ติดตามเป้าหมายการหลบหลีก คุณสมบัติของคำแนะนำเกี่ยวกับเป้าหมายการหลบหลีก
อันเป็นผลมาจากการประมวลผลข้อมูลเรดาร์เบื้องต้น เครื่องหมายเป้าหมายสองสตรีมมาถึงอินพุตของอัลกอริธึมการติดตามอัตโนมัติ:
"เป้าหมายที่แท้จริง" ซึ่งจัดกลุ่มไว้ใกล้กับตำแหน่งที่แท้จริงของเป้าหมาย
"เป้าหมายเท็จ"" ซึ่งหนึ่งในนั้นผูกติดอยู่กับบริเวณที่มีการรบกวนและการสะท้อนจากวัตถุในพื้นที่ และอีกจุดหนึ่งมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันทั่วทั้งมุมมองของสถานี
หากมีการตัดสินใจว่าชุดของเครื่องหมายที่แต่ละคนได้รับในการสำรวจเรดาร์นั้นหมายถึงวิถีเดียวกัน ภารกิจต่อไปคือการประเมินค่าพารามิเตอร์ของวิถีนี้ ซึ่งประกอบด้วยการคำนวณพารามิเตอร์ที่พิจารณาในส่วนที่ 2.2 X 0 ,ที่ 0 ,ชม 0 ,วี x ,วี y ,วี ชม ,เอ x ,เอ yและ เอ ชม. หากมีเครื่องหมายสองจุดเกี่ยวกับเป้าหมายเป็นพิกัดเริ่มต้น X 0 ,ที่ 0 และ ชม 0 ได้รับพิกัดของเครื่องหมายสุดท้ายส่วนประกอบของความเร็ว วี x , วี yและ วี ชมคำนวณในลักษณะเดียวกับการจับภาพวิถีอัตโนมัติ
หากแยกแยะเครื่องหมายจำนวนมากขึ้น ก็สามารถเปลี่ยนไปใช้โมเดลการเคลื่อนที่ของเป้าหมายที่ซับซ้อนมากขึ้นและทำให้พารามิเตอร์วิถีโคจรราบรื่นขึ้น การปรับให้เรียบเพื่อลดผลกระทบของข้อผิดพลาดในการวัดพิกัดเป้าหมายเรดาร์ต่อความแม่นยำในการติดตาม โดยทั่วไปใน ACS คือโมเดลเชิงเส้นของการเคลื่อนที่ของเป้าหมายและการปรับพารามิเตอร์วิถีให้เรียบต่อเนื่อง
สาระสำคัญของวิธีการปรับให้เรียบแบบต่อเนื่องคือค่าที่ปรับให้เรียบของพารามิเตอร์วิถีในครั้งต่อไป k- ช่วงที่ถูกกำหนดโดยค่าที่ปรับให้เรียบที่ได้รับใน ( k-1)-รีวิวครั้งที่แล้วและผลงานล่าสุด kการสังเกต โดยไม่คำนึงถึงจำนวนการสังเกตที่ทำ ระบบจะใช้เฉพาะการประมาณการครั้งก่อนและผลการสังเกตใหม่เท่านั้นในรอบการคำนวณถัดไป ในเวลาเดียวกัน ข้อกำหนดสำหรับความจุของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลและความเร็วของอุปกรณ์จะลดลงอย่างมาก
นิพจน์สุดท้ายสำหรับการปรับตำแหน่งและความเร็วให้เรียบในการสำรวจเรดาร์ที่ k มีดังนี้:
จากสูตรเหล่านี้จะเห็นได้ว่าค่าที่ปรับให้เรียบของพิกัดเท่ากับผลรวมที่อนุมานถึงโมเมนต์ k- ข้อสังเกตของพิกัดเรียบ ยู* KE และถ่ายด้วยสัมประสิทธิ์ kความเบี่ยงเบนของพิกัดที่คาดการณ์ไว้จากผลการวัด
ค่าความเร็วเรียบใน k th รีวิว วี * ยู K คือผลรวมของความเร็วที่ราบเรียบ วี * ยู K-1 ใน ( k-1) - ทบทวนและถ่ายโดยมีค่าสัมประสิทธิ์ kความเร็วที่เพิ่มขึ้นตามสัดส่วนการโก่งตัว
ยู=ยูเค- ยูเค.
ชม
ข้าว. 2.5. การปรับพารามิเตอร์วิถีเป้าหมายให้ราบรื่น
เส้นประในรูปที่ 2.5 หมายถึงวิถีเป้าหมายที่ราบเรียบซึ่งคำนวณในคอมพิวเตอร์ ACS ใน k th ทบทวน เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ของพิกัดที่ราบเรียบ kและ kอยู่ภายใน 0...1 พิกัดเริ่มต้นที่ปรับให้เรียบจะอยู่ในช่วง ยู* เค ... ยู K และความเร็วที่ราบเรียบคือ วี * ยูเค-1... วี * ยูเค
ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสำหรับการเคลื่อนที่สม่ำเสมอเป็นเส้นตรงของเป้าหมาย ข้อผิดพลาดในการติดตามจะน้อยที่สุดหากค่าสัมประสิทธิ์ kและ kคำนวณตามสูตร:
(2.9)
รูปที่ 2.6 แสดงการพึ่งพา kและ kจากรีวิวหมายเลข k. จะเห็นได้จากกราฟของภาพที่สัมประสิทธิ์เข้าใกล้ศูนย์แบบไม่แสดงอาการ ในขีด จำกัด ที่ kทำให้สามารถขจัดข้อผิดพลาดในการติดตามเป้าหมายได้อย่างสมบูรณ์ ในทางปฏิบัติ มีความเบี่ยงเบนของวิถีเป้าหมายจากเส้นตรงเสมอ
ดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์ kและ kลดลงถึงขีด จำกัด บางอย่างเท่านั้น
ในเชิงคุณภาพ ผลกระทบของการปรับให้เรียบต่อความแม่นยำของการติดตามเป้าหมายสามารถประมาณได้โดยใช้รูปที่ 2.7 ในพื้นที่ของการเคลื่อนที่เป็นเส้นตรง ข้อผิดพลาดของพิกัดเป้าหมายที่ปรับให้เรียบนั้นน้อยกว่าส่วนที่ไม่เรียบ: ส่วนของเส้นประนั้นอยู่ใกล้กับวิถีโคจรที่แท้จริงของเป้าหมายมากกว่าส่วนของเส้นทึบ ในส่วนการซ้อมรบ เนื่องจากความคลาดเคลื่อนระหว่างลักษณะที่แท้จริงของการเคลื่อนไหวของเป้าหมายกับสิ่งที่สมมุติฐาน ข้อผิดพลาดในการติดตามแบบไดนามิกจึงเกิดขึ้น ตอนนี้ส่วนของเส้นทึบจะระบุตำแหน่งที่แท้จริงของเป้าหมายได้แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับส่วนของเส้นประ
ในระบบควบคุมอัตโนมัติป้องกันภัยทางอากาศ เมื่อติดตามเป้าหมายที่ไม่เคลื่อนที่ การเลือกค่าสัมประสิทธิ์ kและ kผลิตได้หลายวิธี: สามารถคำนวณใหม่จากค่าเริ่มต้นเป็นค่าสุดท้ายบางส่วน หรือไม่เปลี่ยนแปลงตลอดระยะเวลาการบำรุงรักษาทั้งหมด ในกรณีหลัง การปรับให้เรียบต่อเนื่องที่เหมาะสมที่สุดจะกลายเป็นการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลที่เรียกว่า การตรวจจับการเคลื่อนที่เป้าหมายสามารถทำได้โดยผู้ปฏิบัติงานหรือแบบอัตโนมัติ ในทั้งสองกรณี ชิ้นงานจะถูกพิจารณาว่าเคลื่อนที่ได้หากพิกัดเป้าหมายที่วัดได้แตกต่างจากค่าที่คาดการณ์ไว้ด้วยจำนวนที่เกินข้อผิดพลาดในการวัดพิกัดที่อนุญาต
W
ข้าว. 2.6. การพึ่งพาค่าสัมประสิทธิ์การปรับให้เรียบบน K.
ข้าว. 2.7. ผลของพารามิเตอร์วิถีโคจรที่ราบเรียบต่อความแม่นยำในการติดตามเป้าหมาย
โดยปกติการคำนวณพิกัดปัจจุบัน (คาดการณ์ ณ เวลาที่กำหนด) ของเป้าหมายจะถูกกำหนดเวลาในช่วงเวลาของการออกข้อมูลไปยังตัวบ่งชี้ช่องทางการสื่อสารโซนหน่วยความจำของอัลกอริธึมอื่น ฯลฯ การคำนวณค่าที่คาดการณ์ ของพิกัดเป้าหมายดำเนินการตามสูตร:
(2.10)
ที่ไหน t y- เวลานำนับจากช่วงเวลาปัจจุบัน t.
โดยปกติ t yเมื่อประเมินสถานการณ์ทางอากาศ ผู้บัญชาการเป็นผู้กำหนด และเมื่อแก้ไขงานการประมวลผลข้อมูลอื่นๆ ข้อมูลจะถูกอ่านจากหน่วยความจำถาวรของคอมพิวเตอร์ ACS
ขั้นตอนสุดท้ายของการติดตามเป้าหมายคือการแก้ปัญหาความสัมพันธ์ของเครื่องหมายที่ปรากฏใหม่กับวิถีที่มีอยู่ ปัญหานี้แก้ไขได้ด้วยการคำนวณทางคณิตศาสตร์ของพื้นที่น่านฟ้า สาระสำคัญของมันอยู่ในการตรวจสอบเครื่องจักรของการเติมเต็มความเท่าเทียมกันด้วยความช่วยเหลือซึ่งเป็นที่ยอมรับว่าเครื่องหมายนั้นเป็นของพื้นที่ที่กำลังศึกษา ในกรณีนี้มักใช้ประตูสี่เหลี่ยมหรือวงกลม พารามิเตอร์ของพวกเขาแสดงในรูปที่ 2.8
อนุญาต Xเอ่อ ที่ E - พิกัดเป้าหมายที่คาดการณ์ไว้ ณ เวลาใดเวลาหนึ่ง t. หากต้องการทราบว่าคะแนนใดที่ได้รับในการสำรวจครั้งต่อไปเป็นของเส้นทางนี้ จำเป็นต้องตรวจสอบเงื่อนไข:
พี
ข้าว. 2.8. พารามิเตอร์แฟลช
|X 1 -Xอี | เ Xหน้า; | Y 1 -Yอี | เ Yหน้า; (2.11)
เมื่อใช้ไฟแฟลชแบบวงกลม -
(X ผม – Xจ) 2 + ( Y ผม – Yจ) 2 R str, (2.12)
ที่ไหน Xหน้าหนังสือ, Y str - ขนาดของประตูสี่เหลี่ยม
R str - ขนาดของประตูวงกลม
อันเป็นผลมาจากการแจกแจงคู่ของ "เครื่องหมายวิถี" ที่เป็นไปได้ทั้งหมดในการสำรวจแต่ละครั้ง จึงมีการกำหนดว่าเครื่องหมายใดจะดำเนินต่อไปในเครื่องหมายที่มีอยู่ และอันใดที่เริ่มต้นการติดตามใหม่
จากคำอธิบายของอัลกอริธึมการติดตามวิถีเป้าหมาย จะเห็นได้ว่าการประมวลผลข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ทางอากาศเป็นกระบวนการที่ลำบากมากซึ่งต้องใช้ RAM จำนวนมากและความเร็วของคอมพิวเตอร์ในระบบควบคุมอัตโนมัติ
การเคลื่อนตัวของเป้าหมายในระนาบแนวนอนจะลดลงเป็นการเปลี่ยนแปลงในเส้นทางและความเร็วของการบิน อิทธิพลของการซ้อมรบของเป้าหมายทางอากาศในขั้นตอนที่หนึ่งและสองของการชี้นำนักสู้ด้วยวิธีการ "ซ้อมรบ" แสดงออกในรูปแบบต่างๆ
สมมุติว่าแนวทางดำเนินการในขั้นตอนแรก เมื่อเป้าหมายทางอากาศและเครื่องบินรบอยู่ที่จุดตามลำดับ ที่ และ แต่ (รูปที่ 7.9.) และการประชุมของพวกเขาก็เป็นไปได้ ณ จุดนั้น ค o .
ข้าว. 7.9. อิทธิพลของการซ้อมรบเป้าหมายในระนาบแนวนอน
สู่เส้นทางบินของนักสู้
ถ้าเป้าหมายทางอากาศอยู่ที่จุดนั้น ที่ ทำการซ้อมรบในหลักสูตรและในเวลา t หันไปทางมุม w c t จากนั้นเพื่อให้นักสู้ติดตามแทนเจนต์ไปยังส่วนโค้งของการแนะนำขั้นที่สอง เส้นทางของมันจะต้องเปลี่ยนตามมุม w และ t . หลังจากที่เป้าหมายทางอากาศเสร็จสิ้นการซ้อมรบ การพบปะกับเป้าหมายจะสามารถทำได้ ณ จุดนั้น จาก และความยาวเส้นทางของเป้าหมายอากาศไปยังจุดจะเปลี่ยนเป็น วิทยาศาสตรบัณฑิต
หากเราจินตนาการว่าจุดเริ่มเลี้ยวกำลังเคลื่อนที่ไปพร้อมกับ CC ซึ่งสัมพันธ์กับจุดนั้นในช่วงเวลาและระยะทางเดียวกันกับนักสู้ที่จุดเริ่มเลี้ยว จากนั้นนักสู้จะถูกชี้นำโดย "จุดนัดพบคู่ขนาน" " กระบวนการ. ถ้า CC อยู่ไกล ก่อน จากนักสู้เมื่อเทียบกับช่วงเวลา ฉัน และคาดการณ์ระยะเลี้ยว ดูพรี สามารถละเลยได้ โดยทั่วไปแล้วคุณสมบัติของวิธี "การซ้อมรบ" จะใกล้เคียงกับคุณสมบัติของวิธี "แนวทางคู่ขนาน"
เพื่อพบกับนักสู้ที่มีเป้าหมายในภายหลัง (DSc > 0) นำปกของเธอจากนักสู้ (DΘ และ > 0) และการหันไปทางนักสู้นำไปสู่การเผชิญหน้าก่อนหน้านี้ ดังนั้น มาตรการต่อต้านการเคลื่อนตัวของเป้าหมาย เช่นในกรณีของแนวทางโดยวิธี "แนวทางคู่ขนาน" อาจเป็นแนวทางพร้อมกันของกลุ่มนักสู้จากด้านต่างๆ
เมื่อระยะห่างจาก CC ลดลง ความแตกต่างระหว่างคุณสมบัติของวิธี "Maneuver" และคุณสมบัติของวิธี "Parallel rendezvous" ก็เริ่มปรากฏให้เห็นมากขึ้นเรื่อยๆ ในช่วงเวลาตอบสนองของ VC นักสู้จำเป็นต้องหันกลับในมุมที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ นั่นคือความเร็วเชิงมุม w เพิ่มขึ้น
การเปลี่ยนแปลงมูลค่า w และ เมื่อบินนักสู้ในสนามชนกับเป้าหมายทางอากาศ (UR = 180°) อธิบายลักษณะกราฟการพึ่งพาของอัตราส่วนความเร็วเชิงมุม w และ / w c จากช่วงที่แสดงเป็นเศษส่วนของระยะเลี้ยวนำ ด/ดูปร.
ดังจะเห็นได้จากกราฟในระยะยาว (D / Dupr = 5 .)÷ 10) ทัศนคติ w และ / w c แตกต่างเล็กน้อยจากความสามัคคี นั่นคือความเร็วเชิงมุมของเครื่องบินรบแตกต่างจากความเร็วเชิงมุมของเป้าหมายการหลบหลีกเล็กน้อย ด้วยช่วงที่ลดลงถึงประมาณสาม เหนือกว่า ค่าของ wi เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และเมื่อนักสู้เข้าใกล้จุดเลี้ยว (D / Dupr = 1)w และ เพิ่มขึ้นเป็นอนันต์
ดังนั้นเมื่อชี้ด้วยวิธีการ "ซ้อมรบ" ที่การหลบหลีก AT แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะนำนักสู้ไปยังจุดเริ่มต้นการเลี้ยวด้วยรัศมีที่คำนวณได้
ข้าว. 7.10. การพึ่งพาอัตราส่วนของความเร็วเชิงมุม w และ / w c ในระหว่างการซ้อมรบเป้าหมาย
ในระยะแรกของการแนะแนวเกี่ยวกับ D / Dupr
ในระหว่างขั้นตอนการแนะนำในระยะแรก เป้าหมายอากาศสามารถเคลื่อนที่ซ้ำๆ ตัวอย่างเช่น เป้าหมายทางอากาศ ณ จุดใดจุดหนึ่ง ใน 1 สามารถเปิดเครื่องรบได้ส่งผลให้มีจุด A1 จะต้องหันออกจากเส้นทางก่อนหน้าและต้องเปลี่ยนทิศทางของการเลี้ยวที่คาดการณ์ไว้ก่อนหน้านี้ เป็นผลให้วิถีของนักสู้ในระยะแรกของการแนะนำเปลี่ยนจากเส้นตรงเป็นเส้นที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยส่วนโค้งโค้งที่มีรัศมีแปรผันและส่วนของเส้นตรงระหว่างพวกเขา ทั้งหมดนี้ทำให้การบินสู่การต่อสู้ทางอากาศมีความซับซ้อน
อิทธิพลของการซ้อมรบของเป้าหมายทางอากาศในขั้นตอนที่สองของการนำทางเครื่องบินรบโดยวิธี "ซ้อมรบ" จะได้รับการพิจารณาโดยใช้รูปที่ 7.11:
ข้าว. 7.11. อิทธิพลของการซ้อมรบเป้าหมายทางอากาศในระนาบแนวนอน
ในขั้นตอนที่สองของการแนะนำโดยวิธี "Maneuver" บนเส้นทางการบินของนักสู้
สมมุติว่าในช่วงเวลาหนึ่งของการแนะแนวขั้นที่สอง นักสู้และเป้าหมายทางอากาศอยู่ที่จุดต่างๆ ตามลำดับ แต่ และ ที่ และเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ณ จุดนั้น ดังนั้น นักสู้ทำการเลี้ยวด้วยรัศมี โร และความเร็วเชิงมุม w และ = วี/โร .
หากเป็นช่วงเวลาหนึ่ง Dt เป้าอากาศจะเปลี่ยนทิศทางการบินเป็นมุม wc × Dt แล้วการพบปะกับมันจะเป็นไปได้ตรงจุด จาก . เพื่อไปให้ถึงจุดนี้จากจุดนั้น แต่ นักสู้จะต้องทำการเลี้ยวด้วยรัศมีที่ต่างกัน R . แต่คราวหน้านะคะ Dt เขาจะต้องกระชับมุมเพิ่มเติม w และ D × Dt .
ดังนั้นการซ้อมรบของเป้าหมายทางอากาศในขั้นตอนที่สองของการแนะนำจะนำไปสู่การปรากฏตัวของความเร็วเชิงมุมเพิ่มเติมของการหมุนของเครื่องบินรบ w และ D . ยิ่งมุมเลี้ยวที่เหลือเล็กลง UR นักสู้ยิ่งมีค่า w และ D และเมื่อนักสู้เข้าใกล้จุดสิ้นสุดของทางเลี้ยว w และ D เพิ่มขึ้นเป็นอนันต์
ดังนั้นจึงแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะนำนักสู้ไปยังตำแหน่งที่กำหนดซึ่งสัมพันธ์กับเป้าหมายทางอากาศที่เคลื่อนที่ในระยะที่สองของการชี้นำโดยใช้วิธีการ "ซ้อมรบ"
ในเรื่องนี้ในกรณีของการเคลื่อนย้ายเป้าหมายทางอากาศในขั้นตอนที่สองตามกฎแล้วพวกเขาเปลี่ยนไปใช้การชี้นำนักสู้โดยใช้วิธี Chase
บทนำ.
บทที่ 1 การวิเคราะห์ตัวกรองเพื่อติดตามวิถีของเป้าหมายทางอากาศ
§1.1. ตัวกรองคาลมาน
§1.2. การประยุกต์ใช้ตัวกรองคาลมานเพื่อติดตามวิถีของ CC ตามข้อมูลเรดาร์ตรวจการณ์
§ 1.3. ตัวกรอง "อัลฟ่า - เบต้า" และ "อัลฟ่า - เบต้า - แกมมา"
§ 1.4. แบบจำลองทางสถิติ
§1.5. บทสรุป
บทที่ 2 การวิเคราะห์วิธีการปรับตัวเพื่อติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของเป้าหมายอากาศที่เคลื่อนที่โดยอาศัยเครื่องตรวจจับการซ้อมรบ
§ 2.1. บทนำ.
§ 2.2. การตรวจจับร่วมและการประเมินการซ้อมรบเป้าหมายตามกระบวนการอัปเดต
§ 2.3. อัลกอริทึมแบบปรับได้สำหรับการติดตามการหลบหลีก
CC โดยใช้เครื่องตรวจจับการซ้อมรบ
§ 2.4. บทสรุป
บทที่ 3 การวิจัยอัลกอริธึมหลายรุ่นที่เป็นที่รู้จัก
§3.1. บทนำ.
§3.2. แนวทางการปรับตัวแบบเบย์
§3.3. ศึกษาการติดตาม MMA ที่รู้จักกันดีของวิถีโคจรของ CC สำหรับเรดาร์ตรวจการณ์
§3.4. บทสรุป
บทที่ 4 การพัฒนาอัลกอริธึมหลายรุ่นสำหรับการติดตาม * วิถีการเคลื่อนที่ของเป้าหมายทางอากาศ
§4.1. บทนำ.
§4.2. การประมาณค่าเวกเตอร์สถานะการเคลื่อนที่ของ CC
§4.2.1. การกำหนดปัญหา
54.2.2. แนวทางทั่วไปในการแก้ปัญหา
04.2.3. อัลกอริธึมเชิงเส้น
§4.3. การเปรียบเทียบ MMA กับอัลกอริธึมอื่นๆ
§4.4. บทสรุป
รายการวิทยานิพนธ์ที่แนะนำ
การประมวลผลข้อมูลรองในระบบเรดาร์สองตำแหน่งในระบบพิกัดคาร์ทีเซียน 2547 ผู้สมัครของวิทยาศาสตร์เทคนิค Sidorov, Viktor Gennadievich
การกรองค่าประมาณของพิกัดทรงกลมของวัตถุในระบบเรดาร์สองตำแหน่ง 2547 ผู้สมัครวิทยาศาสตร์เทคนิค Grebenyuk, Alexander Sergeevich
การสนับสนุนข้อมูลอัลกอริทึมสำหรับการประเมินสถานการณ์แบบไดนามิกในระบบเซ็นเซอร์หลายตัวพร้อมการติดตามวัตถุพื้นผิวโดยอัตโนมัติ 2544, แพทยศาสตรดุษฎีบัณฑิต Beskid, Pavel Pavlovich
การพัฒนาวิธีการควบคุมตำแหน่งของอากาศยานการบินของรัฐในกระบวนการควบคุมการจราจรทางอากาศในเขตนอกเส้นทางของน่านฟ้า 2552 ผู้สมัครสาขาวิทยาศาสตร์เทคนิค Shanin, Alexey Vyacheslavovich
การพัฒนาและศึกษาวิธีการชี้ไปที่วัตถุเคลื่อนที่โดยอาศัยการทำนายการเคลื่อนที่แบบสุ่มของวัตถุ พ.ศ. 2547 ดร.เจืองดังขาว
บทนำสู่วิทยานิพนธ์ (ส่วนหนึ่งของบทคัดย่อ) ในหัวข้อ "การวิจัยอัลกอริธึมสำหรับติดตามวิถีของเป้าหมายทางอากาศ"
ความเกี่ยวข้องของหัวข้อวิทยานิพนธ์
งานที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการบินพลเรือนคือการปรับปรุงความปลอดภัยในการบิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการบินขึ้นและลงจอด เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ระบบควบคุมการจราจรทางอากาศอัตโนมัติ (ATC) ต้องมีตัวบ่งชี้คุณภาพที่จำเป็น ซึ่งขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลเรดาร์ที่เข้ามาในระดับหนึ่ง ในระบบ ATC ข้อมูลเรดาร์จากเรดาร์ระหว่างเส้นทางและสนามบินถูกใช้เพื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของเป้าหมายทางอากาศ (AT) การหลีกเลี่ยงการชน และการควบคุมการลงจอด เมื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของ AT จำเป็นต้องคำนวณพิกัดปัจจุบันของแต่ละ AT เพื่อแยกแนวทางที่เป็นอันตรายของ AT มิฉะนั้น นักบินจะได้รับคำสั่งให้แก้ไขวิถี ในโหมดหลีกเลี่ยงการชน ค่าประมาณของพิกัดที่คาดการณ์ไว้จะถูกสร้างขึ้น บนพื้นฐานของการกำหนดโซนความใกล้เคียงที่เป็นอันตราย นอกจากนี้ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความหนาแน่นของการจราจรทางอากาศก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การเพิ่มขึ้นของความหนาแน่นของการจราจรทางอากาศทำให้จำนวนการเผชิญหน้าที่เป็นอันตรายเพิ่มขึ้น การป้องกันแนวทางที่เป็นอันตรายของ AE เป็นส่วนหนึ่งของภารกิจที่สำคัญที่สุดของการบินพลเรือน - การรับรองความปลอดภัยในการบิน เมื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของ AT ที่ระยะการลงจอด เรดาร์จะตรวจสอบความถูกต้องของการเคลื่อนที่ของ AT ตามวิถีที่กำหนด
ดังนั้นประเด็นในการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลเรดาร์จึงดึงดูดความสนใจอย่างมาก เป็นที่ทราบกันดีว่าหลังจากการประมวลผลเบื้องต้นของข้อมูลเรดาร์ กระบวนการประมวลผลรองของข้อมูลเรดาร์ (SOP) มักจะดำเนินการโดยอัลกอริธึมการประมวลผลแบบดิจิทัลที่ตั้งโปรแกรมไว้บนคอมพิวเตอร์ และคุณภาพของการไหลของข้อมูลเรดาร์นั้นขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือและ ความแม่นยำของอัลกอริธึมการประมวลผล งานนี้มีความเกี่ยวข้องมากขึ้นหากคำนึงถึงการซ้อมรบของ AT ที่ขั้นตอนการบินขึ้นและลงจอดที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงระดับ การเปลี่ยนแปลงหลักสูตร และการใช้รูปแบบการลงจอดทั่วไป ฯลฯ
พิจารณาตำแหน่งขององค์ประกอบของน่านฟ้าของพื้นที่ ATC และรูปแบบการเข้าใกล้ทั่วไป ในการบินพลเรือนน่านฟ้าแบ่งออกเป็นทางเดินหายใจ - น่านฟ้าที่สร้างขึ้นเหนือพื้นผิวโลกในรูปแบบของทางเดินที่มีความกว้าง (10 - 20) กม. ซึ่งจะมีการบินปกติพื้นที่สนามบิน - น่านฟ้า เหนือสนามบินและพื้นที่ใกล้เคียงและพื้นที่หวงห้าม - น่านฟ้าที่ห้ามบินการบินของทุกแผนก
บริเวณทางเดินอากาศ พื้นที่ขึ้น-ลง และพื้นที่รอจัดอยู่ในบริเวณสนามบิน ทางเดินอากาศเป็นส่วนหนึ่งของน่านฟ้าที่ VCs ลงมาและเพิ่มระดับความสูง พื้นที่ขึ้นและลง - น่านฟ้าจากระดับสนามบินถึงความสูงของระดับการบินที่ปลอดภัยที่สอง ขนาดของโซนนี้กำหนดโดยลักษณะประสิทธิภาพการบินของ ATs ที่ทำงานในสนามบินที่กำหนด ความสามารถของ ATC และเครื่องช่วยนำทางด้วยวิทยุลงจอด ขั้นตอนวิธีการและคุณลักษณะเฉพาะของพื้นที่สนามบิน ตามกฎแล้วขอบเขตของเขตขึ้นและลงจะอยู่ห่างจากสนามบิน 25.30 กม. หากนักบินไม่ได้ลงจอด VC จากแนวทางแรกด้วยเหตุผลบางประการ VC จะไปที่วงกลมที่สอง นั่นคือ เคลื่อนที่ไปตามเส้นทางพิเศษในเขตวงกลม (ดูรูปที่ B.1) หาก OC ไม่ได้รับอนุญาตให้เคลื่อนที่ไปตามเส้นทางที่เข้าใกล้เนื่องจากการเข้าใช้ชั่วคราวหรือไม่พร้อมใช้งานของทางวิ่ง (รันเวย์) จากนั้น OC จะถูกส่งตรงไปยังพื้นที่พักซึ่งมีไว้สำหรับรอการกวาดล้างลงจอดในบริเวณสนามบิน โซนเหล่านี้ตั้งอยู่เหนือสนามบินหรือห่างจากสนามบิน 50-100 กม. (รูปที่ B.1) ดังนั้นในพื้นที่สนามบินความถี่ในการหลบหลีก TC จึงสูง สิ่งนี้อธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าในพื้นที่นี้มี AT หนาแน่น และเพื่อที่จะรักษาเส้นทางและระยะทางที่กำหนด พวกมันจะเคลื่อนจากโซนหนึ่งไปยังอีกโซนหนึ่งเสมอ
1 - แทร็ก; 2 - ทางเดินของพื้นที่สนามบิน 3 - โซนวงกลม; การบินขึ้นและลง 4 โซน;
5 - พื้นที่รอ
นอกจากนี้ เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของ TC และผู้โดยสารในระหว่างการลงจอด ปัจจุบันมีการใช้วิธีการแบบ "box approach" ซึ่ง TC ต้องวางแผน (1-2) วงกลมเหนือสนามบินก่อนลงจอด (รูปที่ B.2) . รูปแบบนี้ประกอบด้วยบางส่วนของการเคลื่อนไหวเป็นเส้นตรงและการหมุน 90 องศาสี่ครั้ง
ข้าว. ใน 2 แผนผังวิธีการลงจอดบน "กล่อง"
ในทางกลับกัน สถานะและการพัฒนาของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ทำให้สามารถใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการประมวลผลข้อมูลเรดาร์ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการประมาณพิกัดและความเร็วของ CC
ดังนั้นการศึกษาอัลกอริธึมในการติดตามวิถีโคจรของ CC ซึ่งช่วยเพิ่มคุณภาพของข้อมูลเรดาร์จึงเป็นปัญหาเร่งด่วน
เมื่อประมวลผลข้อมูลเรดาร์ งานเร่งด่วนโดยเฉพาะอย่างยิ่งคือการศึกษาอัลกอริทึมการประมวลผลในพื้นที่ของการซ้อมรบของ AT ซึ่งนำไปสู่ความคลาดเคลื่อนระหว่างการเคลื่อนไหวที่แท้จริงของ AT กับโมเดลการเคลื่อนไหวที่ใช้ในอัลกอริธึม เป็นผลให้ความถูกต้องของผลการประเมินลดลง และข้อมูลเรดาร์ที่ได้รับจะไม่น่าเชื่อถือ แนวทางที่เป็นที่รู้จักในการปรับปรุงความแม่นยำในการติดตามวิถีโคจรของ TC ในส่วนของการซ้อมรบนั้นขึ้นอยู่กับการแก้ปัญหาของการตรวจจับจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของการซ้อมรบและการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในพารามิเตอร์ของตัวกรองการติดตาม วิธีการเหล่านี้นำไปสู่รูปแบบของตัวกรอง "อัลฟา - เบต้า" และ "อัลฟา - เบต้า - แกมมา" หรือตัวกรองคาลมาน (KK) ร่วมกับเครื่องตรวจจับการซ้อมรบ
เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าในทฤษฎีการตรวจจับและการประมาณค่า วิธีการแบบเบย์ที่ปรับเปลี่ยนได้ก็สามารถนำมาใช้เพื่อแก้ปัญหาความไม่แน่นอนระดับความสำคัญได้ เมื่อกรองในพื้นที่ของรัฐ วิธีการนี้อยู่ในความจริงที่ว่าตัวแปรที่เป็นไปได้ทั้งหมดของแบบจำลองของรัฐจะถูกนำมาพิจารณา โดยแต่ละตัวแปรจะคำนวณความน่าจะเป็นภายหลัง การประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาการติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของ AT ได้รับการพัฒนาขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในกรณีนี้ หลายรุ่นอธิบายวิถีโคจรของ CC พร้อมกัน และสันนิษฐานว่ากระบวนการเปลี่ยนผ่านระหว่างแบบจำลองนั้นอธิบายโดยสายโซ่ Markov ที่เชื่อมต่ออย่างง่าย ในวรรณคดี มีการเสนอทางเลือกหนึ่งสำหรับการสร้างอัลกอริธึมดังกล่าวตามการประมาณแบบเกาส์เซียนสำหรับความหนาแน่นของความน่าจะเป็นในลำดับต้นของเวกเตอร์สถานะ สาระสำคัญของมันคือการรวมสมมติฐานที่เป็นไปได้ของแบบจำลอง และอัลกอริธึมที่ได้จะเรียกว่า "อัลกอริทึมแบบหลายโมเดล" (MMA)
วิทยานิพนธ์วิเคราะห์แนวทางที่กล่าวข้างต้น แสดงข้อดีและข้อเสีย และพัฒนา MMA ใหม่ อัลกอริธึมที่เสนอนั้นแตกต่างจาก MMA ที่รู้จักกันดี โดยอาศัยการประมาณแบบเกาส์เซียนสำหรับความหนาแน่นของความน่าจะเป็นหลังของเวกเตอร์สถานะ CC ซึ่งอัลกอริธึมที่ได้นั้นมีข้อได้เปรียบเหนืออัลกอริธึมแบบปรับตัวที่รู้จัก ผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองทางสถิติแสดงให้เห็นว่าอัลกอริธึมที่อยู่ระหว่างการศึกษาทำให้สามารถปรับปรุงความแม่นยำในการประมาณตำแหน่งของ CC ได้เมื่อเปรียบเทียบกับ FC แบบปรับตัวและ MMA ที่รู้จักเมื่อติดตามวิถีโคจรของ CC ที่หลบหลีก ผลการศึกษาพบว่าค่าใช้จ่ายในการคำนวณ FC แบบง่ายตัวแรกลดลงเมื่อเทียบกับ FC แบบย่อและแบบขยายที่สอง ในขณะที่ความแม่นยำในการประมาณค่าทั้งพิกัดและความเร็วของ CC เพิ่มขึ้น (30-50)% เมื่อเทียบกับ ตัวกรอง "อัลฟา - เบต้า" และ " อัลฟา - เบต้า - แกมมา" ดังนั้น การใช้ FK แบบง่ายตัวแรกสำหรับการติดตามวิถีของ AT ที่ไม่หลบหลีกจึงเป็นที่นิยมมากกว่า
วัตถุประสงค์และภารกิจของงาน
จุดมุ่งหมายของงานวิทยานิพนธ์คือการศึกษาและวิเคราะห์อัลกอริทึมสำหรับการติดตามวิถีของ CC พัฒนา MMA ใหม่และเปรียบเทียบ MMA ที่ได้รับกับอัลกอริธึมแบบปรับตัวที่รู้จัก ตามเป้าหมายในงานวิทยานิพนธ์ งานต่อไปนี้ได้รับการแก้ไข:
การศึกษาทฤษฎีทั่วไปของการประมาณค่าในพื้นที่ของรัฐ และการประยุกต์ใช้กับการกรองวิถีโคจรของ CC
การวิเคราะห์ตัวกรอง "อัลฟ่า - เบต้า" และ "อัลฟ่า - เบต้า - แกมมา" และวิธีการเลือกการได้รับในด้านการเคลื่อนที่และขาดการหลบหลีก
การตรวจสอบ Adaptive FC เพื่อติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของ AT ด้วยเครื่องตรวจจับช่วงเวลาของการเริ่มต้นการซ้อมรบ
การประมาณค่าที่เหมาะสมที่สุดในพื้นที่ของรัฐด้วยเวกเตอร์ของรัฐแบบขยาย ซึ่งรวมถึงเวกเตอร์ของพารามิเตอร์สถานะ นอกเหนือไปจากเวกเตอร์ของพารามิเตอร์สถานะแล้ว ยังมีพารามิเตอร์ที่ยังไม่ทราบซึ่งจะกำหนดรูปแบบที่เป็นไปได้ทั้งหมดของแบบจำลองสถานะ
การวิจัย MMA ที่มีชื่อเสียงและการพัฒนา MMA แบบใหม่สำหรับการติดตาม CCs ตามคำอธิบายวิถีโคจรของ CC หลายรุ่นพร้อมกัน ซึ่งเป็นสถานะของห่วงโซ่ Markov ที่เชื่อมต่อกันอย่างเรียบง่าย
วิธีการวิจัย
การศึกษาเชิงทฤษฎีและการสร้างอัลกอริทึมสำหรับการติดตามวิถีโคจรของ CC นั้นดำเนินการบนพื้นฐานของทฤษฎีการกรองกระบวนการ Markov แบบมีเงื่อนไขในเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง อัลกอริธึมที่ได้รับจะถูกวิเคราะห์บนพื้นฐานของการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ความแปลกใหม่ทางวิทยาศาสตร์ของงานมีดังต่อไปนี้: MMA ได้รับการพัฒนาเมื่ออธิบายวิถีของ CC พร้อมกันโดยหลายรุ่นสำหรับห่วงโซ่ Markov ที่เชื่อมต่ออย่างง่าย
ความน่าเชื่อถือของผลงานที่ได้รับได้รับการยืนยันโดยผลของการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
ความสำคัญในทางปฏิบัติของผลงาน
อัลกอริธึมสำหรับการติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของ AT ได้รับการพัฒนาและศึกษา ซึ่งปรับปรุงความแม่นยำของการติดตามในส่วนการซ้อมรบ
การอนุมัติผลงานและสิ่งพิมพ์
ผลงานทางวิทยาศาสตร์หลักของงานนี้ตีพิมพ์ในบทความของวารสาร "Radio Engineering", "Electronic Journal Proceedings of the MAI" และ "Aerospace Instrumentation" และรายงานในการประชุมนานาชาติครั้งที่ 5 เรื่อง "Digital processing and its application" ( มอสโก 2546) ในการประชุมและนิทรรศการระดับนานาชาติ "Aviation and Cosmonautics 2003" (MAI 2003) ขอบเขตและโครงสร้างของงาน
งานวิทยานิพนธ์ประกอบด้วยบทนำ สี่บท บทสรุป และรายการอ้างอิง งานนี้มีข้อความ 106 หน้า รายชื่ออ้างอิงมี 93 ชื่อเรื่อง ในบทแรก จะมีการพิจารณาและวิเคราะห์วิธีการที่มีอยู่บางวิธีในการติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของ AT ที่ไม่เคลื่อนที่และการหลบหลีกที่อ่อนแอในงาน ATC บทที่สองจะวิเคราะห์อัลกอริธึมแบบปรับตัวที่รู้จักสำหรับการติดตามเป้าหมายการหลบหลีก ซึ่งอิงจากการใช้เครื่องตรวจจับการซ้อมรบและการแก้ไขพารามิเตอร์หรือโครงสร้างตัวกรองอย่างใดอย่างหนึ่ง บทที่สามวิเคราะห์สถานะของ MMA ใน ATC AS ในบทที่สี่ มีการเสนอแนวทางทั่วไปในการสร้างอัลกอริธึมแบบหลายโมเดลสำหรับปัญหา ATC เพื่ออธิบายแบบจำลองที่เป็นไปได้ของการเคลื่อนที่ของ EC โดยใช้สายโซ่ Markov ที่เชื่อมต่ออย่างง่าย
วิทยานิพนธ์ที่คล้ายกัน ใน "วิศวกรรมวิทยุรวมถึงระบบโทรทัศน์และอุปกรณ์" พิเศษ, รหัส VAK 05.12.04
วิธีการและอัลกอริธึมสำหรับการประมวลผลข้อมูลในระบบการมองเห็นด้วยคลื่นวิทยุแบบอิสระระหว่างเที่ยวบินที่ระดับความสูงต่ำของเครื่องบิน 2549 แพทย์เทคนิค Klochko, Vladimir Konstantinovich
วิธีการปรับปรุงความแม่นยำของการวัดมุมในระบบวิศวกรรมวิทยุด้วยการควบคุมลำแสงเสาอากาศแบบรวม 2011 ผู้สมัครของวิทยาศาสตร์เทคนิค Razin, Anatoly Anatolyevich
การสังเคราะห์ระบบควบคุมอากาศยานเพื่อการเฝ้าติดตามและการใช้เครื่องดับเพลิง 2012 ผู้สมัครของวิทยาศาสตร์เทคนิค Antipova, Anna Andreevna
อัลกอริทึมสำหรับการประมาณค่าพิกัดและพารามิเตอร์การนำทางของเป้าหมายทางอากาศในเรดาร์หลายตำแหน่งตามตัวกรองคาลมาน 2015 ผู้สมัครของวิทยาศาสตร์เทคนิค Masharov, Konstantin Viktorovich
วิธีการคงที่สำหรับการสังเคราะห์ระบบวิศวกรรมวิทยุในฐานจำกัดมิติและการประยุกต์ใช้ในการพัฒนาระบบติดตามเรดาร์ 2542 ดุษฎีบัณฑิตเทคนิค Volchkov Valery Pavlovich
บทสรุปวิทยานิพนธ์ ในหัวข้อ "วิศวกรรมวิทยุ รวมทั้งระบบโทรทัศน์และอุปกรณ์" เหงียน ชง หลู่
§4.4. ข้อสรุป
ในบทนี้ มีการเสนอวิธีการทั่วไปสำหรับการสร้างอัลกอริธึมแบบหลายโมเดลเพื่ออธิบายแบบจำลองที่เป็นไปได้ของการเคลื่อนที่ VC โดยสถานะของห่วงโซ่ Markov ที่เชื่อมต่ออย่างง่าย และได้ผลลัพธ์ต่อไปนี้
ตามทฤษฎีทั่วไปของการกรองกระบวนการ Markov แบบมีเงื่อนไข อัลกอริธึมถูกสร้างขึ้นซึ่งเวกเตอร์พารามิเตอร์ที่กรองแล้วไม่เพียงแต่รวมพารามิเตอร์ของการเคลื่อนไหวของเป้าหมายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักซึ่งกำหนดแบบจำลองที่เป็นไปได้ของการเคลื่อนไหวของเป้าหมาย ผลลัพธ์ที่ได้คืออัลกอริธึมที่ออกมานั้นไม่เหมาะ ซึ่งเกิดจากการประมาณค่า Gaussian สำหรับความหนาแน่นของความน่าจะเป็นภายหลัง
สำหรับการติดตามวิถีการเคลื่อนที่ของ AT นั้น อัลกอริธึมที่ได้จะเป็นแบบจำลองสำหรับกรณี M=2 ผลการวิจัยพบว่าในส่วนของวิถีการเคลื่อนที่ อัลกอริธึมแบบสองมิติที่ศึกษาปรับปรุงความแม่นยำในการประมาณตำแหน่ง (30 - 60)% เมื่อเทียบกับอัลกอริธึมที่รู้จัก อย่างไรก็ตาม การเพิ่มคุณภาพของการกรองทำได้โดยการเพิ่มต้นทุนในการคำนวณ
บทสรุป
ในงานวิทยานิพนธ์ ได้ทำการศึกษาอัลกอริธึมสำหรับติดตามวิถีของ CC ตามข้อมูลเรดาร์ตรวจการณ์ ผลลัพธ์ที่ได้ทำให้เราสามารถประเมินข้อดีและข้อเสียของอัลกอริธึมการติดตามแต่ละรายการ ในวิทยานิพนธ์ อัลกอริธึมได้รับการวิจัยและพัฒนาเพื่อหลีกเลี่ยงการเผชิญหน้าที่เป็นอันตราย และปรับปรุงความแม่นยำในการประมาณค่าทั้งพิกัดและความเร็วของ CC เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าการประมวลผลข้อมูลเรดาร์รอง (VORI) จะดำเนินการโดยใช้คอมพิวเตอร์ดิจิทัลหรืออุปกรณ์ดิจิทัล ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ ไมโครโปรเซสเซอร์ พื้นฐานของเทคโนโลยีดิจิทัล โดยเฉพาะ VLSI, FPGA และภาษาสำหรับการอธิบายอุปกรณ์และระบบ เช่น USYL, ASHEL เป็นต้น มีการ แนวโน้มที่จะแนะนำ VLSI เพื่อสร้างระบบเปิดตามมาตรฐานสากล รวมถึงระบบ VORI ซึ่งช่วยให้สามารถสำรวจอัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการติดตามวิถีของ CC แบบเรียลไทม์ ในงานที่นำเสนอ มีการศึกษาอัลกอริธึมต่างๆ สำหรับการติดตามการไม่เคลื่อนที่และการหลบหลีก ATs โดยอิงจากแบบจำลองทางสถิติ ผลลัพธ์ต่อไปนี้ได้รับในวิทยานิพนธ์:
1. มีการศึกษาตัวกรอง "อัลฟ่า - เบต้า" และ "อัลฟ่า - เบต้า - แกมมา" โดยได้มีการเสนอตัวแปรในการเลือกค่าสัมประสิทธิ์การรับในขณะที่ติดตามวิถี CC ตัวกรอง "อัลฟ่า - เบต้า" และ "อัลฟ่า - เบต้า - แกมมา" สามารถลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณและทำให้ขั้นตอนการติดตามวิถีโคจรของ CC ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม คุณภาพการติดตามแย่ลงพร้อมกัน (30 - 40)% ขึ้นอยู่กับ ช่วง ความเร็ว และจำนวนการสังเกตเมื่อเปรียบเทียบกับตัวกรองทั่วไป
2. มีการศึกษาปัญหาของการกรองแบบไม่เชิงเส้น เมื่อเรดาร์ตรวจการณ์วัดพิกัดเชิงขั้วของ CC และเวกเตอร์ที่กรองได้รวมพารามิเตอร์การเคลื่อนไหวไว้ในระบบพิกัดคาร์ทีเซียน มีการเสนอตัวกรองคาลมานแบบง่าย ซึ่งจะแปลงพิกัดการวัดจากระบบขั้วเป็นแบบคาร์ทีเซียน และตัวกรองคาลมานแบบขยาย ซึ่งใกล้เคียงกับสมการการวัดเชิงเส้นโดยการลดเงื่อนไขลำดับสูงของซีรีส์เทย์เลอร์ การวิเคราะห์พบว่าตัวกรองคาลมานแบบย่อและแบบขยายตัวที่สองให้ผลลัพธ์เดียวกันในแง่ของความแม่นยำในการประมาณค่า ทั้งตำแหน่งและความเร็ว แต่ตัวกรองคาลมานแบบง่ายตัวที่สองนั้นประหยัดกว่าในแง่ของต้นทุนในการคำนวณ
3. เสนออัลกอริธึมแบบปรับเปลี่ยนตามการตรวจจับร่วมและการประมาณค่าของการซ้อมรบ CC งานตรวจจับการซ้อมรบอยู่ในกลุ่มงานการตรวจจับสัญญาณที่เป็นประโยชน์กับพื้นหลังของเสียงเกาส์เซียนสีขาว ในกรณีนี้ สัญญาณที่มีประโยชน์ที่จะตรวจจับได้คือความคาดหวังของกระบวนการอัปเดต ซึ่งแตกต่างจากศูนย์เมื่อมีการเคลื่อนที่ เมื่อแก้ปัญหาการตรวจจับการเคลื่อนที่ ใช้วิธีอัตราส่วนความน่าจะเป็น และในการประมาณความเข้ม เราถือว่าการเร่งความเร็วเป็นกระบวนการที่ไม่สุ่ม ด้วยเหตุนี้ ในการสังเคราะห์ตัวประมาณ จึงจำเป็นต้องใช้เกณฑ์ความน่าจะเป็นสูงสุด เพื่อติดตามการเคลื่อนที่ของ AT หลังจากตรวจพบการซ้อมรบ พารามิเตอร์หรือโครงสร้างตัวกรองจะเปลี่ยนไป
4. มีการวิจัยและพัฒนาอัลกอริธึมแบบหลายโมเดลที่ปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งคำนึงถึงรูปแบบที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่สอดคล้องกับวิถีโคจรของ CC ดังนั้น นอกเหนือจากการประมาณค่าเวกเตอร์ของพารามิเตอร์การเคลื่อนที่แล้ว ยังจำเป็นต้องประเมินความน่าจะเป็นหลังของทุกรุ่นอีกด้วย ค่าประมาณปัจจุบันของพิกัด CC เกิดขึ้นจากผลรวมถ่วงน้ำหนักของค่าประมาณที่สัมพันธ์กับแบบจำลองทั้งหมดโดยความน่าจะเป็นส่วนหลัง ซึ่งช่วยให้อัลกอริธึมการติดตามตอบสนองต่อการซ้อมรบทันทีที่เริ่มต้น ในการสร้างอัลกอริธึมแบบหลายโมเดลที่ปรับเปลี่ยนได้ พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักที่กำหนดหนึ่งในโมเดลที่เป็นไปได้ M ของการเคลื่อนที่ CC ในแต่ละช่วงเวลานั้นอธิบายโดยสาย Markov ที่เชื่อมต่ออย่างง่าย ผลลัพธ์ที่ได้คืออัลกอริธึมที่สร้างขึ้นจากชุดตัวกรองคาลมานแบบขนาน M2 ผลการจำลองสำหรับกรณี M = 2 แสดงให้เห็นว่าในส่วนของวิถีการเคลื่อนที่ อัลกอริธึมแบบสองมิติที่ศึกษาจะปรับปรุงความแม่นยำในการประมาณตำแหน่งของ CC โดย (30 - 60)% เมื่อเทียบกับอัลกอริธึมที่รู้จัก อย่างไรก็ตาม การเพิ่มคุณภาพของการกรองทำได้โดยการเพิ่มต้นทุนในการคำนวณ
5. โปรแกรมที่พัฒนาขึ้นของการทดลองบนคอมพิวเตอร์ดิจิทัลทำให้สามารถประเมินข้อดีและข้อเสียของอัลกอริทึมได้ โดยพิจารณาจากความเป็นไปได้ของการใช้งานในเงื่อนไขเฉพาะ
รายการอ้างอิงสำหรับการวิจัยวิทยานิพนธ์ Ph.D. Nguyen Chong Luu, 2004
1. Farina A. , Studer F. การประมวลผลข้อมูลเรดาร์แบบดิจิทัล ต่อ. จากอังกฤษ. -ม.: วิทยุและการสื่อสาร, 2536, 319 น.
2. Sage E. , Mele J. ทฤษฎีการประเมินและการประยุกต์ในการสื่อสารและการจัดการ. ต่อ. จากอังกฤษ. -ม.: สื่อสาร, 2519,496 น.
3. Bakulev P. A. , Stepin V. M. วิธีการและอุปกรณ์สำหรับการเลือกเป้าหมายที่เคลื่อนที่ มอสโก: วิทยุและการสื่อสาร 2529 288 หน้า
4. Kuzmin S. 3. เรดาร์ดิจิตอล สำนักพิมพ์ KV1Ts, Kyiv 2000, 426 p.
5. Sosulin Yu.G. พื้นฐานทางทฤษฎีของเรดาร์และการนำทางวิทยุ -ม.: วิทยุและการสื่อสาร, 2535.303 น.
6. Bakut P. A. , Zhulina Yu. V. , Ivanchuk N. A. การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ M.: วิทยุโซเวียต, 1980, 287 p.
7. Kuzmin S. 3. การประมวลผลข้อมูลเรดาร์แบบดิจิทัล ม.: อ. วิทยุ 2510,399 น.
8. Kuzmin S. 3. พื้นฐานของทฤษฎีการประมวลผลข้อมูลเรดาร์แบบดิจิทัล ม.: อ. วิทยุ 2517 431 น.
9. Kuzmin S. 3. พื้นฐานของการออกแบบระบบสำหรับการประมวลผลข้อมูลเรดาร์แบบดิจิทัล มอสโก: วิทยุและการสื่อสาร, 2529, 352 น.
10. Yu.Sosulin Yu.G. ทฤษฎีการตรวจจับและการประมาณค่าสัญญาณสุ่ม ม.: อ. วิทยุ 2521 320 น.
11. P. Shirman Ya. D. , Manzhos V. N. ทฤษฎีและเทคนิคในการประมวลผลข้อมูลเรดาร์กับพื้นหลังของการรบกวน มอสโก: วิทยุและการสื่อสาร, 1981, 416 น.
12. Tikhonov V. I. วิศวกรรมวิทยุสถิติ มอสโก: วิทยุและการสื่อสาร, 1982, 624 น.
13. Z. Tikhonov V. I. , Kharisov V. N. การวิเคราะห์ทางสถิติและการสังเคราะห์อุปกรณ์และระบบวิศวกรรมวิทยุ มอสโก: วิทยุและการสื่อสาร, 1991, 608 p.
14. M. Bochkarev A. M. , Yuryev A. N. , Dolgov M. N. , Shcherbinin A. V. การประมวลผลข้อมูลเรดาร์แบบดิจิทัล // อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์วิทยุต่างประเทศ ฉบับที่ 3, 1991, น. 3 22.
15. Puzyrev V.A. , Gostyukhina M.A. อัลกอริทึมสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ของการเคลื่อนที่ของเครื่องบิน / / อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์วิทยุต่างประเทศ ฉบับที่ 4, 1981, p. 3-25.
16. Gritsenko N.S. , Kirichenko A.A. , Kolomeytseva T.A. , Loginov V.P. , Tikhomirova I.G. 3 30.
17. Detkov A. N. การเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมสำหรับการกรองข้อมูลวิถีแบบดิจิทัลเมื่อติดตามเป้าหมายการหลบหลีก // วิศวกรรมวิทยุ, 1997, ฉบับที่ 12, p. 29-33.
18. Zhukov M. N. , Lavrov A. A. การปรับปรุงความแม่นยำของการวัดพารามิเตอร์เป้าหมายโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับการซ้อมรบของผู้ให้บริการเรดาร์ // วิศวกรรมวิทยุ, 1995, หมายเลข 11, p. 67 - 71.
19. Bulychev Yu. G. , Burlai I. V. การประมาณค่ากึ่งเหมาะสมที่สุดของพารามิเตอร์ของวิถีโคจรของวัตถุควบคุม // วิศวกรรมวิทยุและอิเล็กทรอนิกส์, 1996, V. 41, No. 3, p. 298-302.
20. Bibika V. I. , Utemov S. V. ตัวกรองการติดตามสำหรับการหลบหลีกเป้าหมายการลักลอบ // วิศวกรรมวิทยุ, 1994, No. 3, p. 11-13.
21. Merkulov V. I. , Drogapin V. V. , Vikulov O. V. การสังเคราะห์ไม้โปรแทรกเตอร์เรดาร์เพื่อติดตามเป้าหมายการหลบหลีกอย่างเข้มข้น // วิศวกรรมวิทยุ, 1995, No. 11, p. 85 91.
22. Merkulov V. I. , Dobykin V. D. การสังเคราะห์อัลกอริธึมการระบุการวัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการติดตามวัตถุอากาศโดยอัตโนมัติในโหมดตรวจสอบ // วิศวกรรมวิทยุและอิเล็กทรอนิกส์, 1996, V. 41, No. 8, p. 954-958.
23. Merkulov V. I. , Khalimov N. R. การตรวจจับการซ้อมรบเป้าหมายด้วยการแก้ไขอัลกอริธึมสำหรับการทำงานของระบบติดตามอัตโนมัติ // วิศวกรรมวิทยุ, 1997, หมายเลข 11, p. 15-20.
24. Bar-Shalom Ya., Berver G., Johnson S. การกรองและการควบคุมสุ่มในระบบไดนามิก เอ็ด. Leondes K. T.: ต่อ จากอังกฤษ. ม.: มีร์. 1980, 407 น.
25. ราวเอสอาร์ วิธีการทางสถิติเชิงเส้นและการประยุกต์: ต่อ จากอังกฤษ. -ม.: เนาก้า, 2511.
26. Maksimov M.V. , Merkulov V.I. ระบบติดตามทางวิทยุอิเล็กทรอนิกส์ การสังเคราะห์โดยวิธีทฤษฎีการควบคุมที่เหมาะสม -M.: วิทยุและการสื่อสาร, 1990.255 น.
27. Kameda N., Matsuzaki T. , Kosuge Y. การติดตามเป้าหมายสำหรับเป้าหมายการหลบหลีกโดยใช้ Multiple Model Filter // IEEE Trans พื้นฐานฉบับที่ E85-A ฉบับที่ 3, 2002, หน้า. 573-581.
28. Bar-Shalom Y., Birmiwal K. Variable Dimension Filter for Maneuvering Target Tracking // IEEE Trans, บน AES 18, no. 5, 1982, p. 621 - 629.
29. Schooler C. C. Optimal a p ตัวกรองสำหรับระบบที่มีความไม่ถูกต้องของแบบจำลอง / / IEEE Trans, บน AES - 11, No. 6, 1975, p. 1300-1306.
30. เคริม เดเมียร์บาส. การติดตามเป้าหมายด้วยการทดสอบสมมติฐาน// IEEE Trans, บน AES 23, no. 6, 1987, p. 757 - 765.
31. ไมเคิล กรีน, จอห์น สเตนสบี้. การลดข้อผิดพลาดในการชี้เป้าหมายเรดาร์โดยใช้ Extended Kalman Filtering // IEEE Trans, บน AES 23, No. 2, 1987, p. 273-278.
32. McAulay R. J. , Denlinger E. A. Decision-Directed Adaptive Tracker// IEEE Trans, บน AES 9, no. 2, 1973, p. 229 - 236.
33. Bar-Shalom Y. , Fortmann T. E. การเชื่อมโยงข้อมูลการติดตาม บอสตัน: Academic Press, 1988, 353 p.
34. Kalata P. R. ดัชนีการติดตาม: พารามิเตอร์ทั่วไปสำหรับตัวติดตามเป้าหมาย P และ a - p -y / / IEEE Trans, บน AES - 20, No. 2,1984, p. 174 - 182.
35. Bhagavan B.K. , Polge R. J. Performance of g-h Filter For Tracking Maneuvering Targets/IEEE Trans, on AES-10, no. 6, 1974, p. 864 866.
36. Ackerson Guy A. , Fu K. S. เกี่ยวกับการประเมินสถานะในสภาพแวดล้อมการสับเปลี่ยน // IEEE Trans, บน AC-15, no. 1, February 1970, p. 10 17.
37. Bar-shalom Y., Chang K.C., Blom H.A. การติดตามเป้าหมายการหลบหลีกโดยใช้การประมาณค่าอินพุตกับ Interacting Multiple Model Algorithm// IEEE Trans, on AES-25, No. 2, March 1989, p. 296 300.
38. Wen-Rong Wu, Peen-Pau Cheng, A Nolinear IMM Algorithm for Maneuvering Target Tracking// IEEE Trans, on AES-30, No. 3, กรกฎาคม 1994, p. 875-885.
39. Jiin-an Guu, Che-ho Wei การเคลื่อนย้ายการติดตามเป้าหมายโดยใช้วิธี IMM ที่ความถี่การวัดสูง// IEEE Trans, บน AES-27, ฉบับที่ 3, พฤษภาคม 1991, หน้า 514-519.
40. Blom H. A. , Bar-shalom Y. The Interacting Multiple Model Algorithm for Systems with Markovian Switching Coefficients// IEEE Trans, on AC-33, No. 8, August 1988, p. 780-783.
41. Mazor E. , Averbuch A. , Bar-shalom Y. , Dayan J. The Interacting Multiple Model Methods in Target Tracking: A Survey// IEEE Trans, on AES-34, no. 1, 1998, p. 103-123.
42. เบเนดิกต์ T. R. , Bordner G. R. การสังเคราะห์ชุดสมการการปรับให้เรียบเรดาร์ขณะสแกนเรดาร์ที่ดีที่สุด// IRE Trans, บน AC-7, กรกฎาคม 1962, p. 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, no. 2, July 1979, p. 237 - 244.
44. Chan Y. T. , Plant J. B. , Bottomley J. R. T. ตัวติดตาม Kalman พร้อม Scheme พร้อมตัวประมาณการอินพุต// IEEE Trans, บน AES 18, no. 2, 1982, p. 235 - 240.
45. Bogler P. L. การติดตามเป้าหมายการหลบหลีกโดยใช้การประมาณค่าอินพุต// IEEE Trans, บน AES 23, no. 3, 1987, p. 298 - 310.
46. สตีเวน อาร์. โรเจอร์ส ตัวกรองอัลฟ่าเบต้าพร้อมสัญญาณรบกวนการวัดที่สัมพันธ์กัน // IEEE Trans, บน AES - 23, No. 4, 1987, p. 592 - 594.
47. Baheti R. S. การประมาณที่มีประสิทธิภาพของตัวกรองคาลมานสำหรับการติดตามเป้าหมาย// IEEE Trans, บน AES 22, No. 1, 1986, p. 8 - 14.
48. Miller K. S. , Leskiw D. M. การประมาณแบบไม่เชิงเส้นด้วยการสังเกตการณ์เรดาร์// IEEE Trans, บน AES 18, no. 2, 1982, p. 192 - 200.
49. Murat E. F. , Atherton A. P. การติดตามเป้าหมายโดยใช้แบบจำลองอัตราการเลี้ยวแบบปรับได้ในอัลกอริธึม IMM // การประชุมครั้งที่ 35 เรื่องการตัดสินใจและการควบคุม 2539 น. 3151 -3156.
50. Alouani A. T. , Xia P. , Rice T. R. , Blair W. D. เกี่ยวกับความเหมาะสมของการประมาณค่าสถานะสองขั้นตอนในการแสดงตนของอคติแบบสุ่ม // IEEE Trans, บน AC 38, no. 8, 1993, p. 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, no. 3, 2000, p. 477 - 482.
52. Farina A., Ristic B., Benvenuti D. Tracking a Ballistic Target: การเปรียบเทียบ Nonlinear Filters หลายตัว // IEEE Trans, บน AES 38, no. 3, 2002, p. 854 - 867.
53. Xuezhi wang, Subhash Challa, ร็อบ อีแวนส์ Gating Techniques for Maneuvering Target Tracking in Clutter// IEEE Trans, บน AES 38, no. 3, 2002, หน้า. 1087 -1097.
54. Doucet A., Ristic B. Recursive State Estimation for Multiple Switching Models with Unknown Transition Probabilities// IEEE Trans, on AES 38, no. 3, 2002, p. 1098-1104.
55. Willett B., Ruan Y., Streit R. PMHT: Problems and Some Solutions// IEEE Trans, on AES 38, no. 3, 2002, p. 738 - 754.
56. Watson G. A., Blair W. D. Interacting Acceleration Compensation Algorithm For Tracking Maneuvering Targets// IEEE Trans, on AES -31, no. 3, 1995, p. 1152-1159.
57. Watson G.A., Blair W.D. โต้ตอบกับอัลกอริทึมแบบจำลองอคติหลายตัวกับแอปพลิเคชันเพื่อติดตามเป้าหมายการหลบหลีก// การประชุมใหญ่ครั้งที่ 31 ด้านการตัดสินใจและการควบคุม ธันวาคม 2535 น. 3790 3795.
58. Kameda H. , Tsujimichi S. , Kosuge Y. การเปรียบเทียบตัวกรองหลายรุ่นสำหรับการติดตามเป้าหมายการหลบหลีก // SICE 2000, p. 55 60.
59. Kameda H. , Tsujimichi S. , Kosuge Y. การติดตามเป้าหมายภายใต้สภาพแวดล้อมที่หนาแน่นโดยใช้การวัดอัตราช่วง// SICE 1998, p. 927 - 932.
60. Rong Li X., Bar-Shalom Y. การทำนายประสิทธิภาพของ Interacting Multiple Model Algorithm// IEEE Trans, on AES 29, no. 3, 1993, p. 755 - 771.
61. Ito M., Tsujimichi S., Kosuge Y. การติดตามเป้าหมายเคลื่อนที่สามมิติด้วยการวัดเชิงมุมแบบสองมิติจากเซ็นเซอร์ Passive หลายตัว// SICE 1999, p. 1117-1122.
62. De Feo M. , Graziano A. , Miglioli R. , Farina A. IMMJPDA กับ MHT และตัวกรอง Kalman ที่มีความสัมพันธ์ NN: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ // IEE Proc. เรดาร์, การนำทางโซนาร์, ฉบับที่. 144 ฉบับที่ 2 เมษายน 2540 น. 49 56.
63. Lerro D. , Bar-Shalom Y. การโต้ตอบการติดตามหลายรุ่นด้วยคุณสมบัติ Target Amplitude // IEEE Trans, บน AES 29, no. 2, 1993, p. 494 - 509.
64. Jilkov V. P. , Angelova D. S. , Semerdjiev T.Z. A. การออกแบบและเปรียบเทียบชุดโหมด Adaptive IMM Algorithm สำหรับการติดตามเป้าหมายการเคลื่อนที่// IEEE Trans, บน AES 35, no. 1, 1999, p. 343 - 350.
65. He Yan, Zhi-jiang G., Jing-ping J. Design of the Adaptive Interacting Multiple Model Algorithm// Proceedings of the American Control Conference, พฤษภาคม 2002, p. 1538-1542.
66. Buckley K., Vaddiraju A., Perry R. A New Pruning/Merging Algorithm For MHT Multitarget Tracking// IEEE International Radar Conference 2000, p. 71-75.
67. Bar-Shalom Y. อัปเดตด้วยการวัดที่ไม่อยู่ในลำดับในการติดตามโซลูชันที่แน่นอน // IEEE Trans, บน AES 38, no. 3,2002, p. 769 - 778.
68. Munir A., Atherton A. P. การหลบเลี่ยงการติดตามเป้าหมายโดยใช้แบบจำลองอัตราการเลี้ยวที่แตกต่างกันในอัลกอริทึม IMM // Proceedings of the 34th Conference on Decision & Control, 1995, p. 2747 2751.
69. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: แอปพลิเคชั่นขั้นสูง ฉบับที่ I. Norwood, แมสซาชูเซตส์: Artech House, 1990
70. Bar-Shalom (Ed.) Y. Multitarget-multisensor Tracking: แอปพลิเคชั่นขั้นสูง ฉบับที่ ครั้งที่สอง นอร์วูด แมสซาชูเซตส์: Artech House, 1992
71. Blackman S. S. การติดตามเป้าหมายหลายรายการด้วยแอปพลิเคชันเรดาร์ นอร์วูด แมสซาชูเซตส์: Artech House, 1986
72. Campo L. , Mookerjee P. , Bar-Shalom Y. State Estimation for Systems with Sojourn-Time-Dependent Markov Model Switching// IEEE Trans, on AC-36, no. 2, 1991, p. 238-243.
73. Sengupta D., litis R. A. Neural Solution to the Multitarget Tracking Data Association Problem// IEEE Trans, on AES 25, no. 1, 1989, p. 96 - 108.
74. Merkulov V. I. , Lepin V. N. ระบบควบคุมวิทยุการบิน 2539 น. 391.
75. Perov A. I. อัลกอริธึมที่ปรับเปลี่ยนได้สำหรับการติดตามเป้าหมายการหลบหลีก // วิศวกรรมวิทยุ, No. 7,2002, p. 73 81.
76. Kanashchenkov A. I. , Merkulov V. I. การป้องกันระบบเรดาร์จากการรบกวน - ม.: "วิศวกรรมวิทยุ", 2546
77. เฉียง กาน, คริส เจ. แฮร์ริส การเปรียบเทียบวิธีการหลอมรวมการวัดสองวิธีสำหรับคาลมาน-ฟิลเตอร์-มัลติเซ็นเซอร์ Data Fusion// IEEE Trans, บน AES 37, No. 1,2001, p. 273-280.
78. Blackman S. , Popoli R. การออกแบบและวิเคราะห์ระบบติดตามสมัยใหม่ Artech House, 2542, 1230 น.
79. Neal S. R. Discussion on "Parametric relations for the a-^-y filter dissolveor"// IEEE Trans, on AC-12, June 1967, p. 315 316.
80. Repin V. G. , Tartakovskii G. P. การสังเคราะห์ทางสถิติด้วยความไม่แน่นอนของลำดับความสำคัญและการปรับตัวของระบบสารสนเทศ ม.: "วิทยุโซเวียต", 2520, 432 น.
81. Stratonovich R. L. หลักการรับสัญญาณแบบปรับตัว ม.: อ. วิทยุ 2516 143 น.
82. Tikhonov V.I. , Teplinskiy I.S. การติดตามวัตถุเคลื่อนที่กึ่งเหมาะสมที่สุด // วิศวกรรมวิทยุและอิเล็กทรอนิกส์, 1989, V.34, No. 4, p. 792-797.
83. Perov A.I. ทฤษฎีทางสถิติของระบบวิศวกรรมวิทยุ กวดวิชา -ม.: วิศวกรรมวิทยุ, 2546.
84. Darymov Yu. P. , Kryzhanovsky G. A. , Solodukhin V. A. , Kivko V. G. , Kirov B. A. ระบบอัตโนมัติของกระบวนการควบคุมการจราจรทางอากาศ มอสโก: คมนาคม, 1981,400 น.
85. Anodina T. G. , Kuznetsov A. A. , Markovich E. D. ระบบอัตโนมัติของการควบคุมการจราจรทางอากาศ ม.: คมนาคม, 2535, 280 น.
86. Bakulev P.A. , Sychev M.I. , Nguyen Chong Luu การติดตามเป้าหมายการหลบหลีกโดยใช้อัลกอริธึมหลายโมเดลเชิงโต้ตอบ // วารสารอิเล็กทรอนิกส์ ฉบับที่ 9, 2002 การดำเนินการของสถาบันการบินมอสโก
87. Bakulev P.A. , Sychev M.I. , Nguyen Chong Luu ศึกษาอัลกอริธึมสำหรับการกรองวิถีการเคลื่อนที่ของเป้าหมายเรดาร์// การประมวลผลสัญญาณดิจิตอลและการประยุกต์ใช้ รายงานการประชุมนานาชาติครั้งที่ 5 ม.: 2546, ต. 1. - น. 201 - 203.
88. Bakulev P.A. , Sychev M.I. , Nguyen Chong Luu อัลกอริธึมหลายรุ่นสำหรับติดตามวิถีของเป้าหมายการหลบหลีกตามข้อมูลเรดาร์ตรวจการณ์ // Radiotekhnika, No. 1, 2004
89. เหงียนจงหลิว. การสังเคราะห์อัลกอริธึมหลายรุ่นเพื่อติดตามวิถีของเป้าหมายการหลบหลีก // Aerospace Instrumentation, No. 1, 2004
90. เหงียน ชง หลู่. ศึกษาอัลกอริธึมหลายรุ่นสำหรับการกรองวิถีการเคลื่อนที่ของเป้าหมายเรดาร์// วิทยานิพนธ์ รายงานการประชุมและนิทรรศการนานาชาติ "Aviation and Cosmonautics 2003", MAI 2003
โปรดทราบว่าข้อความทางวิทยาศาสตร์ที่นำเสนอข้างต้นนั้นถูกโพสต์เพื่อการตรวจสอบและได้มาจากการรับรู้ข้อความต้นฉบับของวิทยานิพนธ์ (OCR) ในเรื่องนี้ อาจมีข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับความไม่สมบูรณ์ของอัลกอริธึมการรู้จำ ไม่มีข้อผิดพลาดดังกล่าวในไฟล์ PDF ของวิทยานิพนธ์และบทคัดย่อที่เรานำเสนอ
เรดาร์ตรวจจับทุกรอบ (SRS) ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการค้นหา ตรวจจับ และติดตามเป้าหมายทางอากาศ กำหนดสัญชาติ ขั้นตอนการสำรวจต่างๆ ถูกนำมาใช้ในสถานีเรดาร์ ซึ่งช่วยเพิ่มภูมิคุ้มกันทางเสียงอย่างมีนัยสำคัญ ความน่าจะเป็นในการตรวจจับเป้าหมายที่สังเกตได้ต่ำและความเร็วสูง และคุณภาพของการติดตามเป้าหมายการหลบหลีก ผู้พัฒนา RLO คือ Research Institute of Instrument Engineering
โพสต์ควบคุมการต่อสู้ (PBU) ของระบบป้องกันภัยทางอากาศซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการจัดกลุ่มดำเนินการตามข้อมูลพิกัดของ SRS การเชื่อมโยงและการติดตามเส้นทางของเป้าหมายที่ตรวจพบการเปิดแผนการโจมตีของศัตรูทางอากาศ การกระจายเป้าหมายระหว่างระบบป้องกันภัยทางอากาศในกลุ่ม การกำหนดเป้าหมายของระบบป้องกันภัยทางอากาศ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างระบบป้องกันภัยทางอากาศที่ดำเนินการรบ ตลอดจนปฏิสัมพันธ์กับกองกำลังอื่นและวิธีการป้องกันภัยทางอากาศ กระบวนการอัตโนมัติในระดับสูงช่วยให้ลูกเรือรบมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาการปฏิบัติการและปฏิบัติการทางยุทธวิธี โดยใช้ข้อได้เปรียบของระบบเครื่องจักรมนุษย์ในขอบเขตสูงสุด PBU จัดให้มีการสู้รบจากตำแหน่งบัญชาการที่สูงขึ้นและในความร่วมมือกับ PBU การควบคุมของกลุ่มเพื่อนบ้าน
ส่วนประกอบหลักของระบบป้องกันภัยทางอากาศ S-ZOOPMU, S-ZOOPMU1:
เรดาร์มัลติฟังก์ชั่นสำหรับการส่องสว่างเป้าหมายและการนำทางขีปนาวุธ(RPN) รับและพัฒนาการกำหนดเป้าหมายจากการควบคุม 83M6E และแหล่งข้อมูล การตรวจจับ ซึ่งรวมถึง ในโหมดอิสระ จับและติดตามเป้าหมายอัตโนมัติ กำหนดสัญชาติ จับ ติดตาม และนำทางขีปนาวุธ เน้นเป้าหมายที่ยิงเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานของหัวโฮมมิ่งกึ่งแอ็คทีฟของขีปนาวุธนำวิถี
ตัวเปลี่ยนแทปขณะโหลดยังทำหน้าที่ของโพสต์คำสั่ง ADMS: - ตามข้อมูลจาก PBU 83M6E จะควบคุมสินทรัพย์ ADMS; - เลือกเป้าหมายสำหรับการยิงด่วน - แก้ปัญหาการยิงและกำหนดผลการยิง - ให้ข้อมูลการโต้ตอบกับ PBU ของการควบคุม 83M6E
มุมมองรอบด้านเพิ่มความสามารถในการค้นหาของระบบป้องกันภัยทางอากาศในการดำเนินสงครามที่เป็นอิสระ และยังช่วยให้มั่นใจถึงการตรวจจับและติดตามเป้าหมายในส่วนต่างๆ ที่ไม่สามารถเข้าถึง SART และ RPN ได้ด้วยเหตุผลบางประการ เรดาร์ 36D6 และเครื่องตรวจจับระดับความสูงต่ำ 5N66M สามารถใช้เป็นเครื่องมือติดตั้งอิสระได้
แนบวิธีการตรวจจับและกำหนดเป้าหมายอัตโนมัติที่แนบมา
ปืนกลเครื่องยิง (สูงสุด 12 เครื่อง) ได้รับการออกแบบสำหรับการจัดเก็บ การขนส่ง การเตรียมการก่อนการเปิดตัว และการปล่อยขีปนาวุธ ปืนกลวางอยู่บนแชสซีที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองหรือรถไฟบนถนน เครื่องยิงแต่ละเครื่องมีขีปนาวุธสูงสุด 4 ลูกในการขนส่งและปล่อยตู้คอนเทนเนอร์ ให้การจัดเก็บขีปนาวุธระยะยาว (สูงสุด 10 ปี) โดยไม่มีมาตรการบำรุงรักษาใด ๆ ด้วยการเปิดตู้คอนเทนเนอร์ ผู้พัฒนาตัวเรียกใช้งานคือสำนักออกแบบของวิศวกรรมพิเศษ ซึ่งเป็นสำนักออกแบบของกระทรวงสาธารณสุข Nizhny Novgorod
ปืนกล
จรวด- จรวดเชื้อเพลิงแข็งแบบสเตจเดียวพร้อมสตาร์ทในแนวตั้ง พร้อมอุปกรณ์ค้นหาทิศทางวิทยุกึ่งแอ็คทีฟออนบอร์ด ผู้พัฒนาจรวดนำร่องคือ MKB Fakel
การควบคุม 83M6E ให้: - การตรวจจับเครื่องบิน ขีปนาวุธร่อนตลอดช่วงการใช้งานจริง และขีปนาวุธนำวิถีที่มีระยะยิงไกลถึง 1,000 กม. - ติดตามเส้นทางได้ถึง 100 เป้าหมาย; - การจัดการระบบป้องกันภัยทางอากาศสูงสุด 6 ระบบ - ระยะการตรวจจับสูงสุด - 300 กม.
ระบบป้องกันภัยทางอากาศ S-ZOOPMU1 เป็นการปรับปรุงให้ทันสมัยอย่างล้ำลึกของ S-ZOOPMU และแท้จริงแล้วเป็นการเชื่อมโยงช่วงเปลี่ยนผ่านไปยังระบบรุ่นที่สาม
S-ZOOPMU1 ให้: - โจมตีเป้าหมายที่ระยะ 5 ถึง 150 กม. ในช่วงระดับความสูง 0.01 ถึง 27 กม. ความเร็วในการโจมตีเป้าหมายสูงสุด 2800 ม./วินาที; - เอาชนะขีปนาวุธที่ไม่ใช่เชิงกลยุทธ์ด้วยระยะการยิงสูงถึง 1,000 กม. ที่ระยะสูงสุด 40 กม. เมื่อได้รับการกำหนดเป้าหมายจากการควบคุม 83M6E - การยิงพร้อมกันสูงสุด 6 เป้าหมายพร้อมคำแนะนำสูงสุด 2 ขีปนาวุธสำหรับแต่ละเป้าหมาย ในประเภทพื้นฐานของขีปนาวุธ - 48N6E; - อัตราการยิง 3-5 วินาที
หากจำเป็น ระบบป้องกันภัยทางอากาศ S-ZOOPMU1 สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อใช้ขีปนาวุธ 5V55 ของระบบ S-ZOOPMU ได้
บรรพบุรุษของตระกูล S-ZOOP - ระบบป้องกันภัยทางอากาศ S-ZOOPMU ให้:-> กำจัดเป้าหมายที่ระยะ 5 ถึง 90 กม. ในช่วงระดับความสูง 0.025 ถึง 27 กม. ความเร็วในการโจมตีเป้าหมายสูงสุด 1150 m / s; - เอาชนะเป้าหมายขีปนาวุธด้วยระยะการยิงสูงสุด 300 กม. ที่ระยะสูงสุด 35 กม. พร้อมการกำหนดเป้าหมายจากการควบคุม - การยิงพร้อมกันสูงสุด 6 เป้าหมายพร้อมคำแนะนำสูงสุด 2 ขีปนาวุธสำหรับแต่ละเป้าหมาย - ขีปนาวุธประเภทพื้นฐาน 5V55; - อัตราการยิง 3-5 วินาที
ALTEC-300
ศูนย์การศึกษาและฝึกอบรม
|
|
|
การใช้งาน: ในระบบดิจิตอลอัตโนมัติสำหรับตรวจจับและประมวลผลข้อมูลเรดาร์ สาระสำคัญของการประดิษฐ์: ในการวัดเรดาร์แบบไม่ต่อเนื่องของพิกัดของเป้าหมายทางอากาศ การปรับพารามิเตอร์ปัจจุบันของวิถีเป้าหมายให้เรียบด้วยการเปลี่ยนแปลงในตัวกรองที่ได้รับขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นในการซ้อมรบที่สะสม มีอะไรใหม่คือการตั้งค่าของตัวกรองที่ได้รับในขณะที่เป้าหมายเข้าสู่โซนของการซ้อมรบที่เป็นไปได้ ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นที่สะสม ความแม่นยำในการติดตามที่เพิ่มขึ้นทำได้โดยการชดเชยองค์ประกอบแบบไดนามิกของข้อผิดพลาดในการติดตามเนื่องจากการซ้อมรบเป้าหมาย 3 ป่วย
การประดิษฐ์นี้เกี่ยวข้องกับเรดาร์และสามารถใช้ในระบบดิจิทัลอัตโนมัติสำหรับการตรวจจับและประมวลผลข้อมูลเรดาร์ วิธีการและอุปกรณ์ในการติดตามเป้าหมายทางอากาศที่เคลื่อนที่นั้นเป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้ว โดยอาศัยการวัดพิกัดของเรดาร์แบบไม่ต่อเนื่องและการประเมินค่าพารามิเตอร์วิถีโคจร (พิกัดและอัตราการเปลี่ยนแปลง) ในปัจจุบัน (พิกัดและอัตราการเปลี่ยนแปลง) เมื่อตรวจพบการซ้อมรบ หน่วยความจำของ ตัวกรองการปรับให้เรียบที่เกิดซ้ำจะลดลง ในกรณีนี้ แม้ว่าข้อผิดพลาดในการทำให้เรียบแบบไดนามิกเนื่องจากความคลาดเคลื่อนระหว่างสมมติฐานเกี่ยวกับระดับของพหุนามที่อธิบายวิถีที่แท้จริงของเป้าหมายการหลบหลีกและสมมติฐานเชิงเส้นของการเคลื่อนที่จะได้รับการชดเชย องค์ประกอบสุ่มของข้อผิดพลาดในการทำให้เรียบจะได้รับค่าสูงสุด ค่าสำหรับความแม่นยำในการวัดพิกัดที่กำหนด และข้อผิดพลาดทั้งหมดเพิ่มขึ้น จากวิธีการที่รู้จักในการติดตามเป้าหมายอากาศที่เคลื่อนที่ซึ่งใกล้เคียงที่สุดกับเป้าหมายที่เสนอในแง่ของสาระสำคัญทางเทคนิคและผลที่ได้รับคือวิธีการที่ตรวจพบการซ้อมรบตามการวิเคราะห์ขนาดของค่าเบี่ยงเบนของค่าปัจจุบัน ของพารามิเตอร์ของวิถีที่ติดตามจากค่าที่วัดได้และการเปรียบเทียบค่าเบี่ยงเบนนี้กับค่าธรณีประตูเมื่อตรวจพบการซ้อมรบ พารามิเตอร์วิถีโคจรที่ปรับให้เรียบพร้อมตัวกรองที่ได้รับเท่ากับความสามัคคี เนื่องจากความจริงที่ว่าเมื่อวิถีโคจรเรียบ พารามิเตอร์ โดยคำนึงถึงข้อเท็จจริงของการมีอยู่ของการซ้อมรบเท่านั้น ข้อผิดพลาดในการทำให้เรียบด้วยวิธีนี้ยังคงมีขนาดค่อนข้างใหญ่ จุดมุ่งหมายของการประดิษฐ์นี้คือการปรับปรุงความแม่นยำในการติดตามเป้าหมายทางอากาศที่บินได้ต่ำ นี่คือความสำเร็จโดยข้อเท็จจริงที่ว่าด้วยวิธีการติดตามเป้าหมายอากาศที่บินต่ำซึ่งขึ้นอยู่กับการวัดพิกัดเรดาร์แบบไม่ต่อเนื่องของพิกัดและทำให้พารามิเตอร์ของวิถีเป้าหมายราบรื่นโดยใช้ตัวกรอง - ในส่วนของการเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงด้วยอัตราขยายของตัวกรองเนื่องจาก เสียงของสถานะเป้าหมายซึ่งพิจารณาจากอัตราส่วนแบริ่ง ตามอัตราการเปลี่ยนแปลงของแบริ่ง และการเปลี่ยนแปลงในตัวกรองจะเพิ่มขึ้นในส่วนของการซ้อมรบเป้าหมายในขณะที่เข้าสู่ส่วนวิถีบน ซึ่งตามข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคุณลักษณะวิถีโคจร การซ้อมรบเป็นไปได้ สัญญาณแบริ่งเป้าหมายจะเรียบด้วยการเพิ่มตัวกรองที่กำหนดตามความน่าจะเป็นสะสมของการซ้อมรบที่ติดตามเป้าหมาย: Р n = 1/(N-n+1 ) โดยที่ N คือจำนวนการวัดในพื้นที่ของการซ้อมรบที่เป็นไปได้และ n คือจำนวนรอบการปรับให้เรียบในพื้นที่ของการซ้อมรบที่เป็นไปได้จากอัตราส่วนสำหรับแบริ่ง (p n) + -1 (1) สำหรับ อัตราการเปลี่ยนแปลงของแบริ่ง (P n) - ที่ a + 2 (2) r 
(3) ความแปรปรวนของข้อผิดพลาดในการวัดแบริ่งอยู่ที่ไหน a คือความเร่งสูงสุดของเป้าหมายตามแนวแบริ่งระหว่างการซ้อมรบ P ohm คือความน่าจะเป็นของการตรวจจับการซ้อมรบที่ถูกต้อง ในช่วงเวลาของการสำรวจเรดาร์ และในขณะที่ตรวจพบการเคลื่อนที่ของเป้าหมาย สัญญาณแบริ่งจะปรับให้เรียบเมื่อตัวกรองได้รับ และ จากความสัมพันธ์ (1) และ (2) ด้วยค่า r จากความสัมพันธ์ r (4 ) รอบการปรับให้เรียบที่ตามมา พารามิเตอร์วิถีเป้าหมายจะปรับให้เรียบด้วยการเพิ่มของตัวกรองซึ่งกำหนดจากความสัมพันธ์
ที่ไหน
(น) (น)
n= int 
m และ m คือตัวกรองที่ได้รับ ณ เวลาที่ตรวจพบการซ้อมรบเป้าหมาย วิธีการที่เป็นที่รู้จักในการติดตามเป้าหมายอากาศที่บินต่ำซึ่งบินได้ต่ำไม่มีคุณลักษณะที่คล้ายคลึงกับวิธีแยกแยะวิธีการที่เสนอจากต้นแบบ การปรากฏตัวของลำดับการกระทำที่เพิ่งเปิดตัวทำให้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการติดตามได้เนื่องจากข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับวิถีการติดตามของเป้าหมายทางอากาศ และในเรื่องนี้ เพื่อลดข้อผิดพลาดในการติดตามที่เกิดขึ้นเมื่อพลาดการซ้อมรบเป้าหมาย . ดังนั้นวิธีการที่อ้างว่าเป็นไปตามเกณฑ์ของ "ความแปลกใหม่" และ "ขั้นตอนที่สร้างสรรค์" ความเป็นไปได้ที่จะบรรลุผลในเชิงบวกจากวิธีการที่เสนอด้วยคุณสมบัติที่เพิ่งเปิดตัวนั้นเกิดจากการชดเชยอิทธิพลของข้อผิดพลาดการอนุมานของตลับลูกปืนแบบไดนามิก ซึ่งกำหนดโดยการซ้อมรบเป้าหมายที่พลาดโดยเครื่องตรวจจับการซ้อมรบ โดยการเปลี่ยนอัตราขยายของตัวกรองตาม ความน่าจะเป็นสะสม ในรูป 1 แสดงไดอะแกรมของการหลบหลีกเป้าหมาย ในรูป 2 กราฟแสดงประสิทธิภาพของวิธีการที่เสนอ ในรูป 3 แสดงไดอะแกรมบล็อกไฟฟ้าของอุปกรณ์สำหรับการนำวิธีการที่เสนอไปใช้ เนื่องจากเป้าหมายทางอากาศความเร็วสูงที่บินต่ำซึ่งปรากฏขึ้นและตรวจพบในทันที เช่น บนเรือบรรทุกเรดาร์ จะถูกจัดประเภทเป็นการโจมตี มีเหตุผลที่จะสันนิษฐานว่าเป้าหมายนี้จะหันไปทางเรือด้วยความน่าจะเป็นสูง ทำการซ้อมรบกลับบ้าน กล่าวอีกนัยหนึ่ง เพื่อที่จะทำลายเรือรบ เป้าหมายทางอากาศความเร็วสูงที่บินต่ำจะต้องทำการซ้อมรบ ณ จุดใดเวลาหนึ่ง อันเป็นผลมาจากการที่พารามิเตอร์เส้นทางของเป้าหมายที่สัมพันธ์กับเรือรบจะต้องเท่ากับ ศูนย์. ในเรื่องนี้ ข้อสมมติของการซ้อมรบเป้าหมายที่บังคับนั้นมีความสมเหตุสมผลโดยพื้นฐาน ในอนาคต เราจะพิจารณาขีปนาวุธร่อนต่อต้านเรือ (ASC) ที่ทำการซ้อมรบกลับบ้านเป็นเป้าหมายทางอากาศ วิธีการนี้ขึ้นอยู่กับการใช้ลักษณะวิถีโคจรของ PCR ในส่วนสุดท้ายของวิถี วิถีโคจรของ RCC (ดูรูปที่ 1) ที่ระยะห่างจากวัตถุที่ถูกทำลายน้อยกว่า 30 กม. ประกอบด้วยส่วนที่มีลักษณะเฉพาะสามส่วนของวิถี: ส่วนตรงก่อนเริ่มการซ้อมรบกลับบ้านของ RCC; ที่ตั้งของการซ้อมรบกลับบ้านที่เป็นไปได้; ส่วนทางตรงของวิถีหลังจากเสร็จสิ้นการซ้อมรบกลับบ้าน เป็นที่ทราบกันดีว่าการซ้อมรบกลับบ้านของ RCC เช่น ประเภท "ฉมวก" ดำเนินการในระยะทางจากเรือเป้าหมาย 5, 3.20.2 กม. สันนิษฐานได้ว่าในระยะทางที่มากกว่า 20.2 กม. ความน่าจะเป็นในการซ้อมรบนั้นใกล้เคียงกับศูนย์ และความจำเป็นในการจำกัดการเพิ่มของตัวกรองนั้นเกิดจากการมีอยู่ของสัญญาณรบกวนสถานะเป้าหมายเท่านั้น ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการยิงขีปนาวุธต่อต้านเรือรบที่ข้าศึกใช้ในสถานการณ์ทางยุทธวิธีเฉพาะนี้ มีเหตุผลที่จะสันนิษฐานได้ว่าการเริ่มต้นการซ้อมรบกลับบ้านนั้นมีความเป็นไปได้เท่ากันทุกเมื่อเมื่อขีปนาวุธต่อต้านเรือ อยู่ภายในระยะทางจากเรือ D min 5.3 km และ D max 20.2 km ขีปนาวุธเอาชนะช่วงช่วงที่กำหนดใน
เสื้อ 1 \u003d 50 วินาที โดยที่ V 290 m / s ความเร็วในการบิน pkr ดังนั้นจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าในช่วงเวลา RCC อยู่ห่างจากเรือเพื่อให้สามารถเริ่มการซ้อมรบกลับบ้านได้ N N +1 + 1 จะทำการวัดพิกัด เนื่องจากการซ้อมรบสามารถเริ่มต้นด้วยความน่าจะเป็นเท่ากันที่ช่วงอินเตอร์สำรวจใดๆ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่ประกอบด้วยจุดเริ่มต้นของการซ้อมรบที่ช่วงที่ n-th (n 1, 2,) จึงมีลำดับความสำคัญเท่ากับ
พี
หากไม่พบจุดเริ่มต้นของการซ้อมรบในมิติที่ (n-1) - พิกัด ความน่าจะเป็นสะสมของการซ้อมรบในมิติที่ n จะถูกกำหนดโดยความสัมพันธ์
ป=
การพึ่งพาความแปรปรวนของการเร่งความเร็ว pcr ในการซ้อมรบกับความน่าจะเป็นที่สะสมสามารถแสดงได้ดังนี้:
2 a = (1+4P n)(1-P ohm) (5) โดยที่ a คือความเร่งสูงสุดของ PKR ตามแบริ่งระหว่างการซ้อมรบ (3.5g);
P ohm คือความน่าจะเป็นของการตรวจจับการซ้อมรบที่ถูกต้อง รู้ความแปรปรวนของการเร่งความเร็ว pcr ( ก ) เช่นเดียวกับสมมติว่าค่าของข้อผิดพลาดในการวัดแบริ่งเป็นที่รู้จักคุณสามารถคำนวณค่าที่เหมาะสมที่สุดของค่าสัมประสิทธิ์การรับของตัวกรองสำหรับอัตราส่วนปัจจุบันของความแปรปรวนของข้อผิดพลาด ในการวัดพิกัดรบกวนการเร่งแบริ่งและระยะเวลาสำรวจเรดาร์: โดยแบริ่ง
(P n) (6) โดยอัตราการเปลี่ยนแปลงของแบริ่ง (P n) โดยที่ o 2 ความแปรปรวนของข้อผิดพลาดในการประมาณค่าแบริ่ง
การกระจายของข้อผิดพลาดในการวัดแบริ่ง
R คือค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของข้อผิดพลาดในการประมาณค่าแบริ่งและอัตราการเปลี่ยนแปลง ค่าของ o และ Rо ถูกกำหนดโดยความสัมพันธ์ต่อไปนี้
2o = + -1
ร o = (7)
แทนที่ความสัมพันธ์ (2) และ (3) เป็นความสัมพันธ์ (7) เราได้รับการกระจายของข้อผิดพลาดในการประมาณค่าแบริ่งและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของข้อผิดพลาดในการประมาณค่าแบริ่งและอัตราการเปลี่ยนแปลงและแทนที่เป็นนิพจน์ (6) เราได้รับ กำไรของตัวกรองกำหนดโดยความสัมพันธ์ (1) เห็นได้ชัดว่า เมื่อ pcr เข้าใกล้กับการสำรวจแต่ละครั้ง ความน่าจะเป็นสะสมจะเพิ่มขึ้น ซึ่งทำให้การกระจายตัวเร่งความเร็ว n cr เพิ่มขึ้น และด้วยเหตุนี้ ส่งผลให้การเพิ่มขึ้นของตัวกรองได้รับ และ ด้วยการตรวจจับการซ้อมรบ ความน่าจะเป็นของการซ้อมรบสะสมจะถูกกำหนดค่าเป็น "หนึ่ง" และคำนวณค่าความแปรปรวนการเร่งความเร็วได้ดังนี้:
= 2 (1-P ชะแลง) (8) โดยที่ P ชะแลงคือความน่าจะเป็นของการตรวจจับการซ้อมรบที่ผิดพลาด ในกรณีนี้ r คำนวณจากความสัมพันธ์ (4) ตัวกรองจะได้รับค่าสูงสุด โดยคำนึงถึงระยะเวลาสั้น ๆ ของการซ้อมรบ PKR (1.3 วินาที) การปรับให้เรียบหนึ่งครั้งด้วยปัจจัยเกนที่เพิ่มขึ้นก็เพียงพอแล้ว (ซึ่งได้รับการยืนยันโดยผลการจำลอง) ขั้นตอนการประเมินความน่าจะเป็นของการซ้อมรบจะดำเนินการในช่วงระยะเวลาตั้งแต่ 20.2 ถึง 5.3 กม. หลังจากตรวจพบการซ้อมรบ อัตราขยายของตัวกรองแบริ่งจะถูกตั้งค่าเป็นค่าที่กำหนดโดยสัญญาณรบกวนสถานะเป้าหมายเท่านั้น การเพิ่มของช่วงจะคงที่ตลอดระยะเวลาการติดตาม และเลือกค่าตามสัญญาณรบกวนสถานะเป้าหมาย ในรูป 3 แสดงอุปกรณ์สำหรับติดตามเป้าหมายอากาศที่เคลื่อนที่โดยอัตโนมัติซึ่งใช้วิธีการที่เสนอ ประกอบด้วยเซ็นเซอร์พิกัดที่วัดได้ 1, หน่วยปรับให้เรียบ 2, หน่วยการคาดการณ์ 3, หน่วยหน่วงเวลาแรก 4, หน่วยหน่วยความจำ 5, หน่วยตรวจจับการซ้อมรบ 6, หน่วยเปรียบเทียบ 7, หน่วยหน่วงเวลาที่สอง 8, หน่วย 9 สำหรับ การคำนวณกำไรของตัวกรอง อุปกรณ์สำหรับติดตามอัตโนมัติของเป้าหมายอากาศเคลื่อนที่ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อแบบอนุกรม 1 ของพิกัดที่วัดได้ อินพุตซึ่งเป็นอินพุตของอุปกรณ์ เอาต์พุตของเซ็นเซอร์ 1 ของพิกัดที่วัดได้เชื่อมต่อกับอินพุตที่ 1 ของบล็อกการปรับให้เรียบ 2 และไปยังอินพุตที่ 1 ของบล็อกการตรวจจับการซ้อมรบ 6 เอาต์พุตของบล็อกการปรับให้เรียบ 2 ที่เชื่อมต่อกับอินพุตของบล็อกการอนุมาน 3 เอาต์พุตที่ 1 ของบล็อกการประมาณการ 3 เชื่อมต่อกับอินพุตของการเปรียบเทียบ บล็อก 7 และผ่านบล็อกการหน่วงเวลา 4 ด้วยอินพุตที่ 4 ของบล็อกการปรับให้เรียบ 2 และด้วยอินพุตที่ 2 ของบล็อกการตรวจจับการซ้อมรบ 6 เอาต์พุตที่ 2 ของการคาดการณ์บล็อก 3 คือเอาต์พุตของอุปกรณ์ เอาต์พุตของบล็อก 6 การตรวจจับการซ้อมรบเชื่อมต่อกับอินพุตที่ 2 ของบล็อก 9 สำหรับการคำนวณการเพิ่มของตัวกรองและผ่านบล็อกการหน่วงเวลา 8 ด้วยอินพุตที่ 2 ของบล็อกหน่วยความจำ 5 และอินพุตที่ 3 ของบล็อก 9 สำหรับการคำนวณการเพิ่มของตัวกรอง เอาต์พุตของการเปรียบเทียบบล็อก 7 เชื่อมต่อกับอินพุตที่ 1 ของบล็อกหน่วยความจำ 5 และอินพุตที่ 1 ของบล็อก 9 สำหรับการคำนวณการเพิ่มของตัวกรอง เอาต์พุตของบล็อกหน่วยความจำ 5 เชื่อมต่อกับอินพุตที่ 2 ของบล็อก และ 2 การปรับให้เรียบ เอาต์พุตของบล็อก 9 สำหรับการคำนวณการเพิ่มของตัวกรองจะเชื่อมต่อกับอินพุตที่ 3 ของการปรับให้เรียบของบล็อก 2 อุปกรณ์ทำงานดังนี้ สัญญาณวิดีโอของรอบที่ n ปัจจุบันของการวัดพิกัดของเป้าหมายที่ติดตามจากเอาต์พุตของอุปกรณ์รับจะถูกส่งไปยังอินพุตของอุปกรณ์ติดตามและตามลำดับไปยังเซ็นเซอร์ 1 ของพิกัดที่วัดได้ เซ็นเซอร์พิกัดที่วัดได้ 1 จะแปลงสัญญาณวิดีโอจากรูปแบบแอนะล็อกเป็นดิจิทัล แยกสัญญาณที่มีประโยชน์และวัดค่าของพิกัด: แบริ่ง (P n) และช่วง (D n) เซ็นเซอร์ 1 ของพิกัดที่วัดได้สามารถใช้งานได้ตามรูปแบบที่รู้จักสำหรับเครื่องตรวจจับเป้าหมายอากาศอัตโนมัติ ค่าของพิกัดเป้าหมายที่วัดได้ (P n และ D n) ในรูปแบบของรหัสสัญญาณจะถูกส่งไปยังอินพุตที่ 1 ของบล็อกการปรับให้เรียบ 2 ซึ่งดำเนินการประมวลผลพิกัดดังนี้ เมื่อ n 1 ค่าประมาณปัจจุบัน ของพิกัดเป้าหมายคือ
= M n โดยที่ M n = P n , D สำหรับ n 2 ค่าประมาณปัจจุบันของพารามิเตอร์ของวิถีเป้าหมายคือ
= M n , V= (M n-1 -M n)/T o โดยที่ T เกี่ยวกับระยะเวลาการตรวจสอบเรดาร์ สำหรับ n>2 ค่าประมาณปัจจุบันของพารามิเตอร์ของวิถีเป้าหมายคือ
= +(ม)
= +(M)/T โดยที่ และ คือสัมประสิทธิ์น้ำหนัก (การเพิ่มตัวกรอง);
และค่าประมาณของพิกัดและอัตราการเปลี่ยนแปลงที่คาดการณ์ไว้ในการสำรวจครั้งเดียว จากบล็อก 2 ค่าที่ราบรื่นของพิกัดและอัตราการเปลี่ยนแปลงจะถูกป้อนไปยังอินพุตของบล็อกการอนุมาน 3 Extrapolation block 3 สร้างค่าประมาณของพารามิเตอร์วิถีที่คาดการณ์ในช่วงเวลาที่กำหนด:
= +VT อี; = โดยที่ T e คือค่าที่ระบุของช่วงเวลาการอนุมาน ในอุปกรณ์นี้ T e T o, T e T zu ในกรณีนี้ ค่าพิกัดที่คาดการณ์ไว้สำหรับเวลาจากเอาต์พุตที่ 1 จะถูกป้อนผ่านบล็อกการหน่วงเวลา 4 ไปยังอินพุตที่ 4 ของบล็อกการปรับให้เรียบ 2 ซึ่งจะใช้ในการคำนวณพารามิเตอร์วิถีในรอบถัดไปและ อินพุตที่ 2 ของบล็อกการตรวจจับการซ้อมรบ 6 โดยที่พวกมันจะถูกลบออกจากค่าแบริ่งที่วัดได้ซึ่งส่งไปยังอินพุตที่ 1 ของหน่วยตรวจจับการซ้อมรบ 6 จากเซ็นเซอร์พิกัดที่วัดได้ 1 และผลต่างที่ได้จะถูกเปรียบเทียบกับเกณฑ์ตาม ดังนี้:
พี น ->
ค่าเกณฑ์จะถูกเลือกตามความน่าจะเป็นในการตรวจจับที่ผิดพลาดของการซ้อมรบ จากเอาต์พุตเดียวกัน พิกัดที่คาดการณ์ไว้จะถูกป้อนไปยังอินพุตของบล็อกเปรียบเทียบ 7 โดยที่ค่าของช่วงที่คาดการณ์ไว้จะถูกเปรียบเทียบกับช่วงของช่วงของการซ้อมรบที่เป็นไปได้ตั้งแต่ 5.3 ถึง 20.2 กม. การประมาณค่าตามเวลา T e ค่าพิกัดจะถูกป้อนไปยังเอาต์พุตที่ 2 ของบล็อกการประมาณค่า 3 (เอาต์พุตของอุปกรณ์) และถูกใช้เพื่อสร้างและออกข้อมูลการกำหนดเป้าหมายสำหรับผู้บริโภค ในหน่วยเปรียบเทียบ 7 สัญญาณหน่วยลอจิคัลจะถูกสร้างขึ้นหากค่าของช่วงที่คาดการณ์อยู่ในช่วงของลักษณะที่เป็นไปได้ ซึ่งจากเอาต์พุตของหน่วยเปรียบเทียบ 7 จะถูกป้อนไปยังอินพุตที่ 1 ของหน่วยหน่วยความจำ 5 ในขณะที่ห้ามการออกตัวกรองที่ได้รับไปยังหน่วยการปรับให้เรียบ 2 ในเวลาเดียวกันสัญญาณเดียวกันจะถูกส่งไปยังอินพุตที่ 1 ของบล็อก 9 เพื่อคำนวณการเพิ่มของตัวกรองและเริ่มการออกกำไรไปยังบล็อก 2 ที่ราบรื่น หากค่าของช่วงที่คาดการณ์ไว้ไม่อยู่ภายในช่วงของช่วงของการซ้อมรบที่เป็นไปได้ สัญญาณศูนย์แบบลอจิคัลจะถูกสร้างขึ้น ซึ่งห้ามเอาท์พุตของปัจจัยเกนจากบล็อก 9 สำหรับการคำนวณปัจจัยเกนของตัวกรองและเริ่มเอาต์พุต ของปัจจัยเกนจากหน่วยความจำบล็อก 5 บล็อกหน่วยความจำ 5 เก็บตัวกรองที่ได้รับซึ่งเป็นค่าที่เกิดจากสัญญาณรบกวนสถานะเป้าหมาย ในบล็อก 9 สำหรับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์เกนของตัวกรอง ค่าสัมประสิทธิ์เกนจะถูกคำนวณในกรณีที่สัญญาณหน่วยลอจิคัลมาถึงและไม่มีสัญญาณเกี่ยวกับการตรวจจับการซ้อมรบตามความสัมพันธ์ (1), (2) และ ( 3) และในกรณีของสัญญาณ "ตรวจพบการซ้อมรบ" ตามความสัมพันธ์ (1) , (2) และ (4) ในบล็อก 6 สัญญาณ "ตรวจพบการซ้อมรบ" จะถูกสร้างขึ้นและเข้าสู่บล็อก 9 เพื่อคำนวณการเพิ่มของตัวกรอง สัญญาณเดียวกันจะเข้าสู่บล็อกการหน่วงเวลา 8 และล่าช้าโดยช่วงการตรวจสอบหนึ่งช่วงจะเข้าสู่บล็อกหน่วยความจำ 5 และ 9 และคำนวณการเพิ่มของตัวกรอง ประสิทธิภาพของวิธีการที่เสนอได้รับการประเมินโดยการจำลองด้วยข้อมูลเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
ระยะยิงของระบบขีปนาวุธต่อต้านเรือ "ฉมวก" คือ 100 กม.
PKR เกินพิกัดในการซ้อมรบ 4 กรัม;
ระยะเวลาของการซ้อมรบคือ 4 วินาที;
ระยะเวลาสำรวจเรดาร์ 2 วินาที;
การซ้อมรบเริ่มต้นระหว่างการสำรวจครั้งที่ 13 ถึง 14 ในรูป รูปที่ 2 แสดงการพึ่งพาข้อผิดพลาดปกติของการอนุมานพิกัดกับการสำรวจหนึ่งครั้งเกี่ยวกับจำนวนการวัดโดยที่:
1 วิธีที่เสนอ;
2 วิธีที่รู้จัก เมื่อใช้วิธีการที่เสนอ ความถูกต้องของการอนุมานพิกัดจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า
เรียกร้อง
วิธีการติดตามการเคลื่อนที่ของเป้าหมายทางอากาศ ตามการวัดพิกัดของเรดาร์แบบไม่ต่อเนื่อง ปรับพารามิเตอร์วิถีเป้าหมายให้ราบเรียบโดยใช้ - - ตัวกรองในส่วนการเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงด้วยค่าสัมประสิทธิ์ของแอมพลิฟายเออร์ตัวกรองที่กำหนดโดยสัญญาณรบกวนของสถานะเป้าหมาย ซึ่งกำหนดจากอัตราส่วน: โดยแบริ่ง 
โดยที่ j คือวงจรการปรับให้เรียบในปัจจุบัน
โดยอัตราการเปลี่ยนแปลงแบริ่ง
และการเปลี่ยนเกนของตัวกรองในส่วนของการซ้อมรบเป้าหมาย ซึ่งมีลักษณะเฉพาะในขณะที่เข้าสู่ส่วนของวิถี ซึ่งการซ้อมรบเป็นไปได้ตามข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคุณลักษณะวิถีของเป้าหมาย สัญญาณแบริ่งเป้าหมาย ปรับให้เรียบด้วยปัจจัยเกนกรองที่กำหนดตามความน่าจะเป็นสะสมของเป้าหมายที่ติดตาม
พี n (N n + 1),
โดยที่ N คือจำนวนการวัดในพื้นที่ของการซ้อมรบที่เป็นไปได้
n คือจำนวนรอบการปรับให้เรียบในส่วนการปรับให้เรียบในพื้นที่ของการซ้อมรบที่เป็นไปได้จากความสัมพันธ์ของแบริ่ง (1)
โดยอัตราการเปลี่ยนแปลงแบริ่ง (2) 
โดยที่ 2 คือการกระจายของข้อผิดพลาดในการวัดแบริ่ง
ความเร่งสูงสุดของเป้าหมายในการแบกรับระหว่างการซ้อมรบ;
พี เกี่ยวกับ m คือความน่าจะเป็นของการตรวจจับการเคลื่อนที่อย่างถูกต้อง
T o ระยะเวลาสำรวจเรดาร์
และในขณะที่ตรวจจับการเคลื่อนที่ของเป้าหมาย สัญญาณแบริ่งจะปรับให้เรียบหนึ่งครั้งโดยที่ตัวกรองได้รับ a และ b จากความสัมพันธ์ (1) และ (2) โดยมีค่า r จากความสัมพันธ์ 
ที่ไหน P l. เกี่ยวกับ. m คือความน่าจะเป็นของการตรวจจับที่ผิดพลาดของการซ้อมรบ และในรอบการปรับให้เรียบที่ตามมา พารามิเตอร์วิถีจะปรับให้เรียบด้วยการเพิ่มของตัวกรอง ค่าที่สอดคล้องกับตัวเลขที่ตามมาของรอบการปรับให้เรียบปัจจุบันซึ่งกำหนดจากความสัมพันธ์ 
โดยที่ i 0, 1, 2, จำนวนรอบหลังจากการตรวจจับการซ้อมรบ;
ตั้งค่าหน่วยความจำตัวกรองเนื่องจากสัญญาณรบกวนสถานะเป้าหมาย
m และ m คือตัวกรองที่ได้รับ ณ เวลาที่เคลื่อนที่เป้าหมาย
การเลือกสื่อการสอน "งานบันเทิงในภาษารัสเซีย"
นิทานเด็กออนไลน์ อ่านนิทาน เป็ดขาว
เกี่ยวกับอวกาศและอวกาศ