Фильтрация при наличии перерывов информации на основе расширенного метода наименьших квадратов
Ц е л и . В радиолокационных системах сопровождения движущихся объектов часто возникают перерывы в измерении координат. Наиболее полно в непрерывном времени эта проблема решена в теории систем со случайной структурой в рамках статистической байесовской теории фильтрации при наличии полной априорной статистической информации. Такой подход приводит к сложным алгоритмам, трудно реализуемым на практике. Целью исследования являлась разработка алгоритма фильтрации в условиях перерывов информации на основе применения расширенного метода наименьших квадратов.М е т о д ы . Используются методы теории оценивания, в частности расширенный метод наименьших квадратов, позволяющий находить сравнительно простые алгоритмы при минимальных объемах априорных знаний о характеристиках воздействий.Р е з у л ь т а т ы . Разработан алгоритм фильтрации радиолокационных сигналов, в основе которого лежат измерения моментов перерывов и экстраполяция измеряемых координат на интервалах отсутствия информации. Полученный алгоритм является нелинейным, и за счет этого в фильтре могут возникать срывы сопровождения. Результаты работы алгоритма продемонстрированы на модельном примере, выполнена оценка точности фильтрации и условий срыва слежения.З а к л ю ч е н и е . Разработанный алгоритм фильтрации позволяет определять моменты наступления перерывов и осуществлять экстраполяцию оценок полезной информации. Сравнительная простота алгоритма делает его пригодным для практического использования.