В данной работе продемонстрирован подход, с помощью которого можно ре­ шать задачи обработки сигналов, связанных с пеленгацией наблюдаемого объекта. Разработан один из методов генерации данных с определенными ограничениями. Описаны модели движения и наблюдений, применяемые при фильтрации данных динамической системы. Проведен анализ фильтра Калмана при различных вход­ ных данных - фильтр работает корректно. Оценено качество фильтра Калмана для задачи фильтрации пеленга БПЛА при использовании нескольких моделей движения - приведённые к линейным модели справляются с фильтрацией лучше, чем исходные нелинейные. Проведены дополнительные исследования на предмет изменения качества фильтрации - увеличение числа пеленгаторов, варьирование ошибки измерений и интервала между получением измерений, добавление в модель измерений показаний с компаса БПЛА. При увеличении числа пеленгаторов, при уменьшении временного интервала между получением измерений и при уменьше­ нии ошибки пеленгаторов наблюдается рост качества фильтрации. Значительные улучшения качества фильтрации азимута наблюдаются при добавлении показаний компаса БПЛА в измерения.

This paper demonstrates an approach that can be used to solve signal processing problems related to the direction finding of an observed object. One of the methods of generating data with certain limitations has been developed. Motion and observation models used in filtering dynamic system data are described. The Kalman filter is analyzed for various input data - the filter works correctly. The quality of the Kalman filter for the task of filtering the UAV bearing when using several motion models is evaluated - the models reduced to linear ones cope with filtering better than the original nonlinear ones. Additional studies have been conducted to change the quality of filtration - increasing the number of direction finders, varying the measurement error and the interval between receiving measurements, adding readings from the UAV compass to the measurement model. With an increase in the number of direction finders, with a decrease in the time interval between obtaining measurements and with a decrease in the error of direction finders, an increase in filtration quality is observed. Significant improvements in azimuth filtering quality are observed when adding the UAV compass readings to the measurements.

• Анализ, обработка и интерпретация данных с локальной навигационной системы статистическими методами
  • Введение
  • 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
  • 2. МЕТОДЫ ФИЛЬТРАЦИИ ДАННЫХ
  • 3. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
  • 4. РАСШИРЕННЫЙ ФИЛЬТР КАЛМАНА ДЛЯ ЗАДАЧИ РАДИОПЕЛЕНГАЦИИ
  • 5. ТЕСТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ И РЕЗУЛЬТАТЫ ФИЛЬТРАЦИИ
  • 6. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
  • Заключение
  • Список использованных источников