Моделирование и анализ данных Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет ISSN (печатная версия): 2219-3758 ISSN (online): 2311-9454 DOI: http://dx.doi.org/10.17759/mda Лицензия: CC BY-NC 4.0 Издается с 2011 года Периодичность: 4 номера в год Язык журнала: русский Доступ к электронным архивам: открытый EN In English |
Моделирование и анализ данных Перспективные направления нелинейной фильтрации случайных процессов в непрерывных стохастических системах 108
Косачев И.М., доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, Военная академия Республики Беларусь, Минск, Беларусь, kosachev1301@mail.ru
Чугай К.Н., кандидат технических наук, доцент, докторант, научно-исследовательский институт Вооруженных Сил, Минск, Беларусь, konstantin.ch40@gmail.com Рыбаков К.А., кандидат физико-математических наук, доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия, rkoffice@mail.ru АннотацияВ статье излагается методический подход к нелинейной фильтрации многомерных негауссовых случайных процессов, наблюдаемых в непрерывных стохастических динамических системах с фиксированной структурой. Высокая точность разработанных алгоритмов оптимальной нелинейной фильтрации обусловлена за счет итерационного учета в них высших апостериорных центральных моментов фильтруемого процесса в общем случае произвольного порядка. Адаптивность разработанных алгоритмов высокоточной нелинейной фильтрации обеспечивается путем расчета на ЭВМ в реальном времени апостериорных асимметрий и апостериорных эксцессов всех фазовых координат фильтруемого случайного процесса, последующего их сравнения с пороговыми значениями, соответствующими гауссовому процессу, и, при необходимости, путем итерационного учета в алгоритмах фильтрации высших апостериорных центральных моментов фильтруемого процесса. Кроме того, рассмотрено современное направление в теории оптимальной нелинейной фильтрации: применение последовательных методов Монте-Карло. Ключевые слова: Высокоточная фильтрация, динамическая система, непрерывная стохастическая система, случайный процесс, фильтр частиц Рубрика: Методы оптимизации Тип: научная статья Фрагмент статьи Методы и алгоритмы оптимальной фильтрации случайных процессов (СП) применяются во многих прикладных задачах, например задачах приема радиосигналов на фоне помех, при управлении движущимися объектами: космическими аппаратами, воздушными и морскими судами, подводными аппаратами, наземными средствами передвижения в условиях неточных измерений параметров движения, при обработке телеметрической информации, информации с навигационных спутниковых систем или автономных систем позиционирования, за-дачах радиолокации, задачах параметрической идентификации и распознавания образов. Разработка новых эффективных методов и алгоритмов, позволяющих решать задачи оптимальной фильтрации для нелинейных стохастических систем, не теряет своей актуальности. Литература
Статьи по теме
Инклюзивное образование, Педагогическая психология | Рубцов В.В., Алехина С.В., Хаустов А.В. Инклюзивное образование, Психология личности | Волосникова Л.М., Федина Л.В., Кукуев Е.А., Патрушева И.В., Огороднова О.В. Академическая мобильность для всех: между видением и реальностью Математические методы в психологии и смежных науках | Булгаков Д.Н. |
© 2007–2019 Портал психологических изданий PsyJournals.ru Все права защищены Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г. Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ |