Kotelnikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS Русский Sign in Submit a paper
Journal of Radio Electronics Online scientific journal · eISSN 1684-1719
2021, № 4 · MATHEMATICAL MODELS IN RADIO ELECTRONICS PROBLEMS

Modified cluster-variational method of triangulate estimation under the conditions of uncertainty

I.G. Bulychev1, V.I. Bulychev1, E.N. Chepel'1

1 All-Russian Scientific Research Institute “Gradient”, Rostov-on-Don, Russia
Full text (PDF) DOI: 10.30898/1684-1719.2021.4.8 UDC 621.396:621.391 EDN FVZAAW

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.

  • emission source
  • passive location triangulate system
  • target location
  • bearings
  • cluster
  • gating
  • "increasing" conception
  • "clusterization" conception
  • tests for optimality
Аннотация (на русском)

Модифицированный кластерно-вариационный метод триангуляционного оценивания в условиях неопределенности

Азвит 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.

For citation

Bulychev I.G., Bulychev V.I., Chepel' E.N. Modified cluster-variational method of triangulate estimation under the conditions of uncertainty // Journal of Radio Electronics. – 2021. – No. 4. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.4.8

References

  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.