Повышение точности определения параметров движения объекта на основе априорной информации

Статья посвящена задаче обоснования различных методов повышения точности определения параметров движения наземного объекта (НО) с помощью аппаратуры, установленной на борту беспилотного летательного аппарата (БЛА), основанных на комплексном использовании информации, поступающей как с бортовых систем видеонаблюдения, так и основанной на рассмотрении априорных стохастических математических моделей движения НО. На основе анализа математических моделей бортовых систем видеонаблюдения обоснован общий вид стохастической математической модели измерителя параметров движения НО. Сделано обоснование стохастической динамической математической модели изменения параметров движения НО, основанной на возможности априорного получения экспериментальных данных о движении НО в типовых условиях с последующей статистической обработкой полученных результатов. Проведено сведение прикладной задачи слежения за НО к ее классической постановке с различными вариантами представления в математической форме. Рассмотрены различные варианты решения задачи оценивания параметров движения НО в зависимости от ее постановки при наличии измерений. Приведены различные полученные аналитически решения данной задачи, основанные на соответствующих обоснованных критериях качества. В соответствии с этими критериями приведены алгоритмы комплексной обработки априорной и апостериорной информации о движении НО. Проведена оценка возможных ошибок оценивания параметров движения НО, вызванных методически неправильной постановкой задачи. Разработана компьютерная модель, на основе которой проведено исследование полученных аналитическими методами алгоритмов обработки на борту БЛА информации о параметрах движения НО. Приведенные графические зависимости наглядно показывают качественные и количественные изменения оцениваемых параметров и возможных ошибок оценивания в различных условиях. Полученные результаты предоставляют исследователям возможность на этапе предварительного проектирования бортовых систем БЛА обосновывать некоторые основные требования к элементам беспилотного авиационного комплекса, выполняющим задачи управления БЛА и формирования оптимальной траектории его полета при сопровождении НО.

1. Лобатый, А. А. Управление беспилотным летательным аппаратом при сопровождении подвижного наземного объекта / А. А. Лобатый, П. В. Холод // Системный анализ и прикладная информатика. 2025. № 1. С. 21–26.

2. Обработка изображений в авиационных системах технического зрения / Л. Н. Костишкин, В. С. Гуров, Е. Р. Муратов [и др.]; ред. Л. Н. Костишкина, М. Б. Никифорова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. 240 с.

3. Молчанов, А. С. Математическое моделирование цифровых оптико-электронных систем военного назначения при проведении государственных летных испытаний / А. С. Молчанов, Е. В. Чаусов // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: сб. материалов VI Всерос. науч.-практ. конф, Москва, 27–28 марта 2019 г. М.: Моск. гос. техн. ун-т имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2019. С. 149–158.

4. Шейников, А. А. Точность определения координат беспилотного летательного аппарата с навигационным комплексом, включающим оптико-электронную систему позиционирования / А. А. Шейников, А. М. Коваленко, А. А. Санько // Научный вестник МГТУ ГА. 2023. Т. 26, № 1. С. 81–94.

5. Моделирование заторов с использованием данных от блютуз-датчиков о транспортном потоке / Д. В. Навой, А. А. Лобатый, Д. В. Капский, С. А. Ляпин // Инфокоммуникационные и интеллектуальные технологии на транспорте: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. Липецк, 2022. С. 171–177.

6. Справочник по теории автоматического управления / под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. 712 с.

7. Методы классической и современной теории автоматического управления: учеб.: в 5 т. 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2004. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления. 640 с.

8. Синицин, И. Н. Фильтры Калмана и Пугачева / И. Н. Синицин. М.: Ун-тская кн., 2006. 640 с.

9. Лобатый, А. А. Оптимальное оценивание случайного процесса по критерию максимума апостериорной вероятности / А. А. Лобатый, Ю. Ф. Яцына, Н. Н. Арефьев // Системный анализ и прикладная информатика. 2016. № 1. С. 35–41.

10. Лобатый, А. А. Особенности построения алгоритмов оценивания параметров многомерных случайных процессов / А. А. Лобатый, А. Ю. Бумай // Системный анализ и прикладная информатика. 2020. № 1. С. 24–31.

11. Лобатый, А. А. Оценка навигационных параметров подвижного объекта в условиях многорежимности / А. А. Лобатый, А. С. Бенкафо // Доклады БГУИР. 2014. № 4 (82). С. 52–58.

12. Лобатый, А. А. Особенности применения фильтров Калмана–Бьюси в комплексах ориентации и навигации / А. А. Лобатый, А. С. Бенкафо // Доклады БГУИР. 2013. № 5 (75). С. 67–71.

13. Сейдж, Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Э. Сейдж, Дж. Мелс. М.: Связь, 1976. 496 с.

14. Тюрин, Ю. Н. О проверке датчиков случайных чисел / Ю. Н. Тюрин, В. Э. Фигурнов // Теория вероятности и ее применение. 1990. Т. 35, вып. 1. С. 156–161.

15. Shestakov, A. L. Об измерении белого шума / A. L. Shestakov, G. A. Sviridyuk // Вестник. ЮУрГУ. Сер. Математическое моделирование и программирование. 2012. Вып. 13. С. 99–108.