Децентрализованное мультисенсорное оценивание параметров движения объекта по сложной траектории

Abstract

В работе рассматривается задача мультисенсорного оценивания параметров модели объекта, движущегося по сложной траектории, состоящей из отрезков прямолинейного и кругового движения в условиях зашумленных измерений. Для решения поставленной задачи используется описание сложной траектории движения объекта в виде набора линейных стохастических моделей, отвечающих за различные участки траектории и децентрализованный мультисенсорный алгоритм оценивания вектора состояния модели движения на основе информационной формы фильтра Калмана. Приведены результаты численных экспериментов, подтверждающие применимость предложенного подхода. The paper addresses the problem of multisensor estimation of the model parameters of an object moving along a complex trajectory consisting of straight and circular motion segments subject to noisy measurements. To solve the problem, we use a description of a complex object trajectory in the form of a set of linear stochastic models responsible for different parts of the trajectory and a decentralized multisensor algorithm for estimating the object state vector based on the information form of the Kalman filter. The results of numerical experiments confirms the applicability of t1e proposed approach.