Все статьи автора в журнале: Полякова М.В.

1. Адаптивная оценка дисперсионной матрицы шумов линейных измерений на основе непериодических точных наблюдений

   Adaptive estimation of the dispersion noise matrix at linear measurements based on non-periodic accurate observations

   Номер: 2020 / 06

   Соколов С.В. | Sokolov S.V. | Чуб Е.Г. | CHub E.G. | Полякова М.В. | Polyakova M.V. | Манин А.А. | Manin A.A. | elenachub111@gmail.comelenachub111@gmail.com

   Авторы статьи

   Authors

   Соколов С.В.

   Sokolov S.V.

   Чуб Е.Г.

   CHub E.G.

   Полякова М.В.

   Polyakova M.V.

   Манин А.А.

   Manin A.A.

   elenachub111@gmail.com

   elenachub111@gmail.com

   ---

   Адаптивная оценка дисперсионной матрицы шумов линейных измерений на основе непериодических точных наблюдений

    

   УДК 004

   DOI: 10.36652/0869-4931-2020-74-6-264-268

    

   Недостатком современных методов обеспечения устойчивости калмановской фильтрации при условии априорной неопределённости дисперсионной матрицы помех измерения является или отсутствие строгих критериев выбора коэффициентов адаптации при вычислении апостериорной ковариационной матрицы, или невозможность адаптивного оценивания в масштабе реального времени из условия минимума ковариации обновляющей последовательности в силу необходимости её предварительного вычисления. Статья посвящена разработке нового подхода к адаптации фильтра Калмана, использующего возможность получения для широкого класса объектов точных измерений, поступающих в их систему наблюдения нерегулярно (от эталонных ориентиров, реперных точек, радиочастотных идентификаторов и др.).
   Показано, что для рассматриваемого случая задача адаптивной оценки дисперсионной матрицы шумов линейного измерителя в фильтре Калмана может быть решена аналитически с использованием матричных методов линейной алгебры. Приведён численный пример, иллюстрирующий эффективность процедуры оценивания вектора состояния подвижного объекта на основе предложенного алгоритма по сравнению с традиционным подходом. Простота и точность предложенного алгоритма обеспечивают возможность его эффективного применения для самого широкого класса информационно-измерительных систем.

    

   
   
   

   ---

   Ключевые слова

   адаптивное оценивание; дисперсионная матрица шумов измерений; фильтр Калмана; непериодические точные наблюдения

   Adaptive estimation of the dispersion noise matrix at linear measurements based on non-periodic accurate observations

   The lack of modern methods for ensuring the stability of Kalman filtering under the priori uncertainty condition of the dispersion matrix measurement interference is the absence of strict criteria for choosing adaptation coefficients when calculating the posterior covariance matrix or the inability to adaptively evaluate in real time from the minimum covariance of the update sequence due to the need for its preliminary calculation. The article is devoted to the development of a new approach to adapting the Kalman filter, using the ability to obtain accurate measurements for a wide class of objects that irregularly enter their monitoring system (reference point, reference points, radio frequency identifiers, etc.).
   It is shown that for the distinguished case, the problem of adaptive estimation of the dispersion noise matrix of a linear meter in the Kalman filter can be solved analytically by using matrix methods of linear algebra. A numerical example illustrating the effectiveness of the procedure for estimating the state vector of a moving object based on the proposed algorithm in comparison with the traditional approach is presented. The simplicity and accuracy of the proposed algorithm provide the possibility of its effective application for the widest class of information-measuring systems.

   ---

   Keywords

   adaptive estimation; dispersion matrix of measurement noise; Kalman filter; non-periodic accurate observations