Open AccessMathematical relations for constructing an algorithm for estimating signal parameters under conditions of constraints
Author(s) -
Я.Я. Эглит,
К.Я. Эглите,
Alexander Kovtun,
Daria Glushko
Publication year - 2021
Publication title -
morskie intellektualʹnye tehnologii
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2588-0233
pISSN - 2073-7173
DOI - 10.37220/mit.2021.52.2.085
Subject(s) - matlab , constraint (computer aided design) , task (project management) , mathematical optimization , computer science , class (philosophy) , algorithm , signal (programming language) , optimization problem , mathematics , engineering , artificial intelligence , geometry , systems engineering , programming language , operating system
Статья посвящена разработке математических соотношений для построения алгоритма оценивания параметров сигналов в условиях ограничений. При работе транспортной системы возникают довольно сложные проблемы, которые связаны с необходимостью проведения оценки принятых параметров с требованиями соблюдения имеющихся ограничений. Ограничения могут представлять собой как равенства, так и неравенства. Поскольку ограничения-неравенства могут быть сведены путём добавления фиктивных переменных к условиям, а также их можно проверить по шагам, переводя в состав равенства, в статье разработан алгоритм, позволяющий иметь ограничения-равенства. Данная задача относится к классу статистических проблем оптимизации. Для ее решения использованы стандартные функции из подкаталога "optimization" вычислительной среды MatLAB. Построение такого алгоритма даст возможность не только уменьшить складские расходы, но и сократить основное производственное время. The article is devoted to the development of mathematical relationships for constructing an algorithm for estimating signal parameters under constraints. During the operation of the transport system, rather complex problems arise, which are associated with the need to assess the adopted parameters with the requirements of compliance with the existing restrictions. Constraints can be either equality or inequality. Since the inequality constraint can be reduced by adding dummy variables to the equality conditions, and they can also be checked step by step, transforming them into equality, we will develop an algorithm that allows us to have equality constraints. This task belongs to the class of statistical optimization problems. To solve it, standard functions from the "optimization" subdirectory of the MatLAB computing environment will be used. The construction of such an algorithm will make it possible not only to reduce storage costs, but also to reduce the main production time.