Виокремлення складного тренду сигналів у системах інтелектуальної підтримки руху об’єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБурау, Н. І.
dc.contributor.authorМішура, К. А.
dc.date.accessioned2023-03-02T08:58:44Z
dc.date.available2023-03-02T08:58:44Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe article is devoted to the study of problems of intellectualization of control systems of moving objects to ensure their reliable operation in difficult conditions in various physical environments. Intelligent traffic support systems are developed based on the integration of measurement, computing, communication and control technologies and are designed to ensure the collection, accumulation and processing of information, determination of navigation parameters, formation of control influences, visualization of the positioning and movement trajectories of objects, monitoring of the functional state of objects and the state of the operating environment, etc. When restoring the lost trajectory of a moving object in the conditions of its complex movement, when approximating complex algorithms in adaptive control systems, with sudden changes in the trajectory or conditions of movement, there is a need to extract a complex trend from noiselike signals. The existing filtering algorithms do not provide acceptable efficiency, especially in conditions of limited a priori information about the nature of changes in the useful signal component. The article proposes and substantiates the use of wavelet filtering to suppress interference and extract the initial signal of a complex shape. A study of the effectiveness of extracting a complex useful signal against the background of Gaussian noise and harmonic disturbances was conducted. To process the simulated signals, wave functions of various orders from the families of Dobechies, symlets, and coiflets were used. The effectiveness of wavelet filtering was evaluated by the mean square deviation value of the selected trend and the model of the useful signal. The comparative analysis of the obtained results showed the feasibility of using the wave function of the family of symlets, which ensured the minimum value of the root mean square deviation of the selected trend from the model of the useful signal.uk
dc.description.abstractukСтаттю присвячено дослідженням проблем інтелектуалізації систем керування рухомими об’єктами для забезпеченні їх надійної експлуатації в складних умовах у різних фізичних середовищах. Системи інтелектуальної підтримки руху розробляються на основі інтеграції вимірювальних, обчислювальних, комунікаційних та керуючих технологій та призначені для забезпечення збору, накопичення та обробки інформації, визначення навігаційних параметрів, формування керуючих впливів, візуалізації позиціонування та траєкторій руху об’єктів, моніторингу функціонального стану об’єктів та стану середовища функціонування тощо. При відновленні втраченої траєкторії рухомого об’єкта в умовах його складного руху, при апроксимації складних алгоритмів в системах адаптивного керування за різких змін траєкторії чи умов руху виникає необхідність виокремлення складного тренду з шумоподібних сигналів. Існуючі алгоритми фільтрації не забезпечують прийнятної ефективності, особливо в умовах обмеженої апріорної інформації про характер змінювання корисної складової сигналу. У статті запропоновано та обґрунтовано використання вейвлетної фільтрації для пригнічення завад і виокремлення початкового сигналу складної форми. Проведено дослідження ефективності виокремлення складного за формою корисного сигналу на фоні гаусівського шуму та гармонічних завад. Для обробки змодельованих сигналів використано хвильові функції різних порядків з сімейств Добеші, симлетів та койфлетів. Ефективність вейвлетної фільтрації оцінювалась за значенням середньоквадратичного відхилення виділеного тренду та моделі корисного сигналу. Порівняльний аналіз отриманих результатів показав доцільність використання хвильової функції сімейства симлетів, що забезпечило мінімальне значення середньоквадратичного відхилення виділеного тренду від моделі корисного сигналу.uk
dc.format.pagerangeС. 5-11uk
dc.identifier.citationБурау, Н. І. Виокремлення складного тренду сигналів у системах інтелектуальної підтримки руху об’єктів / Бурау Н. І., Мішура К. А. // Вісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2022. – Вип. 64(2). – С. 5-11. – Бібліогр.: 16 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53238
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceВісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць, 2022, Вип. 64(2)uk
dc.subjectскладний тренд сигналуuk
dc.subjectзавадиuk
dc.subjectвейвлетна фільтраціяuk
dc.subjectхвильові функціїuk
dc.subjectапроксимаціїuk
dc.subjectдеталіuk
dc.subjectcomplex signal trenduk
dc.subjectinterferenceuk
dc.subjectwavelet filteringuk
dc.subjectwaveletsuk
dc.subjectapproximationsuk
dc.subjectdetailsuk
dc.subject.udc519.246.8:621.372uk
dc.titleВиокремлення складного тренду сигналів у системах інтелектуальної підтримки руху об’єктівuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
VKPI-sPr_2022-64_p5-11.pdf
Розмір:
730.23 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник КПІ. Серія Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 64(2)