ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2021. № 4
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.4.8
УДК 621.396:621.391
Модифицированный кластерно-вариационный метод триангуляционного оценивания в условиях неопределенности
Ю. Г. Булычев, В. Ю. Булычев, Е. Н. Чепель
Всероссийский научно-исследовательский институт «Градиент», 344000, Ростов-на-Дону, пр. Соколова, д. 96
Статья поступила в редакцию 26 марта 2021 г.
Аннотация. Развит модифицированный метод триангуляционного оценивания для случая априорной неопределенности, основанный на применении принципов «размножения» единичных отметок местоположения цели и их последующей «кластеризации». Приводятся различные критерии оптимальности обнаружения недостоверных измерительных каналов и алгоритмы формирования результирующей оценки местоположения цели. Даны результаты сравнительного анализа этих алгоритмов по точности и оперативности.
Ключевые слова: источник излучения, триангуляционная система пассивной локации, местоположение цели, пеленги, кластер, селекция, принцип «размножения», принцип «кластеризации», критерии оптимальности.
Abstract. Triangulate estimation modified method, based on “increasing” conception of target location ordinary marks and their following “clusterization”, for expected uncertainty modification is developed. Various tests for detection optimality of questionable measuring channels and consequent estimate generation algorithms of target location are given. Comparison results of these algorithms in accuracy and operational efficiency are presented.
Key words: emission source, passive location triangulate system, target location, bearings, cluster, gating, “increasing” conception, “clusterization” conception, tests for optimality.
Литература
1. Булычев Ю.Г., Головской В.А. Обработка измерений угломерных систем в условиях априорной неопределенности в регуляризированной постановке. Радиотехника и электроника. 2010. Т.55. №1. С 71–77.
2. Булычев Ю.Г., Чепель Е.Н. Квазиоптимальный метод решения задачи триангуляции в условиях априорной неопределенности. Автометрия. 2017. Т.53. №6. С.83–91.
3. Сайбель А.Г. Основы теории точности радиотехнических методов местоопределения. Москва, Оборонгиз. 1958. 56 с.
4. Кукес И.С., Старик М.Е. Основы радиопеленгации. Москва, Сов. Радио. 1964. 640 с.
5. Теоретические основы радиолокации. Под ред. Ширмана Я.Д. Москва, Сов. Радио. 1970. 560 с.
6. Кондратьев В.С., Котов А.Ф., Марков Л.Н. Многопозиционные радиотехнические системы. Москва, Радио и связь, 1986. 264 с.
7. Черняк В.С. Многопозиционная радиолокация. Москва, Радио и связь. 1993. 416 с.
8. Singhal S.C., Stansel L.E. A statistical model for optikal instrument location. Opt. Eng. 1980. Vol.19. No.3. P.376.
9. Wax M. Position location from sensors with position uncertainly. IEEE Trans. 1983. Vol.19. No.5. P.658.
10. Булычев Ю.Г., Булычев В.Ю., Ивакина С.С., Насенков И.Г. Пассивная локация группы движущихся целей одним стационарным пеленгатором с учетом априорной информации. Автоматика и телемеханика. 2017. №1. С.152–166.
11. Булычев Ю.Г., Булычев В.Ю., Ивакина С.С. и др. Обоснование методов оптимального оценивания параметров движения цели в триангуляционной измерительной системе. Изв. РАН. Теория и системы управления. 2015. №4. С.94–110.
12. Lin X., Kirubarajan T., Bar-Shalom Y., Maskell S. Comparison of EKF, pseudomeasurement and particle filters for a bearing-only target tracking problem. Proc. SPIE. 2002. 4728. P.240–250.
13. Aidala V.J., Nardone S.C. Biased estimation properties of the pseudolinear tracking filte. IEEE Trans.Aerospase Electron. Syst. 1982.Vol.18. No.4. P.432-441.
14. Amelin K.S., Miller A.B. An Algorithm for refinement of the position of a light UAV on the basis of Kalman filtering of bearing measurements. Journ. Commun.Technol. and Electron. 2014. Vol.59. No.6. P.622–631.
15. Miller А.В. Development of the motion control on the basis of Kalman filtering of bearing-only measurements. Automation and Remote Control. 2015. Vol.76. No.6. Р.1018–1035.
16. Мандель И.Д. Кластерный анализ. Москва, Финансы и статистика. 1988. 176 с.
17. Уиллиамс У.Т., Ланс Д.Н. Методы иерархической классификации. В сборнике: Статистические методы для ЭВМ. Под ред. Малютова М.Б. Москва, Наука. 1986. 464 c.
18. Lance G.N., Willams W.T. A general theory of classification sorting strategies. 1. Hierarchical systems. Comp. Journ. 1967. Vol.9. No.4. Р.373–380.
19. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Кластерные силуэты. Сборник трудов ХХ Международной научно-практической конференции “Системный анализ в проектировании и управлении”. Санкт-Петербург, 29 июня-1июля 2016. C.314–321.
Для цитирования:
Булычев Ю.Г., Булычев В.Ю., Чепель Е.Н. Модифицированный кластерно-вариационный метод триангуляционного оценивания в условиях неопределенности. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2021. №4. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.4.8