Academic Journal
Исследование адаптивного оптимального комплексного финитно-временного метода фильтрации навигационных произвольных дискретных сигналов в условиях параметрической априорной неопределённости
| Title: | Исследование адаптивного оптимального комплексного финитно-временного метода фильтрации навигационных произвольных дискретных сигналов в условиях параметрической априорной неопределённости |
|---|---|
| Publisher Information: | ООО Цифра, 2024. |
| Publication Year: | 2024 |
| Subject Terms: | финитно-временной метод, 4. Education, parametric a priori uncertainty on errors of measuring devices, фильтр Калмана, параметрическая априорная неопределённость относительно погрешностей измерителей, finite-time method, Kalman filter, adaptive filtering method, адаптивный метод фильтрации |
| Description: | В данной работе рассматривается новый адаптивный финитно-временной оптимальный алгоритм фильтрации произвольных дискретных навигационных сигналов двуканальной комплексной системы с фильтром разностного сигнала в условиях широкой параметрической неопределённости, когда неизвестны законы распределения, первый и второй моменты, корреляционные функции и математические ожидания погрешностей измерителей. В представленной работе рассматриваются достоинства финитно-временного метода фильтрации сигналов по сравнению с фильтрацией Калмана. Проведено исследование и сравнение адаптивных и неадаптивных финитно-временных и Калмановского методов по показателям точности, времени переходного процесса и робастности в условиях широкой параметрической неопределённости. This work examines a new adaptive finite-time optimal filtering algorithm for arbitrary discrete navigation signals of a two-channel complex system with a difference signal filter under conditions of wide parametric uncertainty, when the distribution laws, first and second moments, correlation functions and mathematical expectations of the errors of the sensors are unknown. In the presented work, the advantages of the finite-time signal filtering method in comparison with Kalman filtering are discussed. The study and comparison of adaptive and non-adaptive finite-time and Kalman methods in terms of accuracy, transient time and robustness under conditions of wide parametric uncertainty is carried out. Международный научно-исследовательский журнал, Выпуск 6 (144) 2024 |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.60797/irj.2024.144.75 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........849d56a8d9b483e28b9bf07ef368b57e |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.60797/irj.2024.144.75 |
|---|