علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

ردیابی هدف مانوردار از روی سمت با استفاده از مدل مارکوف مرتبه دوم غیرخطی

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، سمنان، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی برق-کنترل، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی، قزوین، ایران
چکیده
در این مقاله ضمن بررسی و تحلیل مدل حرکتی مانوردار برای هدف، روش جدیدی مبتنی بر روش چند مدلی IMM برای حل مسئله‌ی ردیابی در حضور نویز اندازه‌گیری ارائه می‌شود. در این روش دو مدل به کار می-رود که برای هر مدل از یک صافی کالمن توسعه‌یافته برای تخمین حالت مربوط به مدل تصادفی هدف استفاده می‌شود. تخمین نهایی حالت مربوط به حرکت هدف متشکل از حالت‌های این دو مدل است؛ به این صورت که برای هر مدل وزن خاصی به صورت تطبیقی محاسبه می‌شود و تخمین نهایی هدف از جمع وزن‌دار حالت‌های مربوط به هر مدل بدست می‌آید. در این مقاله برای تخمین بهتر از مدل‌های مارکوف مرتبه دوم برای توصیف رفتار سیستم استفاده شده است که منجر به کاهش تعداد مدل‌های حرکتی مورد نیاز می‌شود. به این معنی که برای تصمیم‌گیری برای مدل بعدی از دو مدل قبل کمک گرفته می‌شود و الگوریتمی به‌مراتب بهتر از الگوریتم IMM مرتبه اول ارائه می‌شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] J.A. Fawcett, “Effect of course maneuvers on bearings-only range estimation,” IEEE Transactions On Acoustics Speech and Signal Processing, vol. 36, no.8, p.p. 1193–1199, 1988.
[2] Y. Oshman and P. Davidson, “Optimization of observer trajectories for bearings-only target localization,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 35, no. 3, p.p. 892–902, 1999.
[3] M. Gavish and A. J. Weiss, “Performance analysis of bearing-only target location algorithms,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System, vol.28, no.3 , p.p 817–828, 1992.
[4] Popoli. R and S. Blackman, “Design and Analysis of Modern Tracking Systems,” Artech House radar library. Artech House 1 1999.  
[5] M. F. Huber, “Chebyshev polynomial Kalman filter,” Digital Signal Processing, vol. 23 ,no. 5,p. p. 1620–1629, 2013.
[6] T. Yang, P. G. Mehta, and S. P. Meyn, “Feedback particle filter,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol.58,  no.10, p. p. 2465–2480, 2013.
[7] B. Jia, M. Xin, and Y. Cheng, “High-degree cubature Kalman filter,” Automatica,vol. 49, no. 2, p.p 510–518, 2013.
[8] L. Badriasl, and. K. Dogancay, “Three-Dimensional Target Motion Analysis Using Azimuth/Elevation Angles,” IEEE Transactions On Aerospace And Electronic System, vol.50, no.4, p.p. 3178-3194, 2014.
[9] L. Scala and M,B Morelande, “An analysis of the single sensor bearings-only tracking problem,” 11 th International Conference on Information Fusion, p.p 1-6, 2008.
[10] O. Straka, J. Dunik and M. Simandl, “Performance Evaluation of Local State Estimation Methods in Bearings-only Tracking Problems,” 14 th International Conference on Information Fusion,  p.p 1-8, 2011.
[11] A.G. Lindgren, K.F. Gong, “Position and Velocity Estimation Via Bearing Observations,” IEEE Transactions on Aerospace and electronic systems, vol.4, p.p 564-577, 1978.
[12] M. T. Sabet, A. R. Fathi, and H. R. Mohammadi Daniali, “Optimal design of the own ship maneuver in the bearing-only target motion analysis problem using a heuristically supervised extended Kalman filter,” Ocean Engineering, vol. 123, p.p 146–153, 2016.
[13] B. Ristic and M. S. Arulampalam, “Tracking a manoeuvring target using angle-only measurements: algorithms and performance,” Signal Processing ,vol.83,  p.p 1223–1238, 2003.
[14] H. E. Soken, C. Hacizade, and S. Sakai, “Simultaneous adaptation of the process and measurement noise covariances for the UKF applied to nanosatellite attitude estimation, IFAC Proceedings, vol. 47, no. 3 p.p 5921-5926, 2014.
[15] X. Wang, Z. You, and K. Zhao, “Inertial/celestial-based fuzzy adaptive unscented Kalman filter with Covariance Intersection algorithm for satellite attitude determination,” Aerospace Science and Technology,vol.48, p. p 214–222, 2016.
[16] B. Feng, M. Fu, H. Ma, Y. Xia, and B. Wang, “Kalman Filter With Recursive Covariance Estimation & Sequentially Estimating Process Noise Covariance,” IEEE Transactions on Industrial Electronics , vol.61, p.p 6253-6263, 2014.
[17] le Cadre, J-P., and S. Laurent-Michel, “Optimizing the receiver maneuvers for bearings-only tracking,” Automatica, vol.35, no.4, p.p 591–606, 1999.
[18] Li ,  X. Rong. and V. P. Jilkov, “Survey of maneuvering target tracking. Part I. Dynamic models,” IEEE Transaction on Aerospace and Elecreonic Systems, vol.39,  no.4, p.p 1333-1364, 2003.
[19] J. Lan, X. R. Li, V. P. Jilkov, and C. Mu, “Second-Order Markov Chain Based Multiple-Model Algorithm for Maneuvering Target Tracking,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.49, no.1, p.p 3-19, 2013.
[20] Blom, AP. Henk, and  y. Bar-Shalom,.“The interacting multiple model algorithm for systems with Markovian switching coefficients,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol.33, no.8, p.p 780-783, 1998.
[21] Nardone, C. Steven. and. M. L. Graham.,“A closed-form solution to bearings-only target motion analysis ,” IEEE Journal of Oceanic Engineering,vol.22,no.1 ,p. p. 168-178, 1997.
[22] B. Ristic, S. Arulampalam, and N. Gordon, “Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications,” Artech House,2003.
[23] A. Farina, “ Target tracking with bearings-Only measurements,” Signal Processing, vol78, no.1, p.p 61–78, 1999.
[24] S. E. Hammel, P.T. Liu, E.J. Hilliard, et.al, “Optimal observer motion for localization with bearing measurements,” Computers and Mathematics with applications vol.18, no01-3 , p.p 171-180, 1989.
[25] S. E. Hammel, and V. J. Aidala, “Observability requirements for three dimensional tracking via angle measurements,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,  vol.2, p.p 200–207, 1985.
[26] S. C. Nardone, and  V. J. Aidala, “Observability criteria for bearings-only target motion analysis,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic systems vol.2 ,  p.p 162–166, 1981.
[27] Le Cadre , J.-P. and O. Tremois, “Bearings-only tracking for maneuvering sources,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol.34, no.1, p.p 179-193, 1998.
[28] Ristic , Branko, and B. Arulampalam., “Bernoulli Particle Filter with Observer Control for Bearings-Only Tracking in Clutter,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol.48, no.3, p.p 2405–2415, 2012.
[29] D. H. Dini, C. Jahanchahi, and D. P. Mandic, “Kalman filtering for widely linear complex and quaternion valued bearings only tracking,” IET Signal Processing, vol.6, no.5, p.p 435–445, 2012.
[30] K. Ito and K. Xiong, “Gaussian filters for nonlinear filtering problems,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol 45, no.5, p.p 910–927, 2000.
[31] J. L. Kraige and  L. G. Meriam, “Engineering Mechanics: Dynamics 7th Edition: Dynamics,” Wiley, 2012.
 

  • تاریخ دریافت 27 تیر 1400
  • تاریخ بازنگری 07 اسفند 1400
  • تاریخ پذیرش 18 اسفند 1400
  • تاریخ اولین انتشار 18 اسفند 1400