ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ПОДВОДНОГО АППАРАТА ПО НАБЛЮДЕНИЯМ СО СЛУЧАЙНЫМИ ЗАПАЗДЫВАНИЯМИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается система нелинейных стохастических функциональноразностных уравнений с ограниченным запаздыванием. Предполагается, что рассматриваемая систеМодель стохастической системы наблюдения, учитывающая случайные временные 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.

Об авторах

А. В БОСОВ

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Email: ABosov@frccsc.ru
д-р техн. наук Москва, Россия

Список литературы

  1. Bar-Shalom Y., X.-R. Li, Kirubarajan T. Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory, Algorithms and Software. John Wiley & Sons, Inc. 2002.
  2. Ehlers F. (Ed.) Autonomous Underwater Vehicles: Design and Practice (Radar, Sonar & Navigation). London, UK: SciTech Publishing, 2020.
  3. Kebkal K.G., Mashoshin A.I. AUV acoustic positioning methods // Gyroscopy Navig. 2017. V. 8. P. 80-89.
  4. Christ R.D., Wernli R.L. The ROV Manual: A User Guide for Remotely Operated Vehicles. 2nd Edition. Oxford, UK: Butterworth-Heinemann, 2013.
  5. Босов А.В. Фильтрация состояния нелинейной динамической системы по наблюдениям со случайными запаздываниями // АиТ. 2023. № 6. С. 49-66.
  6. Bosov A. Tracking a Maneuvering Object by Indirect Observations with Random Delays // Drones. 2023. V. 7 (468).
  7. Босов А.В. Оптимальная фильтрация состояния нелинейной динамической системы по наблюдениям со случайными запаздываниями // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 8-17.
  8. Bernstein I., Friedland B. Estimation of the State of a Nonlinear Process in the Presence of Nongaussian Noise and Disturbances // J. Franklin Instit. 1966. V. 281. No. 6. P. 455-480.
  9. Arulampalam S., Maskell S., Gordon N.J., Clapp T. A Tutorial on Particle Filters for On-line Non-linear/Non-Gaussian Bayesian Tracking // IEEE Trans. Signal Processing, 2002. V. 50. No. 2. P. 174-188.
  10. Julier S.J., Uhlmann J.K., Durrant-Whyte H.F. A new approach for filtering nonlinear systems // Proc. IEEE Amer. Control Conf. (ACC’95), 1995. P. 1628-1632.
  11. Пугачев В.С. Рекуррентное оценивание переменных и параметров в стохастических системах, описываемых разностными уравнениями // ДАН СССР. 1978. Т. 243. № 5. С. 1131-1133.
  12. Пугачев В.С. Оценивание переменных и параметров в дискретных нелинейных системах // АиТ. 1979. № 6. С. 63-79.
  13. Pankov A.R., Bosov A.V. Conditionally minimax algorithm for nonlinear system state estimation // IEEE Trans. Autom. Control. 1994. V. 39. No. 8. P. 1617-1620.
  14. Пугачев В.С., Синицын И.Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. 2-е изд. М.: Наука, 1990. Гл. ред. физ.-мат. лит.
  15. Pugachev V.S., Sinitsyn I.N. Stochastic differential systems-Analysis and filtering. Chichester: Wiley, 1987.
  16. Lin X., Kirubarajan T., Bar-Shalom Y., Maskell S. Comparison of EKF, pseudomeasurement, and particle filters for a bearing-only target tracking problem // Signal and Data Processing of Small Targets 2002, Proceedings of the AEROSENSE 2002, Orlando, FL, USA, 1-5 April 2002; Drummond, O.E., Ed.; International Society for Optics and Photonics, SPIE: Bellingham, WA, USA, 2002. V. 4728. P. 240-250.
  17. Miller A., Miller B. Stochastic control of light UAV at landing with the aid of bearing-only observations // Proceedings of the Eighth International Conference on Machine Vision (ICMV 2015), Barcelona, Spain, 19-21 November 2015; Verikas, A., Radeva, P., Nikolaev, D., Eds.; International Society for Optics and Photonics, SPIE: Bellingham, WA, USA, 2015. V. 9875. P. 474-483.
  18. Huber P.J., Ronchetti E.M. Robust Statistics. Wiley Series in Probability and Statistics (2 ed.). Wiley, 2011.
  19. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991. Ljung L. System Identification—Theory For the User. 2 ed. N.J.: PTR Prentice Hall, 1999.
  20. Bertsekas D.P., Shreve S.E. Stochastic Optimal Control: The Discrete-Time Case. NY: Academic Press, 1978.
  21. Albert A. Regression and the Moor-Penrose Pseudoinverse. N.Y. Academ.: Academic Press, 1972.
  22. Miller A., Miller B., Miller G. AUV navigation with seabed acoustic sensing // Proceedings of the 2018 Australian New Zealand Control Conference (ANZCC), Melbourne, VIC, Australia, 7-8 December. 2018. P. 166-171.
  23. Miller A., Miller B., Miller G. On AUV Control with the Aid of Position Estimation Algorithms Based on Acoustic Seabed Sensing and DOA Measurements. Sensors 2019, 19, 5520.
  24. Miller A., Miller B., Miller G. Navigation of Underwater Drones and Integration of Acoustic Sensing with Onboard Inertial Navigation System // Drones. 2021. V. 5 (83).
  25. Hodges R. Underwater Acoustics: Analysis, Design and Performance of Sonar. N.Y.: Wiley, USA, 2011.
  26. Weirathmueller M., Weber T.C., Schmidt V., McGillicuddy G., Mayer L., Huff L. Acoustic Positioning and Tracking in Portsmouth Harbor, New Hampshire // Proc. OCEANS 2007, Vancouver, BC, Canada, 29 September-4 October, 2007. P. 1-4.
  27. Wong G.S.K., Zhu S.-M. Speed of sound in seawater as a function of salinity, temperature, and pressure // J. Acoust. Soc. Am. 1995. V. 97. P. 1732-1736.
  28. Dushaw B.D., Worcester P.F., Cornuelle B.D., Howe B.M. On Equations for the Speed of Sound in Seawater // J. Acoust. Soc. Am. 1993. V. 93. P. 255-275.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».