Программа состоит из следующих основных частей:

· Model.cpp содержит функцию void model(double *s_izm, double *y_izm, double *ds, int n, double v, double var, ofstream &ofst), которая задает стахостическую модель процесса, указанного в примере в гл. 4.1 s_izm, y_izm и ds - возвращаемые массивы расстояния, значения сигнала и погрешности расстояния соответственно. n - количество измерений, v - дисперсия для сигнала, var - дисперсия для расстояния.

· Filter.cpp содержит следующие функции

void FilterMAD(matrix z, double *s, matrix P, matrix Q, matrix y, matrix R, matrix V, int k, int n, int m, ofstream &ofst),FilterMAD(double *z, double *s, double *P, double *y, double r, double k),

void FilterMAV(double *z, double *s, double *P, double *y, double r, double k)

Первая функция полностью соответствует алгоритму нелинейной фильтрации по методу МАД. z и y - это вектора, описанные здесь в виде матриц n*1 и m*1 соответственно для упрощения элементарных преобразований над матрицами и векторами. z - начальное значение оцениваемого параметра, s - дальность до объекта, P - начальная ковариационная матрица, Q,R,V - ковариоционные матрицы шумов, y - измерения, k - количество измерений, n - размерность вектора z, m - размерность вектора y.

Последние две функции описаны, исходя из примера гл.4.1. по обоим методам. Значение параметров такое же, как и в вышеуказанной функции.

· matrix.h и matrix.cpp - класс, описывающий матрицу и операции над ней. Здесь определены такие операторы как +, = , *,-, и действия над матрицами: транспонирование, отыскание обратной матрицы, отыскание определителя.

· main.cpp содержит инициализацию переменных, работу с файлами, вызов вышеуказанных функций.

Заключение

В рамках данной работы описаны два критерия оценивания вектора состояния динамической системы.

На основе этих критериев разобраны три случая: фильтрация линейной системы по критерию МАД, и фильтрация нелинейной системы по обоим критериям. Заметим, что каждый из фильтров оптимален лишь в рамках своего метода оценивания. В случае линейной фильтрации оба метода дают одни и те же рекуррентные соотношения. Нелинейные фильтры по критерию МАД является менее эффективным, так как приходится линеаризовывать нелинейные функции, а это существенно влияет на точность.

Данные методы реализованы и протестированы на одномерном примере. По полученным результатам можно сказать, что оцениваемый параметр сглаживается к среднему значению, а дисперсия убывает от шага к шагу.

фильтр калман спутниковый сигнал

Приложение

Доказательство Леммы об обращении

Лемму об обращении матрицы можно сформулировать следующим образом

Пусть удовлетворяют уравнению

Причем также существуют.

Тогда матрица может быть найдена по формуле

Докажем эту лемму путем выполнения таких преобразований, которые позволяют из получить . Перейти на страницу: 1 2

Другие статьи по теме:

Микропроцессорная система управления объектом Микропроцессорные и информационно-управляющие системы, в настоящее время, стали одним из наиболее дешевых и быстрых способов обработки информации. Практически ни одна область современно ...

4-канальный логический анализатор на PIC микроконтроллере Микроконтроллер - компьютер на одной микросхеме. Предназначен для управления различными электронными устройствами и осуществления взаимодействия между ними в соответствии ...

История развития пожарной автоматики В современном обществе огромное внимание уделяется созданию систем пожарной безопасности объектов, которые предназначены для защиты жизни людей и материальных ценностей от огня. Ведь опа ...