Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Проектирование устройств фильтрации радиосигналов

..pdf
Скачиваний:
2
Добавлен:
12.11.2023
Размер:
9.63 Mб
Скачать

Оценка (11) является несмещенной при любом К-

Ошибка фильтрации равна

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

e(jfe + l ) « e - i * +

1 )-К Н (Л

+ l ) e - { * + l ) - K V

(Л +1)=*[1 -

КН(Л +

1)JX

 

 

 

X е - ( k + 1 ) - K V (* + 1).

 

 

 

 

 

Ковариационная матрица ошибок фильтрации равна

 

 

 

 

 

P (A + 1 ) = [I -

К Н ( А

+ 1 )] Р - (А +

 

1 ) [I — K H

(А + 1 )]т+ K R

(А) к г .

(12)

При выводе выражения (12) предполагалось

отсутствие

корреляции белого

шума V(/е+

1 ) и ошибки е-(Л -М ).

по минимуму

нормы

вектора

ошибки

Оптимизация

К выполняется

•е(/г+1 ). Простейшим видом нормы

является

сумма математических ожида­

ний квадратов элементов вектора е ( £ + 1 ),

численно

равная следу

ковариа­

ционной матрицы spP (& + l).

Для

 

нахождения

оптимального

значения К

вычислим производную spP(fc-H)

(см. Приложение 2). Приравнивая про­

изводную spP(Æ -fl) нулю,

имеем оптимальное значение

коэффициента

уси­

ления:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

К (А + 1) =

Р-(Л + 1) НГ (А +

1)[Н(А +

1)Р “ (А +

l)H r (A + l) + R (A - fl)p .

Если К = К (А + 1 ), то выражение ( 1 2 )

может быть упрощено:

 

 

(13)

 

 

 

 

P (A + 1 ) = [I -

К (A +

1) Н (А +

1)]

P- (A +

1).

 

 

(14)

Используя выражения (8 ), ( 1 1 ), получим значение оптимальной

оценки:

Х(А +

1 )= Ф (А ) Х(А) f

К (A -f 1) (Y (А +

1 )-Н (А + 1 )Ф (А )Х (А )],

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(15)

тде K ( £ + l) — оптимальный

коэффициент

усиления, вычисляемый

из выра­

жений (13), (15)

и (1 0 ).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На основании леммы об обращении матриц можно составить выражение

{[Р'(/И -1)]'Ч -Н Г (*+ О R“‘ (A + 1)Н (Л +1)П

= Р - (*+1) — Р-(Л+1 ) X

X Нг (А + 1) [Н (А + 1) P ' (А + 1) Нг (А + 1) + R (А + П р H (А+ 1) Р“ (А+1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(16)

Используя (13) и (14), можно показать, что

правая

часть выражения

(16)

равна Р (£ -Н ). Затем

преобразуем

(13):

 

 

 

 

 

 

 

 

к (Л -ь 1 ) = Р-(Л +

1)Н Г (А +

1) [ H i* + l) P - ( A

+ l)H r (А +

I) +

 

+ R(A +

1)J_1

[R (A + 1) +

H (A + 1 )

P“ (A + 1 ) Hr (A + I ) - H ( A + l ) X

X P” (A +

1) Hr (A +

1)] R- 1

(A +

1) =

P (A +

i ) H T (A +

1)R_1 (A + 1).

(17)

Выражение (17) дает еще одну возможность для расчета оптимального ко­ эффициента усиления. На практике же чаще используется выражение (13), так как для его вычисления требуется одно обращение матрицы вместо трех при вычислении матрицы Р (£+1).

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Правила дифференцирования квадратичных форм и следа матриц

При дифференцировании скалярной величины (квадратичной формы или ♦следа матриц) по вектору получается вектор-строка, состоящая из произ­ водных скалярной величины по компонентам вектора:

I - ( -

X r A X j = Х Г А , AT = A.

'■dX{ 2

2 . | j ( { x r Ax ) = A, АГ = А.

3. ^ s p (А В )= В Г

4-

^ SP (ДВ) =

x T

 

5.

d

г

T

jjg-sp (A B C )

= A

C

При дифференцировании следа матриц полезно использовать следующее свойство: sp(AT ) = s p A . Благодаря ему можно избавиться от операции

транспонирования матрицы, по элементам которой дифференцируется след. Например:

J . S P (A T B ) = J - SP (л г в) т = Л !р (в г А) _ в .

6- d X sP ( А<5АГ) = Ж вр (QAc ) ) + ^ sP {(AcQ)Ar } =

= d X sP { A ( Q A j ) } + ^ r s p j A ( Q A / : ) } = 2 ( Q A 7' ) 7' = 2 A Q . Q 7 = Q .

Матрица Ac при дифференцировании полагается постоянной.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Доказательство эквивалентности (в среднеквадратичном смысле) алгоритма расширенного фильтра Калмана и алгоритма с дополнительным оцениванием координат объекта

во вспомогательной системе координат (рис. 5.5).* Дальномерная система местоопределения объекта на плоскости

Предварительно докажем тождество 1:

1ч < *)] Ч (А) =

] Ч* (А).

Учитывая свойство матрицы преобразования координат: Ч/ (ф)Чг(—ср) = |, за­

пишем правую часть предполагаемого тождества следующим образом:

Ы [ч *, (А ]

4ft

(А)

=

[ А ы

А,-у, ]

Ч* (?) Ч» ( — <f)

л,

_?Г

-

 

 

 

 

 

 

 

= | — cos (af -

ç)

s in

(а, —

, f

cos «> sin <Л

X

(*>

<f)l

 

 

 

 

 

 

 

 

[ — Sill Îf> COS <3 J

A

<*)-

 

 

 

 

 

Ly

[— cos(aI tf) cosy sin (at— a) sin y — cos (ai— y) sin у — sin (a,— ®)cosy] X

Л — ,

 

 

 

 

 

 

 

X

’(*>

= [ — COS «/ -

sin a,\

[ * _

] = 1л';.* hiy I [ * _ W

] =

л —

L.У ’(*)

 

I'H

i у

w J

Ь

ш J

 

 

=

(ft)]

4 (ft).

 

 

 

Тождество

доказано. Теперь докажем,

что

процедура,

показанная

на

рис. 5.5

и описываемая алгоритмами (5.10), (5.11) и (5.14), эквивалентна расширен­

ному фильтру Калмана

(5.19). Запишем выраженние (5.14) следующим»

образом:

 

Х„ (к) =

X J (к) + Кб (А) (чб<*) - Н Х - (*)},

 

Х ~ ( к ) = Ф ( к ) % ( к - И .

Умножая обе части первого уравнения на '1г~ 1(ф)=х1/ (—ф)» получим

X (к) = X - (к) + Ч«-' (у) Кб (к) ( û Iк) - НХ* -.ft)}.

Рассмотрим невязку измерений. В соответствии с выражением (5.10) за­ пишем

 

/V

Чб( к ) -

НХ7 (Л) = Р д,(к, у) 2

1>Î, ( 9 г ) гГ1 h ft) - Hx;(ft)-P,v («, . ) X

N

i -

1

 

 

X 2

( ЧГ ) Л- ' (fti(ft) -

А| [4 - (ft)] + Л. [ î - (Al] î - (ft } - HX7 (к).

i -

1

 

Согласно доказанному ранее тождеству 1 это выражение можно преобразо­ вать к виду

P /V (*> ?>

2

h

б, (ч* ) ri 1 {ft/(ft) —Ai [?■e f t ) ] } +

 

 

i= !

 

 

 

 

+ PN (ft.

¥ ) 2

h' «

( ч б )

rl ' h 6i

î r < f t )

x j ( * )

( ч б ) Л

b i (ft) J

 

1 = 1

Л

 

 

L > - r ( * ) J

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

Pjy (ft.

<?)

2

*»б/

(ч б

1 (ft/(ft) — A|

Гч“ (* )]]•

 

 

 

i=1

 

 

 

Это выражение можно записать также в матричной форме:

Чб (ft) -

HX^- (ft) = Р „

(ft, у) ВЛ (ft. у) IY (ft) - h [ и х - (ft)] ),

где h [нХ {k)\

— [/^Лз.-.Л дг]

— векторная нелинейная функция;

 

 

 

A'ui г7

À A’.rl ГЛ ''

 

В ДГ(

---

A.yl r f 1

 

 

 

 

, l A 'y i Г Л'

Подставляя полученное выражение для невязки измерений в исходный* алгоритм фильтрации, получаем

Сравнение этого выражения с алгоритмом (5.19) показывает эквивалент­ ность процедур обработки сигналов при K(£)=[/Ci(£)...^tf(& )]— = Чг- 1 (ф)Кь(£)Р*(£, ф) Вл(£, ф), где К(£) — весовой коэффициент алго­

ритма (5.19), записанного в матричной форме как \(k) =X-(Æ) + K(£){Y(Æ)—

-h[H X -(fc)]}.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ного

Остается показать, что выбор оптимального для алгоритма (5.14)

весо-

коэффициента Кь(&)

обеспечивает

также

оптимальность

алгорит­

ма

(5.19). Предварительно

докажем

тождество

2: Р^(£, ф)в ^(^/

ф)Х

X h b[HXfc-(fe)]=I.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рассмотрим выражение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k—1

 

h

--1'

1 Л1У

 

 

‘лг(А,?)Ьб[нХ^(А>] =

А|д1 г

 

'VVxl rjV

 

 

/2]^! Tj 1. . . /2дгу1 Гд,1

flN.vi hNy1 _

 

 

 

 

 

 

 

--1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

h\xi h\y[

 

TV

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

h\y\

hNyl

 

 

 

 

- 2S-

i 1hbi—Pyv*

?)•

 

 

^v1

h N x l

ЛЛГу1

 

2-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Умножая это выражение слева на матрицу Pn(k, ф),

получаем

единичную

матрицу

I. Тождество доказано.

 

 

 

 

 

ошибок

оценивания

 

Запишем выражение для ковариационной матрицы

зектора

координат объекта

во вспомогательной системе координат:

 

 

 

Рб (А) = Е { [ х „ (А) - Хь (А)]

[Хь (А) - X,

(А)] Г} •

 

 

Л/\

:Из

алгоритма построения

оценки Хь(&)

с учетом

соотношения

чь(£) =

= H Xb+V 6, где

Vh — ошибка

предварительного оценивания,

характеризуе­

мая ковариационной матрицей Р*(£, ф), получаем

 

 

 

 

 

Рб(А) = [1 — К* (A) H]

P ; (А [I - Кг>(А) Н]г + К б(А )РЛ (А, ?)К*7

(А).

На основании тождества 2 запишем

 

 

 

 

 

 

 

Г-

к* (A) H =

! -

6 (A) PN (А, <р) В „ (А,

?)] h* Н;

 

 

 

 

К6 (А)РЛ, (A, <p)Kér (А) [К6 (A) Рд(А, <f) ВЛ,(А, <р) Ьб]Рл (А, <р) X

 

 

X [Кб (A) P/v (*■ 9 1 влг (*<

?) •»*] Т =

[К* (*) P/V (А. <?) Вуу (А,

?>] X

X li6 ( l i j

R " 'h 6 P

hl

[Кб(А)Руу(А><р)Влг(А,<р)]г = [Кб (А) РдДА,?) Влг(А,<р)]Х

 

 

 

 

 

X

R [Кб (A) PN {k,

<р) Вдг (А, ? )]г

 

 

 

Таким образом,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P , (A) =

(I

-

|Кб (A) Руу (A, ?)

В „ (A, ?)] h* H) P^ (A) X

 

 

x

{ I -

[Кб (A) PN (A. 9> Byv (A, <p)] Щ Т + [Кб (A) Р д (A,

?) Вд (A,

?)] X

 

 

 

 

 

X R [К б(A) Р д (A, 9 ) В д (A, 9 )]Г.

 

 

 

откуда следует, что предварительная компрессия данных и последующая

J54

оптимальная фильтрация эквивалентны оптимальному одиночному оценива­ нию, причем К <p)Bjy(6, qp)— эквивалентный весовой коэффициент;

hbH — эквивалентная матрица измерения; R — ковариационная матрица оши­ бок измерения.

Преобразование координат также не нарушает условии оптимизации, так как

sp Р (&'= sp {Ч* ( —с?) ?blk Ч*г ( —ср)| = s p { V ( — в‘.ф г ( - ?) Pb (k } = sp Рь (k)

и минимизация следа

ковариационной матрицы Рь(к) ошибок оценивания

координат

объекта во

вспомогательной системе

координат (минимизация

sp Pb(k))

равносильна

минимизации spP(&). Тем

самым доказана эквива­

лентность упрощенной процедуры обработки сигналов алгоритму расширен­

ного фильтра Калмана

с весовым коэффициентом: К(&) = Ч*-1(ф)Кь(^) X

X PJV(k, ф)Вл-(£, ф). Из

этого выражения можно определить весовой коэф­

фициент расширенного фильтра Калмана, не пользуясь трудоемким в вычис­ лительном отношении решением ковариационных уравнений.

Выражение для расчета К(£) можно упростить, если представить матри­ цы в блочном виде:

Ki,

/<2/

/=ЛЛ— 1. j* = N

где

/«=1, /-/+1

— Iп q

cos <рcos (a-t — <p)

\n

s

sin <p sin (at — cp)1

^

— In q

sin tp cos (a£— <p)

— In

s

:]

cos cp sin (a£ — cp) J

*

1. А о к н М.

Оптимизация

стохастических

систем. М., 1971. 424 с.

 

2. Ам н а й т о в

И. Н. Избранные

вопросы

статистической

теории

связи.

М , 1971. 416

с.

Д.,

В а р д

Г. Справочник

по

радиолокационным

измерени­

3.

Б а р т о н

ям. М., 1976.

392

с.-

 

 

К р н в и ц к и й

Б. X., Я р л ы к о в

М. С. Комплекс­

4.

Б о б н е в

М. П.,

ные системы радиоавтоматнки. М., 1968. 232 с.

 

 

 

 

H4D

260 341

34х

5.

Б р и т а н с к и

и

патент

1 296 726.

G01

59/06, 9/56,

399 550 632.

VOR/DME,

 

Тасап

and

Vortac

having

increased

capability.

ред.

6.

В е л л м а н

P.

 

Введение

в

теорию

матриц

/ Пер. с

англ,

под

В. Б. Лидского. М., 1976. 352 с.

 

 

 

 

 

оценок

и модуляции. T.

1—3i.

7.

В а н

Т р и с

Г.

Теория

обнаружения,

М., т. 3, 1977. 662 с.

 

 

 

Щ а р е н с к и й

В. А. Прикладные

вопросы • оптиг

8.

В е н г е р о в

А. А.,

мальной линейной фильтрации. М., 1982. 192 с.

 

 

 

 

 

ред. Г. П. Тар-

9.

В о п р о с ы статистической

теории

радиолокации / Под

таковского. М., т. 2, 1964. 1079 с.

 

 

 

Д. А.

Оценка

помехоустойчивости!

10.

Г р о м о в

Г

К.,

Н а л и в а й к о

радионавигационных

систем

при

использовании

данных

от

автономных

си­

стем навигации. — Вопросы

 

радиоэлектроники.

Сер.

ОТ,

 

1971,

вып.

18*

с. 3—20.

 

 

 

 

С.,

Р о р е р

Р. Введение

в

теорию

 

систем.

М.,

1974.

11. Д и р е к т о р

 

464 с.

 

 

 

Р.

А.

Оценка

характеристик

оптимального

фильтра

для

12. З и н г е р

слежения

за пилотируемой

целью. — Зарубежная

радиоэлектроника,

1971,

Ns 8, с. 40—57.

 

 

 

10.

М.,

С о к о л о в

А. К. Оценка

состояния динами­

13.

К а з а р и н о в

 

ческих

объектов

при

регулярных

перерывах в

принимаемом

сигнале. — Изв*

вузов СССР. Радиоэлектроника, 1978, т. 21, № 5, с. 50—54.

 

 

 

 

С.

В.,

14.

К а з а р и н о в

 

10.

М.,

К а т и к о в

В. М.,

Т о л о к о н н и к о в

Ю р ч е н к о

 

Ю. С. Об

 

оптимальном взаимодействии

радиоснстем

ближней

навигации с

бортовым

навигационным

комплексом. — В кн.: Известия ЛЭТИ,

1974, вып. 156, с. 3—7.

М.,

 

Ю р ч е н к о

10.

С

 

Оптимальная

дискретная-

15. К а т и ков

В.

 

 

фильтрация

случайного

процесса

с

коррелированными

приращениями. — Изв.

вузов СССР.

Радиоэлектроника,

1976,

т.

19,

.Y° 4, с.

13—16.

 

в слеже­

16. К а т и ко в

В. М.,

Ю р ч е н к о

10.

С.

Оптимизация

ввода

ние импульсного

следящего

измерителя. — Изв. вузов

СССР. Радиоэлектро­

ника, 1975, т. 18, № 7, с. 59—63.

 

 

 

импульсных

следящих

измерителен!

17.

К а т и к о в

В. М.

Оптимизация

при регулярных перерывах в принимаемом

сигнале. — Изв. вузов СССР. Ра­

диоэлектроника, 1976,

т. 19, Дг9 7,

с. 26—32.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18.

К ин к у л ь к и н И.

Е., Р у б ц о в В. Д м Ф а б р и к

М. А. Фазовый

метод определения координат. М., 1979. 280 с.

Г. С. Основы

автоматики и

19.

К р а с о в с к и й

А.

А.,

П о с п е л о в

технической кибернетики. М., 1962. 600 с.

 

 

20.

К у з ь м и и С.

3.

Основы теории цифровой обработки радиолока­

ционной информации. М., 1974. 432 с.

1978. 280 с.

 

21.

Л а н к а с т е р

П. Теория

матриц. М.,

 

22.Л а р и и В. Б. Методы решения алгебраических уравнений Рнкатти.— Техническая кибернетика, 1983, № 2, с. 186—199.

23.Л и Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управле­ ние. М., 1966. 176 с.

24. М а л а х о в с к и й Р. А., С о л о в ь е в 10. А. Оптимальная обработ­ ка информации в комплексных навигационных системах самолетов и верто­

летов.— Зарубежная

радиоэлектроника,

1974, № 3, с. 18—53.

 

 

 

 

 

25. М о л о к а и о в Г. Ф.

 

Точность и надежность навигации летательных

аппаратов. М., 1967. 215 с.

С о к о л о в

А.

И.,

Юр ч е н к о

10.

С.

Фильтр

 

26. М я с и и к о в

В. И.,

с весовым интегральным

вводом

данных. — В

кн.:

Известия ЛЭТИ,

1982,

вып. 308, с. 77—81.

В. И.,

Н а л и в а й ко

Д.

А.,

С о к о л о в

А. И.,

Ю р-

 

27. М я с и и к о в

ч е и к о

Ю. С. Исследование

 

точности

 

дальномерной

навигационной систе­

мы.— Вопросы

радиоэлектроники. Сер. ОТ,

1980, вып. 6, с. 3—10.

 

Ю р-

 

28. М я с н и к о в

В. И.,

Н а л и в а и ко

Д.

А.,

С о к о л о в

А. И.,

ч е н к о

Ю. С.

Дальномерный

метод

 

местоопределення

в

группе

маяков

РСБН. — Вопросы

радиоэлектроники. Сер. ОТ,

1981,

вып. 4,

с. 46—49.

 

 

29. М я с н и к о в

В. И., С о к о л о в

А. И.,

Юр ч е и к о

10.

С.

Влияние

выбора маяков на точность дальномерной

радиосистемы

ближней

навига­

ции.— В кн.: Известия ЛЭТИ,

1981, вып. 298, с. 74—76.

 

фильтра

заданного

 

30. О в ч а р ей ко

В.

И.

 

Синтез

субопт.чмального

 

порядка. — Автоматика и телемеханика,

1978, № 5, с. 45—52.

 

 

 

 

 

 

 

31.

П е р в а ч е в С. В., В а л у е в

А. А., Ч и л и к н и

В. М. Статистиче­

ская динамика радиотехнических следящих систем. М., 1973. 487 с.

 

 

 

32.

По и с к , обнаружение

н измерение

параметров

сигналов

в радиона­

вигационных системах

/П од

ред. 10. М. Казаринова. М., 1975.

296

с.

 

М.,

33.

Р а д и о т е х н и ч е с к и е

системы

/ Под ред.

 

IO. М.

Казаринова.

1968.

469 с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

34. Р и в к и н С. С. Метод оптимальной фильтрации Калмана и его при­

менение

в инерциальных

навигационных

системах.

Л.,

 

1973,

т.

1.

143 с.;

1974,_т. 2. 214 с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35;- Р и в к и и

С. С., И в а н о в е н и й Р. И.,

К о с т р о в

А. В. Статисти­

ческая оптимизация навигационных систем. Л., 1976. 280 с.

 

 

 

 

 

 

 

36.

С е й я ж

Э., М е л е Дж. Теория

оценивания и ее применение в свя­

зи н управлении /Пер. с англ, под ред.

Б. Р. Левина. М., 1976. 495 с.

 

37.

С н а й д е р

Д. Метод

 

уравнений

состояния

для

 

непрерывной

оценки

в применении к теории связи / Пер. с англ,

под

ред. В. Б. Силина. М.,

1973.

104

с.

С о к о л о в

А. И.,

Ю р ч е н к о

10. С. Субоптпмальная линейная ди­

 

38.

скретная

фильтрация

случайных процессов. — Изв. вузов

СССР. Радиоэлек­

троника,

1979, т. 22, № 7, с. 83—86.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

39.

С о к о л о в

А. И.

Оптимизация

дискретных следящих систем в па­

чечном

режиме. — В кн.:

Известия

ЛЭТИ,

1977, вып. 213, с. 36—40.

 

 

40. С о к о л ов

А.

И.

Последовательное сглаживание

при

переменном

интервале дискретизации. — В

кн.: Известия

ЛЭТИ,

1978, вып. 229,

с. 28—31.

 

41.

С о к о л о в

А. И. Оптимизация импульсных

систем

с

конечным

вре­

менем

съема данных. — В

кн.: Вопросы

обработки

сигналов. — Л.,

 

1978,

вып. 2,

с. 91—94.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ния

42. С о к о л о в А. И.,

Юр ч е и к о

10. С. Частичное

оценивание

состоя­

динамических

объектов. — В

кн.:

 

Известия ЛЭТИ,

1979,

 

вып. 259,

с. 82—87.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

43.

С о с и о в с к и й А. А.,

Х а и м о в и ч

И. А.

Радиотехнические средст­

ва ближней навигации и посадки летательных аппаратов. М., 1975. 200

с.

44.

С о с и о в с к и н А. А.,

Х а и м о в и ч

И. А.

Авиационная

радионави­

гация. М., 1980. 255 с.

Р. Л.

Условные

марковские процессы

и их при­

45.

С т р а т о н о в и ч

менение к теории оптимального управления. М., 1966. 319 с.

 

 

46.

Т а р а с о в

 

В. Г.

Межсамолетная

навигация. М., 1980. 185 с.

 

47.

Т и х о н о в

 

В. И.,

К у л ь м а н

Н. К. Нелинейная

фильтрация и ква-

знкогерентный прием сигналов. М., 1975. 704 с.

 

1963. 968 с.

 

48.

Ц ы п кин

Я. 3.

Теория

импульсных систем. М.,

 

49.

Ч ел п а н о в

И. Б.

 

Оптимальная обработка сигналов в навигацион­

ных системах. М., 1967. 392 с.

 

Инерциальные системы навигации. М., 1961.

50.

Ф р и д л е н д е р

Г. О.

 

153 с.

 

Н. Б.

Оптимальное

и субоптнмальное

использование

до­

51. Х е м е з а

полнительной информации

о

скорости

самолета в

радионавигационных

си­

стемах.— Ракетная

техника

и космонавтика, 1972,

т. 10,

№ 1, с. 28—36.

 

52. Ю р ч е н к о

10.

С.

 

О

фильтрации

случайного процесса

дискретным:

фильтром. — Радиотехника

и электроника, 1976, № 4, с. 889—891.

ин­

53.

Ю р ч е н к о

10.

С.

Использование

следящего фильтра с

двумя

теграторами для сглаживания случайного процесса с экспоненциально-кор­ релированным ускорением. — В кн.: Известия ЛЭТИ, 1977, вып. 213,.

с.40—44.

54.Ю р ч е н к о Ю. С. Исследование точности однопутевого метода из­

мерения дальности. — Изв. вузов СССР. Радиоэлектроника, 1978, т. 21, №5,.

с.65—70.

55.В a r-S h а 1 о ш. Redundancy and data compression in recursive esti­

mation.— IEEE Trans., 1972, vol. AC— 17, N 5, p. 684—689.

 

by

combining

56.

B r y s о n

A. E.,

В о b i c k

J. C.

Improved

navigation

VOR/DME information

and air data. — J. Aircraft,

1972,

vol. 9,

N

6,

p. 420—

426.

 

C a s te 11 a F. R.,

D u n n e b a c k e

F. G. Analytical

results

for the

57.

x, у

Kalman

tracking

filter. — IEEE Trans.,

1974, vol. AES— 10, N

6,

p. 891—

895.

 

C h a n g

С. B., D u n n К. P. Kalman-filter

compensation for

a

special

58.

class

of systems.— IEEE

Trans., 1977, vol. AES-13,

N

6,

p.

700—706.

 

59.

F i t z g e г a 1 d

K.

J. Simple tracking

filler:

closed-form solutions. —

IEEE Trans., 1981, vol. AES-17, N 6, p. 781—785.

A.,

R o y K. J. Applications

60.

H u t c h i n s о n C. E., D’A p p о 1 i t о

J.

of

minimum

variance

reduced-state

estimators. — IEEE

Trans.,

 

1975,

vol. AES-11, N 5, p. 785—794.

R. S.

New

results

in

linear

filtering

and

61.

K a l m a n

R.

E.,

B u c y

prediction theory. — J. Basic Eng.,

1961,

vol.

83,

N

1, p.

95—108.

 

 

 

 

62.

L a t h a m

R. W.

Aircraft

positioning

multiple

DME. — Navigation,

1974, vol. 21, N 2,

p. 150—158.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

system for

63.

L a t h a m

R. W.,

R i c h a r d s P. T. A multi-DME/inertial

aircraft

positioning. — Navigation,

1977,

vol.

24,

N

1,

p.

72—83.

 

 

 

 

64.

S c h a n e

R. N.

Linear dynamic estimation and control of OMEGA

radio navigation

system

synchronization. — IEEE

Trans., 1977,

vol.

AC-22,

N 2,

p. 202—212.

 

D’A p p о 1 i t о J. A. Direct-ranging Loran model

identi­

65. U 11 a m

B. J.,

fication

and

performance predictions.— IEEE

Trans.,

1975, vol. AES-ll,

N 3,

p. 380—386.

п е г

D.,

C h a n g

С. B., D u n n

К. P. Kalman-filter

algorithms

66.

W i l l

for a multi-sensor

system. — Proc.

IEEE

Conf.

Decis.

and

Contr. Incl.

15th

Symp. Adapt. Process.

1976. — New York,

1976, p. 570—574.

 

 

 

 

 

 

1.

Введение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

&

2. Алгоритмы фильтрации радиосигналов

 

 

 

 

 

 

 

 

&

 

2.1. Основное уравнение нелинейной фильтрации

.

 

.

 

2.2. Синтез

оптимального

 

фильтра

по

критерию

максимума

15

 

апостериорной

вероятности

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3. Расширенный

фильтр

Калмана

 

 

 

 

 

 

 

23-

3.

Субоптимальные

алгоритмы

фильтрации

 

 

 

 

 

 

 

37

 

3.1. Фильтр

пониженного

порядка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2. Субоптимальная фильтрация при многомерном наблюдении

45-

 

3.3. Фильтры с постоянными параметрами

 

.

 

 

вре­

51

 

3.4. Оптимизация

фильтров

с постоянными

параметрами

57'

 

менным

методом

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.

Особенности

программной

реализации

линейных

фильтров

с по­

65*

 

мощью ЭВМ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.1. Интегральный

ввод

данных

при рекуррентной

фильтрации

 

 

сигналов . . .

 

 

 

 

.

.

 

 

.......................................66-

 

 

4.2. Рекуррентная фильтрация с весовым интегральным вводом

73-

 

данных

 

 

 

 

 

 

............................

 

 

 

 

 

 

 

4.3. Фильтрация прерывистых сообщений

 

 

 

 

 

 

77‘

5. Применение

фильтров в радиотехнических системах мероопределе­

8&

 

ния объектов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.1. Проектирование и оценка характеристик устройств вторич­

 

ной обработки информации в радиотехнических системах

 

 

5.2. Дальномерные

системы

мероопределения

.

 

.

 

96*

 

5.3. Угломерно-дальномерные системы мероопределения

 

104

6. Проектирование комплексных радионавигационных систем

 

 

10&

 

6.1. Принцип инвариантности и уравнения

комплексных

систем

 

6.2. Проектирование

комплексной

системы

ближней

 

навигации

117'

 

6.3. Проектирование

однопутевого

дальномера

 

 

 

 

132'

Приложение 1. Дискретный линейный фильтр Калмана

 

 

 

149

Приложение 2. Правила

дифференцирования

квадратичных

форм и

151*

 

 

следа

матриц

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 3. Доказательство

эквивалентности

среднеквадратич­

 

 

 

ном смысле) алгоритма расширенного фильтра Калма­

 

 

 

на и алгоритма с дополнительным оцениванием коорди­

 

 

 

нат

объекта

во

вспомогательной

системе

координат

 

 

 

(рис.

5.5).

Дальномерная

система

мероопределения

15£

 

 

объекта

на

плоскости

 

 

 

 

 

 

 

 

Указатель литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

156>

Юрий Михайлович Казаринов Алексей Иванович Соколов Юрий Семенович Юрченко

ПРОЕКТИРОВАНИЕ УСТРОЙСТВ ФИЛЬТРАЦИИ РАДИОСИГНАЛОВ

Редактор Т. В. Мызникоел

Художественный редактор А. Г Голубев Технический редактор Г. М. Матвеева

Корректоры К. Я. Бенина, В. А. Латыгина

С д а н о в

н а б о р

19.12.84.

П о д п и с а н о

в

п еч а т ь

25 .04.85.

M -2350 L .

Ф о р м а т

б у м . 60 X 90'/i6. Б у м а г а т и п . №

I.

Г а р н и т у р а .л и т е р а т у р н а я .

П е ч а т ь

в ы с о к а я .

У ел .

печ .

л .

10,0.

У ел . к р .-о т т .

10,19.

У ч .-н зд .

л .

9,79.

Т и р а ж

2226 э к з .

З а к а з

N? 398. Ц е н а

1

р .

50 к.

И з д а т е л ь с т в о Л Г У и м ен и

А .

А .

Ж д а н о в а .

199164,

Л е н и н г р а д ,

У н и в е р с и т е т с к а я н а б ., 7 /9 .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Т и п о г р а ф и я

И з д а т е л ь с т в а

Л Г У

и м ен и

А . А .

Ж д а н о в а .

199164,

Л е н и н г р а д ,

У н и в ер си т ет ск а я и а б „

7/9.

 

 

 

 

 

Соседние файлы в папке книги