Аннотация:
Модель стохастической системы наблюдения, учитывающая случайные временны́е задержки между поступившим наблюдением и фактическим состоянием движущегося объекта, адаптирована для решения задачи идентификации параметров движения. Приведены уравнения для оптимальной байесовской идентификации. Для практического решения к задаче применен условно-минимаксный нелинейный фильтр (УМНФ). Подробно обсуждается синтез УМНФ, включая выбор структуры фильтра, на примере задачи позиционирования автономного подводного аппарата по наблюдениям стационарных акустических маяков. Выполнен вычислительный эксперимент на близкой к практическим потребностям модели с использованием трех вариантов фильтра – типовой аппроксимации обновляющего процесса, метода линейных псевдонаблюдений и геометрической интерпретации результатов угловых измерений.
Ключевые слова:
нелинейная стохастическая система наблюдения, идентификация параметров, наблюдения со случайными запаздываниями, условно-минимаксный нелинейный фильтр, позиционирование, акустические сенсоры, линейные псевдонаблюдения.
Статья представлена к публикации членом редколлегии:Б. М. Миллер
Поступила в редакцию: 20.06.2024 После доработки: 10.09.2024 Принята к публикации: 20.09.2024
Полный текст:
PDF файл (3184 kB)
Первая страница:
PDF файл