PRIMENENIE FIL'TRA LINEYNYKh PSEVDONABLYuDENIY V ZADAChAKh SLEZhENIYa I POZITsIONIROVANIYa PO NABLYuDENIYaM SO SLUChAYNYMI ZAPAZDYVANIYaMI

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Исследуется возможность адаптации и результативность применения фильтра линейных псевдонаблюдений в модели стохастической системы наблюдения со случайными временными задержками между поступающими наблюдениями и фактическим состоянием движущегося объекта. Метод псевдонаблюдений модифицируется для объединения результатов наблюдений, выполняемых несколькими измерительными комплексами, расположенными на разных расстояниях до объекта и имеющими отличающиеся временные задержки. Фильтр реализуется в модели, учитывающей измерения углов направления и дальности. Экспериментальные расчеты выполнены для модельного примера, описывающего движение автономного подводного аппарата, использующего для позиционирования два стационарных акустических маяка.

About the authors

A. V Bosov

Email: ABosov@frccsc.ru

References

  1. Ehlers F. (Ed.) Autonomous Underwater Vehicles: Design and Practice (Radar, Sonar & Navigation). London, UK: SciTech Publishing, 2020.
  2. Mohsan S.A.H., Khan M.A., Noor F., Ullah I., Alsharif M.H. Towards the unmanned aerial vehicles (UAVs): A comprehensive review // Drones. 2022. V. 6. No. 6 (147).
  3. Burns L.D., Shulgan C. Autonomy: The quest to build the driverless car-and how it will reshape our world. HarperCollins, 2018. 368 p.
  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. Zhu Z., Hu S.-L.J., Li H. Effect on Kalman based underwater tracking due to ocean current uncertainty // Proc. 2016 IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles, Tokyo, Japan, 6–9 November 2016. P. 131–137.
  6. Kebkal K.G., Mashoshin A.I. AUV acoustic positioning methods // Gyroscopy Navig. 2017. V. 8. P. 80–89.
  7. Bosov A. Tracking a Maneuvering Object by Indirect Observations with Random Delays // Drones. 2023. No. 7 (468).
  8. Bosov A. Maneuvering Object Tracking and Movement Parameters Identification by Indirect Observations with Random Delays // Axioms. 2024. No. 13 (668).
  9. 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.
  10. 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.
  11. Julier S.J., Uhlmann J.K., Durrant-Whyle H.F. A new approach for filtering nonlinear systems // Proc. IEEE Amer. Control Conf. (ACC'95), 1995. P. 1628–1632.
  12. 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.
  13. Su X., Ullah I., Liu X., Choi D. A Review of Underwater Localization Techniques, Algorithms, and Challenges // J. Sens. 2020. No. 1 (6403161).
  14. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // J. Basic Eng. – T. ASME. 1960. V. 82. No. 1. P. 35–45.
  15. Lingren A., Gong K. Position and Velocity Estimation Via Bearing Observations // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 1978. No. AES-14. P. 564–577.
  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. Konovalenko I., Kuznetsova E., Miller A., et.al. New Approaches to the Integration of Navigation Systems for Autonomous Unmanned Vehicles (UAV) // Sensors. 2018. No. 18 (3010).
  18. Hodges R. Underwater Acoustics: Analysis, Design and Performance of Sonar. N.Y.: Wiley, USA, 2011.
  19. Holler R.A. The evolution of the sonobuoy from World War II to the Cold War // US Navy J. Underwater Acoust. 2014. V. 25. No. 1. P. 322–346.
  20. Morris J. The Kalman filter: A robust estimator for some classes of linear quadratic problems // IEEE Trans. Inf. Theory. 1976. V. 22. No. 5. P. 526–534.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».