Методи адаптивного оцінювання параметрів руху безпілотного літального апарату на основі вимірювань сенсорної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorТовкач, Ігор Олегович
dc.date.accessioned2018-09-26T12:52:40Z
dc.date.available2018-09-26T12:52:40Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenAn actual scientific problem of developing methods for adaptive estimation of the maneuvering UAV movement parameters based on TDOA- and RSS-measurements of the sensor network and their complex use that allow to increase the accuracy of determination its location has been solved in the dissertation. Еhe relevance of the task of determining of the UAV movement parameters based on the sensor network data, due to the emergence of a new class of threats using UAV, which leads to the need to develop systems that solve the problems of detection, location and UAV movement parameters. The analysis of methods for locating UAVs based on TDOA- and RSS- measurements of the sensor network based on mathematical methods of maximum likelihood and least squares is carried out. It is noted that in known methods of calculating the UAV coordinates is performed after arrival of measurements from all sensors. The methods of Kalman filtering and adaptive estimation of object motion parameters are considered and conclusion that it is expedient to use the mathematical apparatus of mixed Markov processes in discrete time to solve the formulated scientific problem. The research problem was formulated. With use of a mathematical apparatus of the extended Kalman filtering, recurrent algorithms for determining the UAV location based on TDOA- and RSS-measurements of the sensor network and also in case of their complex processing were developed. The developed algorithms allow to obtain UAV location characteristics close to the potentially achievable ones determined by lower bound Cramer-Rao and do not require the inversion of large-dimensional matrixes. On the basis of a mathematical apparatus of the mixed Markov processes in discrete time optimal and quasioptimal algorithms of the adaptive filtering of the maneuvering UAV movement parameters according to a sensor network data are synthesized on a basis of: TDOA-measurements; RSS-measurements; complex processing of TDOA- and RSS- measurements. Оn the basis of a mathematical apparatus of the mixed Markov processes in discrete time optimal and quasioptimal adaptive algorithms of filtering of the UAV movement parameters with different types of maneuver based on TDOA- and RSS-measurements and in case of their complex processing are synthesized. The devices realizing them, are multi-channel and belongs to the class of devices with feedbacks between channels. In quasioptimal adaptive algorithms, the processing of measurements arriving from sensors of the sensor network is performed using a sequential procedure for execution calculations. In doing so, they provide the polygous approximation of the a posteriori probability density of the estimated vector of the radio source motion parameters. The efficiency of the obtained algorithms by means of statistical modeling on a computer on the plane and in three-dimensional space is analyzed. The developed adaptive filters based on TDOA- and RSS- measurements allow to reduce RMS errors UAV position in the horizontal plane in comparison with recurrent location algorithms by 2 to 4 times, and the use of complex processing of TDOA- and RSS- measurements of the sensor network, allows to reduce RMS of this error by an additional 2 to 5 times. Adaptive filters based on TDOA- and RSS- measurements allow to recognize the hovering and almost uniform motion of the UAV with the probability close to unit. Adaptive filter based on complex processing of TDOA- and RSS- measurements allows to increase the probability of recognition of short-term UAV maneuvers by 15 – 40%. The configuration of nine sensors, eight of which are located uniformly on a circle, provides a view of the isolines of the circular RMS in the horizontal plane also in the form of circles and can be recommended if the direction of the UAV appearance is unknown. In addition, a comparative analysis of the computational costs required for the implementation of developed algorithms, and also possibilities of their implementation on the basis of modern computer systems is carried out.en
dc.description.abstractruС использованием математического аппарата расширенного фильтра Калмана разработаны рекуррентные алгоритмы определения местоположения БПЛА на основе TDOA- и RSS- измерения сенсорной сети, а также при их комплексной обработке. Разработанные алгоритмы позволяют получить характеристики определения местоположения БПЛА близкие к потенциально достижимым, определяемым нижней границей Рао-Крамера и не требуют обращения матриц больших размерностей. На основе математического аппарата смешанных марковских процессов в дискретном времени синтезированы оптимальный и квазиоптимальный адаптивные алгоритмы фильтрации параметров движения БПЛА с различными видами маневра на основе TDOA- и RSS- измерений и при их комплексной обработке. В квазиоптимальных адаптивных алгоритмах обработка измерений, поступающих от датчиков сенсорной сети, выполняется с помощью последовательной процедуры выполнения вычислений. Выполнены оценка эффективности полученных алгоритмов с помощью статистического моделирования на ЭВМ, а также анализ возможностей их реализации на базе современных вычислительных систем.ru
dc.description.abstractukЗ використанням математичного апарату розширеного фільтра Калмана розроблені рекурентні алгоритми визначення місцеположення БПЛА на основі TDOA- і RSS- вимірювань сенсорної мережі, а також при їх комплексній обробці. Розроблені алгоритми дозволяють отримати характеристики визначення місцеположення БПЛА близькі до потенційно досяжних, що визначаються нижньою границею Рао-Крамера і не потребують обернення матриць великих розмірностей. На основі математичного апарату змішаних марківських процесів в дискретному часі синтезовано оптимальний і квазіоптимальний адаптивні алгоритми фільтрації параметрів руху БПЛА з різними видами маневру на основі TDOA- і RSS- вимірювань і при їх комплексній обробці. У квазіоптимальних адаптивних алгоритмах обробка вимірювань, що надходять від датчиків сенсорної мережі, виконується за допомогою послідовної процедури виконання обчислень. Виконано оцінку ефективності отриманих алгоритмів за допомогою статистичного моделювання на ЕОМ, а також аналіз можливостей їх реалізації на базі сучасних обчислювальних систем.uk
dc.format.page22 сuk
dc.identifier.citationТовкач, І. О. Методи адаптивного оцінювання параметрів руху безпілотного літального апарату на основі вимірювань сенсорної мережі : автореф. дис. … канд. техн. наук : 05.12.17 – радіотехнічні та телевізійні системи / Товкач Ігор Олегович. – Київ, 2018. – 22 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/24590
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсенсорная сетьuk
dc.subjectрасширенный фильтр Калманаuk
dc.subjectбезпілотний літальний апаратuk
dc.subjectTDOA-вимірюванняuk
dc.subjectRSS-вимірюванняuk
dc.subjectсенсорна мережаuk
dc.subjectрозширений фільтр Калманаuk
dc.subjectрекурентний адаптивний алгоритмuk
dc.subjectзмішаний марківский процесuk
dc.subjectunmanned aerial vehicleen
dc.subjectTDOA-measurementen
dc.subjectRSS-measurementen
dc.subjectsensor networken
dc.subjectan extended Kalman filteren
dc.subjectrecurrent adaptive algorithmen
dc.subjectmixed Markov processesen
dc.subjectбеспилотный летательный аппаратru
dc.subjectTDOA-измеренияru
dc.subjectRSS-измеренияru
dc.subjectсенсорная сетьru
dc.subjectрасширенный фильтр Калманаru
dc.subjectрекуррентный адаптивный алгоритмru
dc.subjectсмешанный марковский процессru
dc.subject.udc621.396.96:621.317](043.3)+629.7.014:004.732]:621.317] (043.3)uk
dc.titleМетоди адаптивного оцінювання параметрів руху безпілотного літального апарату на основі вимірювань сенсорної мережіuk
dc.typeThesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tovkach_aref.pdf
Розмір:
1.33 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Автореферати (РТПС)
Автореферати (вільний доступ)