
Активная адаптация распределенной мультисенсорной системы фильтрации
Author(s) -
Иннокентий Васильевич Семушин,
I. V. Semushin,
Юлия Владимировна Цыганова,
Julia V. Tsyganova
Publication year - 2019
Publication title -
vestnik samarskogo gosudarstvennogo tehničeskogo universiteta. seriâ: fiziko-matematičeskie nauki/vestnik samarskogo gosudarstvennogo tehničeskogo universiteta. seriâ fiziko-matematičeskie nauki
Language(s) - Russian
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.302
H-Index - 2
eISSN - 2310-7081
pISSN - 1991-8615
DOI - 10.14498/vsgtu1704
Subject(s) - political science
Мультисенсорная система фильтрации характеризована математически как результат решения задачи синтеза многомерной дискретной системы фильтрации одного сигнала по данным от множества разнородных датчиков (сенсоров). В стационарной постановке этой задачи приведены три варианта ее решения: Колмогорова-Винера, Калмана в ковариационной форме и Калмана в информационной форме. Осуществлен переход к постановке этих задач в условиях параметрической неопределенности.В целях реализации активного принципа адаптации найден метод формирования инструментального функционала качества для эквивалентной замены недоступного исходного функционала качества - среднеквадратической ошибки фильтрации.Показано, что эта замена создает возможность применять для адаптации системы весь аппарат и средства практических методов оптимизации, прежде всего, методов градиентного и ньютоновского типов.Предложенное теоретическое решение задачи формирования инструментального функционала качества осуществимо при достаточно общих условиях исходной задачи синтеза многомерной дискретной системы фильтрации при бесконечном времени наблюдения.Выявлено следующее:- Достаточно сложные операции одношагового предсказания и затем обновления оценок в двухэтапном алгоритме фильтрации целесообразно выполнять в центре принятия решений; здесь же должны выполняться вычислительные операции по минимизации инструментального функционала качества. - Несложные операции адаптивного масштабирования данных целесообразно оставить в местах нахождения сенсоров.- Алгоритмы адаптации могут быть реализованы для базовых алгоритмов фильтрации, взятых в различных формах: в форме фильтра Колмогорова-Винера, в ковариационной форме фильтра Калмана или в информационной форме фильтра Калмана.- Вычислительные операции по минимизации инструментального функционала качества целесообразно разрабатывать как варианты реализации современных практических методов оптимизации различного уровня сложности.