Adaptive Tracker// IEEE Trans, on AES 9, nr 2, 1973, lk. 229-236.
33. Bar-Shalom Y., Fortmann T. E. Jälgimisandmete seos. Boston: Academic Press, 1988, 353 lk.
34. Kalata P. R. Jälgimisindeks: üldistatud parameeter P ja a - p -y sihtmärgi jälgijatele / / IEEE Trans, on AES - 20, nr 2,1984, lk. 174-182.
35. Bhagavan B. K., Polge R. J. Performance of g-h Filter For Tracking Maneuvering Targets/IEEE Trans, on AES-10, nr 6, 1974, lk. 864 866.
36. Ackerson Guy A., Fu K. S. On State Estimation in Switching Environments// IEEE Trans, AC-15, nr 1, veebruar 1970, lk. 10 17.
37. Bar-shalom Y., Chang K.C., Blom H. A. Manööverdatava sihtmärgi jälgimine, kasutades sisendhinnangut versus interakteeruva mitme mudeli algoritmi// IEEE Trans, AES-25, nr 2, märts 1989, lk. 296 300.
38. Wen-Rong Wu, Peen-Pau Cheng, A Nolinear IMM Algorithm for Maneuvering Target Tracking// IEEE Trans, AES-30, nr 3, juuli 1994, lk. 875-885.
39. Jiin-an Guu, Che-ho Wei. Sihtmärgi manööverdamine IMM-meetodi abil kõrgel mõõtmissagedusel// IEEE Trans, AES-27, nr 3, mai 1991, lk. 514-519.
40. Blom H. A., Bar-shalom Y. Interacting Multiple Model Algorithm for Systems with Markovian Switching Coefficients// IEEE Trans, AC-33, nr 8, august 1988, lk. 780-783.
41. Mazor E., Averbuch A., Bar-shalom Y., Dayan J. Interacting Multiple Model Methods in Target Tracking: A Survey// IEEE Trans, on AES-34, nr 1, 1998, lk. 103-123.
42. Benedict T. R., Bordner G. R. Radar track-whe-scan silumisvõrrandite optimaalse komplekti süntees// IRE Trans, on AC-7, juuli 1962, lk. 27 32.
43. Chan Y. T., Hu A. G. C., Plant J. B. A Kalman Filter Based Tracking Scheme with Input Estimation// IEEE Trans, on AES 15, nr 2, July 1979, lk. 237-244.
44. Chan Y. T., Plant J. B., Bottomley J. R. T. Kalman Tracker With a Scheme with Input Estimator// IEEE Trans, on AES 18, nr 2, 1982, lk. 235-240.
45. Bogler P. L. Manööverdatava sihtmärgi jälgimine sisendihinnangu abil// IEEE Trans, AES 23, nr 3, 1987, lk. 298-310.
46. Steven R. Rogers. Alfa-beetafilter korrelatsiooniga mõõtmismüraga// IEEE Trans, AES - 23, nr 4, 1987, lk. 592-594.
47. Baheti R. S. Efficient Approximation of Kalman Filter for Target Tracking// IEEE Trans, on AES 22, No. 1, 1986, lk. 8-14.
48. Miller K. S., Leskiw D. M. Mittelineaarne hindamine radarivaatlustega// IEEE Trans, on AES 18, nr 2, 1982, lk. 192-200.
49. Murat E. F., Atherton A. P. Maneuvering target tracking using Adaptive turn rate models in he IMM algorithm// Proceedings of the 35th Conference on Decision & Control. 1996, lk. 3151-3156.
50. Alouani A. T., Xia P., Rice T. R., Blair W. D. On the Optimality of Two-Stage State Estimation In the Presence of Random Bias// IEEE Trans, on AC 38, nr 8, 1993, lk. 1279-1282.
51. Julier S., Uhlmann J., Durrant-Whyte H. F. A New Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators// IEEE Trans, on AC 45, nr 3, 2000, lk. 477-482.
52. Farina A., Ristic B., Benvenuti D. Ballistilise sihtmärgi jälgimine: mitmete mittelineaarsete filtrite võrdlus// IEEE Trans, AES 38, nr 3, 2002, lk. 854-867.
53. Xuezhi wang, Subhash Challa, Rob Evans. Gating Techniques for Manevering Target Tracking in Clutter// IEEE Trans, kohta AES 38, nr 3, 2002, lk. 1087-1097.
54. Doucet A., Ristic B. Rekursiivne oleku hindamine tundmatute üleminekutõenäosustega mitme lülitusmudeli jaoks// IEEE Trans, kohta AES 38, nr 3, 2002, lk. 1098-1104.
55. Willett B., Ruan Y., Streit R. PMHT: Probleemid ja mõned lahendused// IEEE Trans, on AES 38, nr 3, 2002, lk. 738-754.
56. Watson G. A., Blair W. D. Interacting Acceleration Compensation Algorithm For Tracking Maneuvering Targets// IEEE Trans, on AES -31, nr 3, 1995, lk. 1152-1159.
57. Watson G. A., Blair W. D. Interacting Multiple Bias Model Algorithm with Application To Tracking Maneuvering Targets// Proceedings of the 31st Conference on Decision and Control. detsember 1992, lk. 3790 3795.
58. Kameda H., Tsujimichi S., Kosuge Y. Multiple Model Filters For Maneuvering Target Tracking// SICE 2000, lk. 55 60.
59. Kameda H., Tsujimichi S., Kosuge Y. Target Tracking Under Dense Environments using Range Rate Measurements// SICE 1998, lk. 927-932.
60. Rong Li X., Bar-Shalom Y. Interacting Multiple Model Algorithm Performance Prediction // IEEE Trans, AES 29, nr 3, 1993, lk. 755-771.
61. Ito M., Tsujimichi S., Kosuge Y. Kolmemõõtmelise liikuva sihtmärgi jälgimine mitme passiivse anduri kahemõõtmeliste nurkmõõtmiste abil// SICE 1999, lk. 1117-1122.
62. De Feo M., Graziano A., Miglioli R., Farina A. IMMJPDA versus MHT ja Kalmani filter NN korrelatsiooniga: jõudluse võrdlus// IEE Proc. Radar, Sonar Navigation, Vol. 144, nr 2, aprill 1997, lk. 49 56.
63. Lerro D., Bar-Shalom Y. Interacting Multiple Model Tracking with Target Amplitude Feature// IEEE Trans, on AES 29, nr 2, 1993, lk. 494-509.
64. Jilkov V. P., Angelova D. S., Semerdžijev T.Z. A. Režiimikomplekti adaptiivse IMM-algoritmi kavandamine ja võrdlus sihtmärgi jälgimise manööverdamiseks// IEEE Trans, AES 35, nr 1, 1999, lk. 343-350.
65. He Yan, Zhi-jiang G., Jing-ping J. Adaptive Interacting Multiple Model Algorithm Design// Proceedings of the American Control Conference, mai 2002, lk. 1538-1542.
66. Buckley K., Vaddiraju A., Perry R. A New Pruning/merging Algorithm For MHT Multitarget Tracking// IEEE International Radar Conference 2000, lk. 71-75.
67. Bar-Shalom Y. Update with Out-of-Sequence Measurements in Tracking Exact Solution// IEEE Trans, on AES 38, nr 3,2002, lk. 769-778.
68. Munir A., Atherton A. P. Maneuvering target tracking using different turn rate model in he IMM algornthm// Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control, 1995, lk. 2747 2751.
69. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: täiustatud rakendused. Vol. I. Norwood, MA: Artech House, 1990.
70. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: täiustatud rakendused. Vol. II. Norwood, MA: Artech House, 1992.
71. Blackman S. S. Mitme sihtmärgi jälgimine radarirakendustega. Norwood, MA: Artech House, 1986.
72. Campo L., Mookerjee P., Bar-Shalom Y. Viibimise ajast sõltuva Markovi mudelivahetusega süsteemide olekuhinnang// IEEE Trans, AC-36, nr 2, 1991, lk. 238-243.
73. Sengupta D., litis R. A. Neural Solution to the Multitarget Tracking Data Association Problem// IEEE Trans, on AES 25, nr 1, 1989, lk. 96-108.
74. Merkulov V. I., Lepin V. N. Lennunduse raadiojuhtimissüsteemid. 1996, lk. 391.
75. Perov A. I. Adaptiivsed algoritmid manööverdavate sihtmärkide jälgimiseks//Raadiotehnika, nr 7,2002, lk. 73 81.
76. Kanaštšenkov A. I., Merkulov V. I. Radarisüsteemide kaitse häirete eest. - M .: "Raadiotehnika", 2003.
77. Qiang Gan, Chris J. Harris. Kahe Kalmani filtripõhise multisensorite liitmise mõõtmismeetodi võrdlus// IEEE Trans, AES 37, nr 1,2001, lk. 273-280.
78. Blackman S., Popoli R. Kaasaegsete jälgimissüsteemide disain ja analüüs. Artech House, 1999, 1230 lk.
79. Neal S. R. Arutelu teemal "Parameetrilised suhted a-^-y filtri ennustaja jaoks"// IEEE Trans, AC-12, juuni 1967, lk. 315 316.
80. Repin V. G., Tartakovskii G. P. Statistiline süntees a priori määramatusega ja infosüsteemide kohandamine. M.: "Nõukogude raadio", 1977, 432 lk.
81. Stratonovich R. L. Adaptiivse vastuvõtu põhimõtted. M.: Sov. raadio, 1973, 143 lk.
82. Tihhonov V.I., Teplinskiy I.S. Manööverdavate objektide kvaasioptimaalne jälgimine // Raadiotehnika ja elektroonika, 1989, V.34, nr 4, lk. 792-797.
83. Perov A.I. Raadiotehniliste süsteemide statistiline teooria. Õpetus. -M.: Raadiotehnika, 2003.
84. Darymov Yu. P., Kryzhanovsky G. A., Solodukhin V. A., Kivko V. G., Kirov B. A. Lennujuhtimisprotsesside automatiseerimine. Moskva: Transport, 1981 400 lk.
85. Anodina T. G., Kuznetsov A. A., Markovich E. D. Lennujuhtimise automatiseerimine. M.: Transport, 1992, 280 lk.
86. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Manööverdatava sihtmärgi jälgimine interaktiivse mitme mudeli algoritmi abil // Electronic Journal, nr 9, 2002 Moskva Lennuinstituudi toimetised.
87. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Manööverdamise radari sihtmärkide trajektooride filtreerimise algoritmi uurimine// Digitaalne signaalitöötlus ja selle rakendamine, 5. rahvusvahelise konverentsi aruanne. M.: 2003, T. 1. - lk. 201-203.
88. Bakulev P.A., Sychev M.I., Nguyen Chong Luu. Mitme mudeli algoritm manööverdava sihtmärgi trajektoori jälgimiseks seireradari andmete järgi // Raadiotehnika, nr 1, 2004.
89. Nguyen Chong Luu. Mitme mudeliga algoritmi süntees manööverdava sihtmärgi trajektoori jälgimiseks // Aerospace Instrumentation, nr 1, 2004.
90. Nguyen Chong Luu. Manööverdatavate radari sihtmärkide trajektooride filtreerimise mitme mudeli algoritmide uurimine// Raporti, rahvusvahelise konverentsi ja näituse "Lennundus ja kosmonautika 2003" lõputöö, MAI 2003.
Pange tähele, et ülaltoodud teadustekstid postitatakse ülevaatamiseks ja saadakse algse väitekirja tekstituvastuse (OCR) kaudu. Sellega seoses võivad need sisaldada tuvastusalgoritmide ebatäiuslikkusega seotud vigu. Meie poolt edastatavate lõputööde ja kokkuvõtete PDF-failides selliseid vigu pole.
All-round detection radar (SRS) on mõeldud õhusihtmärkide otsimise, tuvastamise ja jälgimise ning nende rahvuse määramise probleemide lahendamiseks. SRS rakendab erinevaid uuringuprotseduure, mis tõstavad oluliselt mürakindlust, vähejälgitavate ja suure kiirusega sihtmärkide tuvastamise tõenäosust ning manööverdatavate sihtmärkide jälgimise kvaliteeti. RLO arendajaks on Instrumenditehnika uurimisinstituut.
Õhutõrjesüsteemi lahingujuhtimispost (PBU) rühmituse osana teostab vastavalt SART-i koordinaatteabele tuvastatud sihtmärkide marsruutide sidumist ja jälgimist, õhuvaenlase löögiplaani avamist, sihtmärkide jaotamine rühmas olevate õhutõrjesüsteemide vahel, õhutõrjesüsteemide sihtmärkide väljastamine, lahingutegevust läbi viivate õhutõrjesüsteemide koostoime, samuti suhtlemine teiste õhutõrjejõudude ja -vahenditega. Protsesside kõrge automatiseerituse tase võimaldab lahingumeeskonnal keskenduda operatiiv- ja operatiiv-taktikaliste ülesannete lahendamisele, kasutades maksimaalselt ära inimene-masin süsteemide eelised. PBU pakub lahingutööd kõrgematest komandopunktidest ja koostöös PBU-ga naaberrühmade kontrolli.
Õhutõrjesüsteemide S-ZOOPMU, S-ZOOPMU1 põhikomponendid:
Multifunktsionaalne radar sihtmärgi valgustamiseks ja rakettide juhtimiseks(RPN) võtab vastu ja arendab sihtmärke 83M6E juhtseadmetelt ja lisatud autonoomsetest teabeallikatest, tuvastamisest, sh. autonoomses režiimis sihtmärkide hõivamine ja automaatne jälgimine, nende rahvuse määramine, rakettide püüdmine, jälgimine ja juhtimine, väljatulistatud sihtmärkide esiletõstmine, et tagada juhitavate rakettide poolaktiivsete suunamispeade töö.
Koormusastmelüliti täidab ka ADMS-i käsupunkti funktsioone: - PBU 83M6E teabe kohaselt juhib see ADMS-i varasid; - valib sihtmärgid prioriteetseks tulistamiseks; - lahendab stardiprobleemi ja määrab laskmise tulemused; - pakub teabe interaktsiooni 83M6E juhtelementide PBU-ga.
Igakülgne vaade suurendab õhutõrjesüsteemide otsinguvõimalusi vaenutegevuse iseseisval läbiviimisel ning tagab ka sihtmärkide tuvastamise ja jälgimise sektorites, mis on mingil põhjusel SART-ile ja RPN-ile kättesaamatud. 36D6 radarit ja 5N66M madala kõrguse detektorit saab kasutada autonoomse ühendatud tööriistana.
Lisatud autonoomsed tuvastus- ja sihtmärgi määramise vahendid
Kandeheitjad Lasketid (kuni 12) on mõeldud ladustamiseks, transportimiseks, stardieelseks ettevalmistamiseks ja raketiheitmiseks. Kanderaketid asetatakse iseliikuvale šassiile või maanteerongile. Igal kanderakettil on transpordi- ja stardikonteinerites kuni 4 raketti. Tagab rakettide pikaajalise (kuni 10 aastat) ladustamise ilma hooldusmeetmeteta koos konteinerite avamisega. Kanderaketi arendajad on eritehnika projekteerimisbüroo, Nižni Novgorodi tervishoiuministeeriumi projekteerimisbüroo.
Kandeheitjad
raketid- üheastmeline tahke raketikütus, vertikaalse stardiga, varustatud pardal oleva poolaktiivse raadiosuunamõõtjaga. Raketi juhtivarendaja on MKB Fakel.
83M6E juhtseadised võimaldavad: - õhusõidukite, tiibrakettide ja kuni 1000 km väljalaskekaugusega ballistiliste rakettide tuvastamist kogu nende praktilise kasutusala ulatuses; - marsruudi jälgimine kuni 100 sihtmärgini; - kuni 6 õhutõrjesüsteemi juhtimine; - maksimaalne tuvastamisulatus - 300 km.
Õhutõrjesüsteem S-ZOOPMU1 on S-ZOOPMU sügav moderniseerimine ja on tegelikult üleminekulüli kolmanda põlvkonna süsteemidele.
S-ZOOPMU1 pakub: - sihtmärkide tabamist vahemikus 5 kuni 150 km, kõrguste vahemikus 0,01 kuni 27 km, tabatud sihtmärkide kiirust kuni 2800 m/s; - kuni 1000 km väljalaskekaugusega mittestrateegiliste ballistiliste rakettide lüüasaamine kuni 40 km kaugusel, kui nad saavad sihtmärgi tähise 83M6E juhtorganitelt; - kuni 6 sihtmärgi samaaegne tulistamine kuni 2 raketi juhtimisega iga sihtmärgi kohta; rakettide põhitüübis - 48N6E; - tulekiirus 3-5 sek.
Vajadusel saab õhutõrjesüsteemi S-ZOOPMU1 muuta S-ZOOPMU süsteemi 5V55 rakettide kasutamiseks.
S-ZOOP perekonna esivanem - S-ZOOPMU õhutõrjesüsteem pakub:-> lüüa sihtmärke vahemikus 5–90 km, kõrgusvahemikus 0,025–27 km, sihtmärkide tabamise kiirus kuni 1150 m / s; - ballistiliste sihtmärkide lüüasaamine stardikaugusega kuni 300 km kaugusele kuni 35 km koos sihtmärgi tähistusega juhtimisseadmetest; - kuni 6 sihtmärgi samaaegne tulistamine kuni 2 raketi juhtimisega iga sihtmärgi kohta; - põhitüüpi raketid 5V55; - tulekiirus 3-5 sek.
ALTEC-300
Haridus- ja koolituskompleks
|
|
|
Kasutamine: automatiseeritud digitaalsüsteemides radariteabe tuvastamiseks ja töötlemiseks. Leiutise olemus: õhusihi koordinaatide diskreetsel radarimõõtmisel sihtmärgi trajektoori hetkeparameetrite silumine filtri võimenduse muutumisega sõltuvalt akumuleeritud manöövri tõenäosusest. Uus on filtri võimenduste seadmine hetkel, kui sihtmärk siseneb võimaliku manöövri tsooni, olenevalt kogunenud manöövri tõenäosusest. Jälgimise täpsuse kasv saavutatakse sihtmanöövrist tingitud jälgimisvea dünaamilise komponendi kompenseerimisega. 3 haige.
Leiutis käsitleb radarit ja seda saab kasutada automatiseeritud digitaalsüsteemides radariteabe tuvastamiseks ja töötlemiseks. Tuntud on meetodid ja seadmed manööverdatava õhusihtmärgi jälgimiseks, mis põhinevad koordinaatide diskreetsetel radarimõõtmistel ja selle trajektoori parameetrite (koordinaadid ja nende muutumiskiirused) jooksval hindamisel (silumine ja ekstrapoleerimine). Manöövri tuvastamisel salvestatakse korduv silumisfilter on minimeeritud. Kuigi sel juhul kompenseeritakse dünaamiline silumisviga, mis tuleneb lahknevusest manööverdatava sihtmärgi tõelist trajektoori kirjeldava polünoomi astme hüpoteesi ja selle liikumise lineaarse hüpoteesi vahel, omandab silumisvea juhuslik komponent maksimumi. väärtus antud koordinaatide mõõtmise täpsuse korral ja koguviga suureneb. Tuntud manööverdatava õhusihtmärgi jälgimise meetoditest on pakutule tehnilise olemuse ja saavutatud efekti poolest kõige lähedasem meetod, mille abil manööver tuvastatakse praeguste väärtuste kõrvalekalde suuruse analüüsi põhjal. jälgitava trajektoori parameetrite mõõdetud väärtustest ja selle kõrvalekalde võrdlemise läviväärtusega, kui manööver avastatakse, silutakse trajektoori parameetrid filtri võimendusega, mis on võrdne ühtsusega Tulenevalt asjaolust, et trajektoori silumisel parameetrite puhul võetakse arvesse ainult manöövri olemasolu, selle meetodi silumisvead jäävad üsna suureks. Leiutise eesmärk on parandada madalalt lendava manööverdava õhusihtmärgi jälgimise täpsust. See saavutatakse asjaoluga, et madalalt lendava manööverdava õhusihtmärgi jälgimise meetodil, mis põhineb koordinaatide diskreetsel radarimõõtmisel ja sihtmärgi trajektoori parameetrite silumisel filtri abil, sirgjoonelise liikumise lõikudes filtri võimendustega, mis on tingitud sihtseisundi müra, mis määratakse laagrite vahekordade järgi vastavalt laagri muutumise kiirusele ja filtri võimenduste muutus sihtmanöövri lõikudes trajektoorilõiku sisenemise hetkel, mis vastavalt a priori teabele trajektoori tunnuste kohta on võimalik, sihtmärgi laagri signaal silutakse filtri võimendustega, mis on seatud vastavalt manöövri järgimise sihtmärkide akumuleeritud tõenäosusele: Р n = 1/(N-n+1 ), kus N on mõõtmiste arv võimaliku manöövri piirkonnas ja n on silumistsükli arv võimaliku manöövri piirkonnas, lähtudes laagrite suhtarvudest (p n) + -1 (1) laagri muutumise kiirus (P n) - , kus a + 2 (2) r 
(3) kus on laagrite mõõtmisvigade dispersioon; a on sihtmärgi maksimaalne kiirendus piki laagrit manöövri ajal; P ohm on manöövri õige tuvastamise tõenäosus; T radaruuringu perioodiks ja sihtmanöövri tuvastamise hetkel silutakse laagrisignaali üks kord filtri võimendustega ja seostest (1) ja (2) väärtusega r seosest r (4 ) järgnevate silumistsüklite korral silutakse sihttrajektoori parameetrid filtri võimendustega, mis määratakse seostest
kus
(n) (n)
n = int 
m ja m on filtri võimendused sihtmanöövri tuvastamise ajal. Teadaolevatel madalalt lendava manööverdatava õhusihtmärgi jälgimise meetoditel ei ole sarnaseid omadusi nendega, mis eristavad pakutud meetodit prototüübist. Äsja kasutusele võetud toimingute jada olemasolu võimaldab suurendada jälgimise täpsust õhusihtmärgi jälgimistrajektoori a priori teabe tõttu ja sellega seoses minimeerida sihtmärgi manöövri sooritamisel tekkivaid jälgimisvigu. jäi vahele. Seetõttu vastab väidetav meetod "uudsuse" ja "leiutamisastme" kriteeriumidele. Võimalus saavutada pakutud meetodist uute funktsioonidega positiivne efekt on tingitud dünaamilise laagri ekstrapolatsioonivea mõju kompenseerimisest, mis on määratud manöövridetektori poolt vahele jäänud sihtmanöövriga, muutes filtri võimendusi vastavalt kogunenud manöövri tõenäosus. Joonisel fig. 1 kujutab sihtmärgi manööverdamise skeemi; joonisel fig. 2 graafikut, mis illustreerivad pakutud meetodi tõhusust; joonisel fig. 3 on näidatud seadme elektriline plokkskeem pakutud meetodi rakendamiseks. Kuna iga madalal lendav kiire õhusihtmärk, mis ootamatult ilmus ja avastati näiteks radarkandelaeval, liigitatakse ründajaks, on mõistlik eeldada, et see sihtmärk pöördub suure tõenäosusega laeva poole, sooritades kodukoha manööver. Ehk selleks, et laeva tabada, peab madalalt lendav kiire õhusihtmärk sooritama teatud ajahetkel manöövri, mille tulemusena sihtmärgi kursiparameeter laeva suhtes peab saama võrdseks null. Sellega seoses on kohustusliku sihtmanöövri eeldamine põhimõtteliselt õigustatud. Tulevikus käsitleme õhusihtmärgina suunamismanöövrit sooritavat laevavastast tiibraketti (ASC). Meetod põhineb PCR trajektoori tunnuste kasutamisel trajektoori viimases osas. RCC trajektoor (vt joonis 1) hävimisobjektist vähem kui 30 km kaugusel sisaldab kolme iseloomulikku trajektoori lõiku: sirge lõigu enne RCC lähenemismanöövri algust; võimaliku kodukoha manöövri koht; trajektoori sirge lõik pärast lähenemismanöövri lõpetamist. On teada, et näiteks "Harpoon" tüüpi RCC suunamismanööver tehakse sihtlaevast 5, 3,20,2 km kaugusel. Võib eeldada, et vahemaadel, mis on suuremad kui 20,2 km, on manöövri tõenäosus nullilähedane ja filtri võimenduste piiramise vajadus tuleneb ainult sihtseisundi müra olemasolust. Kuna puuduvad a priori andmed vaenlase poolt antud taktikalises olukorras kasutatud laevatõrjerakettide tulistamismeetodi kohta, on alust eeldada, et sihtmanöövri algus on võrdselt tõenäoline igal ajal, kui laevatõrjerakett. jääb kaugustesse laevast D min 5,3 km ja D max 20,2 km . Rakett ületab määratud ulatuse intervalli
t 1 \u003d 50 s, kus V 290 m/s lennukiirus pkr. Seetõttu võib eeldada, et sel ajal, kui RCC on laevast eemal, võimaldades tal alustada maandumismanöövrit, tehakse selle koordinaatide mõõtmisi N N +1 + 1. Kuna võrdse tõenäosusega manööver võib alata mis tahes küsitlustevahelisel intervallil, on sündmuse tõenäosus, mis seisneb manöövri alguses n-ndas (n 1, 2,) intervallis, a priori võrdne
P
Kui manöövri algust ei tuvastata koordinaatide (n-1)-ndal dimensioonil, määrab manöövri akumuleeritud tõenäosus n-ndal dimensioonil seose
P=
Kiirenduse pcr dispersiooni sõltuvust manöövrist akumuleeritud tõenäosusest saab väljendada järgmiselt:
2 a = (1+4P n)(1-P ohm) (5) kus a on PKR-i maksimaalne kiirendus piki laagrit manöövri ajal (3,5g);
P ohm on manöövri õige tuvastamise tõenäosus. Teades kiirenduse dispersiooni pcr ( a ) ja ka eeldades, et laagrite mõõtmisvigade väärtused on teada, on võimalik arvutada filtri võimenduskoefitsientide optimaalsed väärtused praeguste vigade dispersiooni suhete jaoks. koordinaatide mõõtmine, laagrikiirenduse ja radari mõõdistusperioodi häirimine: pöördega
(P n) (6) laagri muutumiskiiruse (P n) järgi, kus o 2 laagri hinnanguvigade dispersioon;
laagrite mõõtmisvigade hajumine;
R on laagrihinnangu vigade korrelatsioonikordaja ja selle muutumise kiirus. O ja Rо väärtused on määratletud järgmiste seostega
2o = + -1
R o = (7)
Asendades seosed (2) ja (3) seosega (7), saame laagrihinnangu vigade dispersiooni ja laagrihinnangu vigade korrelatsioonikordaja ja selle muutumise kiiruse ning asendades avaldisega (6), saame filtri võimendused, mis on määratud seosega (1). Ilmselgelt suureneb iga uuringuga pcr lähenedes akumuleeritud manööverdamistõenäosus, mis põhjustab kiirenduse dispersiooni n cr suurenemise ja vastavalt sellele suurendab filtri võimendusi ja . Manöövri tuvastamisel omistatakse manöövri kumulatiivsele tõenäosusele väärtus "üks" ja kiirenduse dispersioon pcr arvutatakse järgmiselt:
= a 2 (1-P raudraud) (8), kus P on manöövri valetuvastuse tõenäosus. Sel juhul r arvutatakse seosest (4), filtri võimendused omandavad maksimaalse väärtuse. Võttes arvesse PKR manöövri lühikest kestust (1,3 s), piisab ühest tõstetud võimendusteguritega silumisest (seda kinnitavad simulatsiooni tulemused). Manöövri tõenäosuse hindamise protseduur viiakse läbi vahemikus 20,2–5,3 km. Pärast manöövri tuvastamist seatakse laagrifiltri võimendused väärtustele, mille määrab ainult sihtoleku müra, vahemiku võimendused jäävad kogu jälgimisaja jooksul konstantseks ja nende väärtused valitakse vastavalt sihtoleku mürale. Joonisel fig. 3 on kujutatud seadet manööverdatava õhusihtmärgi automaatseks jälgimiseks, mis rakendab pakutud meetodit. See sisaldab mõõdetud koordinaatide andurit 1, silumisseadet 2, ekstrapoleerimisseadet 3, esimest viivitusseadet 4, mäluseadet 5, manöövri tuvastamise seadet 6, võrdlusseadet 7, teist viivitusseadet 8, ühikut 9 filtri võimenduse arvutamine. Seade manööverdava õhusihi automaatseks jälgimiseks koosneb mõõdetud koordinaatide jadaühendusega andurist 1, mille sisendiks on seadme sisend, mõõdetud koordinaatide anduri 1 väljund on ühendatud 1. sisendiga. silumisploki 2 ja manöövrituvastusploki 6 1. sisendiga, ekstrapoleerimisploki 3 sisendiga ühendatud silumisploki 2 väljund, ekstrapoleerimisploki 3 1. väljund on ühendatud võrdluse sisendiga. plokk 7 ja läbi viiteploki 4 silumisploki 2 4. sisendiga ja manöövrituvastusploki 6 2. sisendiga on ploki 3 ekstrapolatsiooni 2. väljund seadme väljund, ploki 6 väljund manöövri tuvastamine on ühendatud ploki 9 2. sisendiga filtri võimenduste arvutamiseks ning viiteploki 8 kaudu mäluploki 5 2. sisendiga ja ploki 9 3. sisendiga filtri võimenduste arvutamiseks, ploki 7 võrdluse väljund on ühendatud mäluploki 5 1. sisendiga ja ploki 9 1. sisendiga filtri võimenduste arvutamiseks, mäluploki 5 väljund on ühendatud ploki 2. sisendiga ja 2 silumine, ploki 9 väljund filtri võimenduse arvutamiseks on ühendatud ploki 2 silumise 3. sisendiga. Seade töötab järgmiselt. Jooksva jälgitava sihtmärgi koordinaatide mõõtmise n-nda tsükli videosignaal vastuvõtva seadme väljundist suunatakse jälgimisseadme sisendisse ja vastavalt mõõdetud koordinaatide andurile 1. Mõõdetud koordinaatide andur 1 teisendab videosignaali analoogvormingust digitaalseks, eraldab kasuliku signaali ja mõõdab koordinaatide väärtusi: suund (P n) ja ulatus (D n). Mõõdetud koordinaatide andurit 1 saab realiseerida vastavalt ühele teadaolevatest automaatse õhusihtmärgi detektori skeemidest. Mõõdetud sihtkoordinaatide (P n ja D n) väärtused signaalikoodide kujul suunatakse silumisploki 2 1. sisendisse, mis teostab koordinaatide töötlemise operatsiooni järgmiselt: kui n 1, siis jooksev hinnang. sihtkoordinaatidest on
= M n , kus M n = P n , D n 2 korral on sihttrajektoori parameetrite praegune hinnang
= M n , V= (M n-1 -M n)/T o kus T radari vaatlusperioodi kohta; n>2 korral on sihttrajektoori parameetrite praegune hinnang
= +(M)
= +(M)/T kus ja on kaalukoefitsiendid (filtri võimendused);
ja ühele uuringule ekstrapoleeritud koordinaatide hinnangud ja nende muutumise kiirus. Plokist 2 suunatakse koordinaatide silutud väärtused ja nende muutumise kiirus ekstrapoleerimisploki 3 sisendisse. Ekstrapoleerimisplokk 3 genereerib trajektoori parameetrite hinnangud, mis on ekstrapoleeritud antud aja jooksul:
= +VT e; = kus T e on ekstrapoleerimise ajavahemike määratud väärtus. Selles seadmes on T e T o, T e T zu. Sel juhul suunatakse 1. väljundist aja kohta ekstrapoleeritud koordinaatväärtused läbi viiteploki 4 silumisploki 2 4. sisendisse, kus neid kasutatakse järgmise tsükli trajektoori parameetrite arvutamiseks ja manöövrituvastusploki 6 2. sisend, kus need asuvad, lahutatakse mõõdetud koordinaatide andurilt 1 manöövrituvastusploki 6 1. sisendisse antud laagriväärtustest ja saadud erinevust võrreldakse lävega järgmine:
П n ->
Läviväärtused valitakse manöövri nõutava valetuvastuse tõenäosuse alusel. Samast väljundist suunatakse ekstrapoleeritud koordinaadid võrdlusploki 7 sisendisse, kus ekstrapoleeritud vahemiku väärtusi võrreldakse võimaliku manöövri vahemikuga 5,3–20,2 km. Ekstrapoleeritud aja T e koordinaatide väärtused suunatakse ekstrapoleerimisploki 3 2. väljundisse (seadme väljund) ning neid kasutatakse sihtmärgi määramise andmete genereerimiseks ja väljastamiseks tarbijatele. Võrdlusplokis 7 genereeritakse loogilise ühiku signaal, kui ekstrapoleeritud vahemiku väärtused jäävad võimaliku viisi intervalli, mis võrdlusploki 7 väljundist suunatakse mäluploki 5 1. sisendisse. , keelates samal ajal filtri võimenduste väljastamise silumisplokile 2, samal ajal suunatakse sama signaal ploki 9 1. sisendisse filtri võimenduste arvutamiseks ja algatab võimenduse väljastamise ploki 2 silumisele. Kui ekstrapoleeritud vahemiku väärtused ei jää võimaliku manöövri vahemiku intervalli, genereeritakse loogiline nullsignaal, mis keelab filtri võimendustegurite arvutamiseks plokist 9 võimendustegurite väljundi ja käivitab väljundi. võimendustegurid mäluplokist 5. Mäluplokk 5 salvestab filtri võimendused, mille väärtused tulenevad sihtoleku mürast. Filtri võimenduskoefitsientide arvutamise plokis 9 arvutatakse võimenduskoefitsiendid loogilise ühiku signaali saabumise ja manöövri tuvastamise signaali puudumise korral vastavalt seostele (1), (2) ja ( 3) ja signaali puhul "manööver tuvastatud" vastavalt seostele (1), (2) ja (4). Plokis 6 genereeritakse "manööver tuvastatud" signaal ja suunatakse see plokki 9 filtri võimenduse arvutamiseks, sama signaal saadetakse viivitusplokki 8 ja ühe ülevaatusperioodi võrra edasi lükatud suunatakse mäluplokkidesse 5 ja 9 ning filtri võimenduste arvutamiseks. Kavandatud meetodi tõhusust hinnati simulatsiooniga järgmiste lähteandmetega:
Laevatõrjeraketisüsteemi "harpuun" stardiulatus on 100 km;
PKR ülekoormus 4 g manöövril;
Manöövri kestus on 4 s;
Radari uuringuperiood 2s;
Manööver algab 13. ja 14. uuringu vahel. Joonisel fig. Joonisel 2 on näidatud ühe uuringu koordinaadi ekstrapoleerimise normaliseeritud vea sõltuvus mõõtmisarvust, kus:
1 pakutud meetod;
2 tuntud meetod. Pakutud meetodi rakendamisel kahekordistub koordinaadi ekstrapoleerimise täpsus.
Nõue
ÕHU SIHTMANÖÖVERI JÄLGIMISE MEETOD, mis põhineb koordinaatide diskreetsel radarimõõtmisel, sihtmärgi trajektoori parameetrite silumisel - -filtri abil sirgjoonelise liikumise lõikudes filtri võimendi koefitsientidega, mis on määratud sihtmärgi oleku müraga, mis määratakse suhetest: laagrite abil. 
kus j on praegune silumistsükkel;
laagrite vahetuskiiruse järgi
ja filtri võimenduse muutmine sihtmanöövri lõikudes, mis erineb selle poolest, et trajektoori lõigule sisenemise hetkel, millel on võimalik manööver vastavalt a priori teabele sihtmärgi trajektoori tunnuste kohta, on sihtmärgi kandesignaal on silutud filtri võimendusteguritega, mis on seatud vastavalt jälgitava sihtmärgi kogunenud manöövri tõenäosusele,
P n (N n + 1),
kus N on mõõtmiste arv võimaliku manöövri piirkonnas;
n on silumistsükli arv silumislõikes laagrisuhetest tuleneva võimaliku manöövri piirkonnas (1)
laagrite vahetuskiiruse järgi (2) 
kus 2 on laagrite mõõtmisvigade dispersioon;
sihtmärgi maksimaalne kiirendus manöövri ajal;
P umbes. m on manöövri õige tuvastamise tõenäosus;
T o radariuuringu periood,
ja sihtmanöövri tuvastamise hetkel silutakse laagrisignaali üks kord filtri võimendustega a ja b seostest (1) ja (2), väärtusega r seostest. 
kus P l. umbes. m on manöövri valetuvastuse tõenäosus ja järgnevatel silumistsüklitel silutakse trajektoori parameetrid filtri võimendustega, mille väärtused vastavad jooksva silumistsükli järgmistele numbritele, mis määratakse seose põhjal. 
kus i 0, 1, 2, tsükli arv pärast manöövri tuvastamist;
seadke filtrimälu sihtoleku müra tõttu;
m ja m on filtri võimendused sihtmanöövri sooritamise ajal.
Kaks pead ja kuus jalga; neli kõnnivad ja kaks lebavad paigal
Enesehinnang - mis see on: mõiste, struktuur, tüübid ja tasemed
Cassandra tee ehk Pasta Adventures War on Earth and Underground