Повышение точности радиолокационных систем транспорта в условиях возмущений измерительных процессов на основе модификации инвариантного погружения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Пугачев Игорь Михайлович

• Пугачев Игорь Михайлович
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Пугачев Игорь Михайлович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА

ТОЧНОСТЬ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ТРАНСПОРТА В УСЛОВИЯХ ВОЗМУЩЕНИЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ

1.1 Анализ практических решений в области радиолокационных измерений параметров движения

1.2 Критерии точности оценки параметров движения транспортных средств и выбор показателя эффективности радиолокационных систем

1.3 Выбор путей повышения точности радиолокационных систем на основе анализа научно-методического аппарата синтеза алгоритмов оценки параметров движения транспортных средств в условиях возмущений измерительных процессов

1.4 Формализация и постановка общей научной задачи исследования

1.5 Системный подход к решению стохастической задачи синтеза:

частные научные задачи

1.6 Выводы по разделу

ГЛАВА 2. СИНТЕЗ ДИСКРЕТНЫХ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ

ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТА В УСЛОВИЯХ ВОЗМУЩЕНИЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ57

2.1 Постановка первой задачи двухэтапной оптимизации

2.2 Метод синтеза алгоритмов оценки параметров движения транспортных средств при нестационарных возмущениях измерительных процессов

2.3 Анализ и синтез алгоритмов оценки параметров движения транспортных средств при нестационарных возмущениях измерительных процессов

2.4 Выводы по разделу

ГЛАВА 3 СИНТЕЗ ДИСКРЕТНЫХ АЛГОРИТМОВ ИНВАРИАНТНОГО

ПОГРУЖЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТА В УСЛОВИЯХ ВОЗМУЩЕННИЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ

3.1 Постановка второй задачи двухэтапной оптимизации

3.2 Синтез алгоритмов инвариантного погружения с использованием

решений первой оптимизационной задачи

3.3 Модификация метода инвариантного погружения

3.4 Синтез дискретных алгоритмов инвариантного погружения

3.5 Выводы по разделу

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ТРАНСПОРТА И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ДИСКРЕТНЫХ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ

4.1 Практические рекомендации по применению синтезированных дискретных алгоритмов оценки параметров движения транспорта и инвариантного погружения

4.2 Повышение точности радиолокационных систем воздушного транспорта на основе синтезированных дискретных алгоритмов оценки параметров движения транспорта

4.3 Статистическое моделирование оценки параметров движения водного транспорта радиолокационной судовой системой типа «Наяда-25МЕ» в условиях возмущения измерительныхпроцессов

4.4 Сравнительный анализ новых дискретных алгоритмов оценки параметров движения транспорта на примере задачи измерения пеленга воздушной цели в условиях возмущений измерительных процессов

4.5 Статистическое моделирование оценки параметров движения воздушного транспорта радиолокационной станцией типа «GroundMaster GM 403» в условиях возмущения измерительных процессов

4.6 Разработка аппаратно-программного комплекса моделирования процессов управляемой динамики беспилотных средств при поисковом проектировании

4.7 Идентификация параметра акселерометра аппаратно-программного комплекса с использованием метода инвариантного погружения

4.8 Выводы по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Оценка параметров измерительных процессов в условиях

возмущений (пропуск данных)

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акты реализации

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Квазилинейный адаптивный экстраполятор

радиолокационных систем

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Устройство управления автоматическими системами при

структурной неопределенности

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение точности радиолокационных систем транспорта в условиях возмущений измерительных процессов на основе модификации инвариантного погружения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования и степень её разработанности. В настоящее время информационно-измерительные системы (ИИС) обеспечивают функционирование широкого класса устройств: от относительно простых бытовых приборов до современных промышленных роботов и беспилотных средств [1]. При этом независимо от предназначения системы управления ее эффективность определяется качеством обработки измерительной информации. Так, например, точность оценивания параметров движения транспортных средств (ТС) напрямую связана с безопасностью движения, которая, в том числе может обеспечиваться датчиками ускорения инерциальных навигационных систем с частотой дискретизации 103 Гц [2]. Это связано с тем, что в таком случае криволинейное движение беспилотного ТС может рассматриваться как совокупность линейных отрезков траекторий. Вместе с тем, недорогие акселерометры обладают невысокой точностью и используются для грубого определения пройденного пути и скорости. Дальнейшее повышение эффективности ИИС приводит к резкому увеличению их стоимости, что в ряде случаев экономически нецелесообразно.

Необходимость всепогодного применения ТС привела к развитию технологии множественного приема-передачи в радиолокационных системах (РЛС) и их повсеместному применению на ТС в качестве дополнительного источника измерительной информации. Другая причина широкого распространения таких РЛС заключается в получении информации о параметрах движения управляемого объекта на большом расстоянии на земле, воде и в воздухе. Это позволяет повысить безопасность эксплуатации соответствующего ТС. Кроме того, оценки параметров движения могут являться ключевым источником информации для отнесения цели к классу беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), что особо важно в текущей военно-политической ситуации [3]. Поэтому, объектом исследований выбраны РЛС, обеспечивающие измерение параметров движения ТС на суше, воде и в

воздухе.

Эффективность функционирования РЛС не редко характеризуется показателями точности, коэффициентом проводки, длительностью разрывов трасс. При этом абсолютная погрешность измерений входит в подавляющее большинство критериев синтеза алгоритмов оценки параметров движения, для адаптации которых к возмущениям в соответствии с современной тенденцией развития измерительной техники часто используют методы теории интеллектуальных систем. На практике подобные решения не всегда могут быть реализованы в силу динамики протекающих процессов и ограничений вычислительной мощности бортовых РЛС.

Таким образом, совершенствование РЛС может идти по двум направлениям: развитие аппаратной части или модернизация алгоритмов обработки измерительной информации.

Несмотря на то, что в последние годы произошло заметное улучшение метрологических характеристик средств измерений, часто не удается достичь заданной точности оценивания. Причина такой ситуации - возмущения измерительного процесса, природа которых различна и зависит от области применения ИИС. Среди источников возмущений погодные условия, особенности среды, где движется управляемый объект, маневр, сокрытие за локальным объектом и т. д. Их влияние приводит к несоответствию математической модели положенной в основу алгоритма оценки наблюдаемому процессу [4]. В результате увеличивается погрешность измерений. Это может стать причиной срыва соответствующей вычислительной процедуры, что, например, при решении задач обеспечения безопасности воздушного движения является предпосылкой происшествия и, как следствие, сопряжено с человеческими жертвами.

Таким образом, при радиолокационных измерениях параметров движения ТС в условиях возмущения измерительного процесса возникает противоречие в практике между точностью оценки параметров движения ТС и требованиями к допустимой ошибке оценки. Поэтому цель исследования - повышение точности радиолокационных систем ТС в условиях возмущений измерительного процесса.

Необходимо отметить, что задача синтеза алгоритмов оценки параметров

движения ТС в общем случае по настоящее время остается неразрешенной из-за известных сложностей решения уравнения Колмогорова-Фоккера-Планка. Конечномерное приближение решения этого уравнения позволило получить фильтр нормальной аппроксимации [5]. Его недостатком является то, что число уравнений, описывающих фильтр, квадратично зависит от порядка измеряемого процесса [6]. Линеаризация фильтра нормальной аппроксимации в окрестности полученной оценки приводит к обобщенному фильтру Калмана, который дает оптимальное решение при линейных уравнениях состояния и наблюдения в совокупности с нормальным распределением шумов наблюдения и состояния.

В случаях, когда эти уравнения являются линейными, выбор алгоритма оценивания зависит от характера случайных воздействий. Если случайные воздействия подчинены гауссовскому закону, то применяют различные модификации фильтра Калмана. Для не гауссовских распределений широко используется фильтр частиц, который сочетает байесовскую рекурсивную процедуру оценивания с методом Монте-Карло. Поэтому его применение на практике требует больших вычислительных затрат, что может являться ограничением для использования в бортовых вычислительных комплексах. В таком случае более привлекательным в плане реализации является фильтр Пугачева [7]. Уравнение линейного фильтра Пугачева при независимых не гауссовских шумах совпадает с уравнением фильтра Кал-мана (ФК). Основная трудность построения таких фильтров заключается в выборе структуры и определении безусловного совместного закона распределения значений исходного случайного процесса оценки и вектора наблюдения. В результате для нелинейных систем приходится составлять систему уравнений высокого порядка. Развитием фильтра Пугачева является двухшаговый фильтр Панкова, конкретизирующий структуру фильтра Пугачева путем задания системы из уравнений прогноза и коррекции. Однако оценки, получаемые на основе таких фильтров, не являются оптимальными [8]. Кроме того, при ограниченной вычислительной мощности, с учетом достаточного большого числа шагов по времени, может возникнуть проблема хранения коэффициентов фильтра.

В тоже самое время для исключения влияния возмущений, как причины

недопустимого снижения точности оценивания и даже срыва вычислительной процедуры, нередко к полученным решениям применяют теорию интеллектуальных систем. Так, например, известен нечеткий фильтр Калмана. Однако его реализация приводит к увеличению вычислительной сложности. Применение алгоритмов с элементами искусственного интеллекта, например, нечеткой логикой и нейронных сетей, помимо достоинств имеет ряд недостатков: сложность обучения, невозможность учета при обучении априорной информации, затруднение с интерпретацией адаптированного таким образом алгоритма. Кроме того, не устраняются причины расхождения вычислительных процедур - несоответствие математической модели наблюдаемому процессу или неподходящий условиям выбор метода синтеза, а, следовательно, алгоритма оценки.

В результате указанных сложностей на практике широкое применение нашел «а-в» фильтр, при адаптивной настройке параметров которого также может использоваться нечеткая логика [9].

Подавляющее большинство применяемых в алгоритмах оценки математических моделей - результат представления о стохастическом характере протекающих процессов. Один из традиционных способов учета возмущений заключается в расширении пространства состояний и построении формирующего фильтра. Другой подход к адаптации основывается на оценивании «неизвестного входного управления» [4], которое полагается постоянным в течение некоторого времени, требует обнаружения и оценки для коррекции состояния. Третий распространенный прием состоит в использовании множества моделей, что приводит к многорежимным алгоритмам оценки. В таком случае возникает задача переключения между моделями.

Представление измерительных процессов детерминированными моделями также сопряжено с необходимостью преодоления ряда сложностей. Например, использование теории регуляризации приводит к итерационным алгоритмам оценки, что даже при современном уровне развития ЭВМ может требовать недопустимо большого объема вычислительных затрат. Хорошо известный метод инвариантного погружения приводит к структурно схожим с фильтром Калмана решениям и описанным выше недостаткам, требующим адаптации к возмущениям

синтезированных алгоритмов оценки за счет выбора математической модели, настройки ее параметров или параметров фильтров. В последнем случае, иногда прибегают к ограничению значений ковариационной матрицы или ее уточнению по обновляющему процессу, пересчету с плавной подстройкой и т.д.

Таким образом, возникает противоречие в науке между требованием максимальной точности оценивания параметров движения ТС в условиях возмущений измерительного процесса и требованиями к адекватности и простоте положенной в основу процедуры синтеза математической модели протекающих процессов, которые диктуются возможностями исследователя.

Системный подход к разрешению противоречия в науке может состоять в декомпозиции задачи синтеза на несколько более простых задач. Подобная процедура предлагается известной «схемой двухэтапной оптимизации» [10], согласно которой стохастическая задача оценки делится на две оптимизационные задачи. Первая оптимизационная задача выделяется с использованием гипотезы о том, что внешние возмущения не существенны и их можно не учитывать, т.е. предлагается решать исходную оптимизационную задачу с использованием менее полной математической модели. Так появляется задача типа синтеза управления, рассматриваемого как причина нестационарных возмущений измерительного процесса. Ее решение с использованием принципа максимума Л.С. Понтрягина сопряжено с известными трудностями [11]. Один из путей преодоления возникающих сложностей состоит в сужении множества рассматриваемых процессов до удовлетворяющих уравнениям Лагранжа второго рода и использовании условия максимума функции обобщенной мощности [12], что приводит к квазиоптимальным обратным связям. Они обеспечивают конструктивность решения задачи оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов на основе поиска компромисса между простотой математической модели измерительного процесса и ее адекватностью [4]. Результатом этого этапа будут вытекающие из уравнения Лагранжа второго рода динамические модели и соответствующие им дискретные алгоритмы оценки. Для их параметрической адаптации, как и в случае «а-в» фильтра, используется нечеткая логика.

Второй этап оптимизации требует решения задачи оценки, поставленной как двухточечная краевая задача (ДТКЗ). Для этого в соответствии с принципом связности системного анализа предлагается привлечь метод инвариантного погружения, что позволит рассматривать исследуемую систему «как часть (подсистему) другой системы, называемой суперсистемой или старшей системой» [13]. Это даст возможность сведения краевой задачи к задаче Коши. Ключевым пунктом исследования станет построение уравнения инвариантного погружения, где «вторая частная разность становится существенной, когда интервал квантования нельзя считать малым» [14]. Учитывая современный уровень техники, ее возможно исключить, но это порождает неопределенность, которая параметризуется. В результате появляется возможность получить новые уравнения инвариантного погружения, порождающие отличающиеся матрицами перехода состояний и коэффициентом усиления дискретные алгоритмы инвариантного погружения калмановской структуры.

Предметом исследований выбраны алгоритмы и методы оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов РЛС.

Научная задача заключается в разработке методов синтеза алгоритмов оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов на основе инвариантного погружения при априорной неопределенности относительно структуры лагранжевых математических моделей.

Для решения поставленной научной задачи проведена её декомпозиция на следующие частные научные задачи исследования:

- разработка метода синтеза алгоритмов оценки параметров движения ТС при нестационарных возмущениях измерительных процессов и синтез дискретных алгоритмов оценки параметров движения ТС, обеспечивающих повышение точности радиолокационных систем ТС за счет построения адаптивной математической модели, менее полной, чем исходная. Это в условиях возмущений, в сравнении с получившими распространение решениями, позволит получить преимущество по совокупности показателей: усредненная ошибка оценки, усредненный коэффициент проводки, усредненный коэффициент ложных трасс, усредненное время

существования ложных трасс, усредненное время длительности разрывов трасс (первый этап схемы двухэтапной оптимизации - «грубая оценка» [10]);

- модификация дискретного метода инвариантного погружения в целях повышении точности РЛС транспорта путем адаптации к возмущениям измерительного процесса радиолокационной системы с использованием параметризации (второй этап схемы двухэтапной оптимизации - «уточнение оценки»);

- разработка новых дискретных алгоритмов инвариантного погружения для повышения точности радиолокационных систем ТС в условиях возмущений измерительных процессов.

Новые научные положения, выдвигаемые для публичной защиты:

1. Адаптация к возмущениям измерительного процесса и повышение точности РЛС достигается изменением процедуры расчета коэффициента усиления при невязке наблюдений алгоритмов оценки калмановской структуры на основе модификации уравнения инвариантного погружения, что в частном случае приводит к известным решениям задачи оценки параметров движения;

2. Повышение эффективности радиолокационных систем по показателям точности, коэффициенту проводки и длительности разрывов трасс достижимо на основе применения модифицированного метода инвариантного погружения при синтезе алгоритмов оценки параметров движения маневрирующей цели;

3. Повышение точности оценки параметров движения ТС возможно на основе параметрической адаптации дискретных алгоритмов оценки с использованием нечеткой системы продукционных правил, связывающей невязку наблюдения с неопределенностью относительно характера движения ТС.

Новые научные результаты, выдвигаемые для публичной защиты:

1. Метод синтеза алгоритмов оценки параметров движения ТС при нестационарных возмущениях измерительных процессов;

2. Дискретный алгоритм оценки параметров движения ТС;

3. Дискретный квазилинейный алгоритм оценки параметров движения ТС;

4. Модифицированный дискретный метод инвариантного погружения;

5. Дискретные алгоритмы инвариантного погружения.

Научная новизна исследования обусловлена тем, что

а) с целью повышения точности РЛС транспорта разработан новый метод синтеза алгоритмов оценки при нестационарных возмущениях измерительных процессов, отличающийся процедурой построения дискретной адаптивной математической модели, что позволяет синтезировать новые дискретные алгоритмы для оценки параметров движения ТС;

б) разработан новый дискретный алгоритм оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов, отличающийся от «а-в» фильтра структурой матрицы перехода состояний и весовой функции при невязке наблюдений, что обеспечивает компромисс между точностью оценки и вычислительной сложностью расчетов;

в) разработан новый дискретный квазилинейный алгоритм оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов, отличающийся от известных построенной на основе условия максимума функции обобщенной мощности структурой матрицы перехода состояний, что позволяет исключить нелинейные преобразования случайных величин при расчетах;

г) для адаптации к возмущениям измерительного процесса модифицирован дискретный метод инвариантного погружения, отличающийся от известных за счет изменения уравнения инвариантного погружения в результате исключения второй частной разности;

д) разработаны новые дискретные алгоритмы инвариантного погружения, отличающиеся от известных структурами матриц перехода состояний и коэффициента усиления, которые обеспечивают увеличение эффективности РЛС по показателям точности, коэффициенту проводки и длительности разрывов трасс.

Соответствие шифру специальности: настоящие положения и результаты соответствуют паспорту специальности 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика по следующим пунктам:

2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного

интеллекта (п. 1.4, 1.5, 2.1, 3.1);

4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта (п. 2.2, 2.3, 3.2, 3.3, 3.4, 4.5);

7. Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем (п. 4.5, 4.9).

Теоретическая значимость работы состоит в применении синтезированных с использованием условия максимума функции обобщенной мощности динамических моделей измерительных процессов в методе инвариантного погружения. Его модификация приводит к получению новых дискретных алгоритмов инвариантного погружения, которые обеспечивают адаптацию к возмущениям измерительного процесса. Полученный результат устанавливает связь между совокупностью эвристических решений задачи оценки при нормальном распределении шумов наблюдений и состояния, и известным решением задачи оценки в форме фильтра Калмана, адаптирующимся к возмущениям за счет подстройки ковариационной матрицы.

Практическая значимость заключается в том, что синтезированные дискретные алгоритмы оценки параметров движения ТС в задачах оценки пеленга в условиях возмущений обеспечивают в среднем уменьшение ошибки оценки на 11%, увеличение коэффициента проводки на 22%, уменьшение времени длительности разрывов трасс на 20% по сравнению с «а-в» фильтром (см. приложение А). Разработанные алгоритмы оценки параметров движения ТС могут быть применены для повышения эффективности существующих и перспективных РЛС в условиях возмущений. Они использованы при разработке методики калибровки двух-диапа-зонных измерительных комплексов «Барьер Термо ТМЮ-320» (акт внедрения от 2.11.2022 г. № 34/2 ООО «ТМЮ-Ростов»), при модернизации программного обеспечения для радиолокационной судовой системы (акт внедрения от 12.12.2022 г. АО «Горизонт»), для построения модели ТС при синтезе алгоритма оценки, который использован в составе аппаратно-программного комплекса управления железнодорожным переездом (акт внедрения от 15.11.2021 г. ООО «Джинт»).

Достоверность и обоснованность полученных результатов и выводов подтверждается:

а) использованием основных принципов системного подхода, а также обоснованным выбором основных рамок исследования при постановке научной задачи и её решении;

б) корректным применением апробированных математических методов при проведении вычислений;

в) непротиворечивостью полученных результатов с известными работами ученых и специалистов в данной предметной области;

г) положительными заключениями экспертов на публикации в рецензируемых журналах перечня ВАК, наукометрических базах Scopus и Web of Science, а также совпадением результатов статистического моделирования с испытаниями и известными ранее результатами;

д) использованием результатов работы в виде составных частей фундаментальных научно-исследовательских работ (НИР) и прикладных опытно-конструкторских работ (ОКР), связанных с синтезом алгоритмов оценки параметров движения ТС.

Методология и методы исследования. Полученные результаты основаны на применении схемы двухэтапной оптимизации для декомпозиции стохастической задачи оценки, методов конечно-разностной аппроксимации, условия максимума функции обобщенной мощности, дискретного метода инвариантного погружения, параметризации неопределенностей, возникающих при модификации уравнения инвариантного погружения, статистическом моделировании.

Реализация и внедрение результатов работы. Об использовании и внедрении результатов исследования имеется 4 акта о реализации результатов научной работы из 4-х организаций (см. приложение Б):

1. ООО «Джинт» - в рамках НИОКР по гранту ФГП «Развитие» № 468ГРН-ТИС5/45570 (2019 г. - 2021 г.) («НТИ IV / Автонет»), результаты исследований применены для построения динамической модели ТС при синтезе алгоритма оценки калмановской структуры, который использован в составе аппаратно-

программного комплекса управления переездом (АПКУП) «Заградитель-Т» (отчет о НИОКР АААА-Б20-220120890058-3);

2. ООО «ТМЮ-Ростов» - внедрение результатов исследования в методике калибровки двухдиапазонных измерительных комплексов «Барьер Термо ТМЮ-320» на базе тепловизора СОХ СG320-IP;

3. АО «Горизонт» - при модернизации программного обеспечения для радиолокационной судовой системы типа «Наяда-25МЕ» использован новый алгоритм динамической оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов;

4. Донской государственный технический университет (ДГТУ) - внедрение результатов диссертационных исследований в учебный процесс Донского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 11.03.01 профиль «Радиотехнические средства передачи, приема и обработки сигналов» в рамках дисциплины «Статистическая теория радиотехнических систем».

Апробация результатов исследования. Диссертационная работа выполнялась в рамках следующих НИР и НИОКР:

1. Грант РФФИ №215-08-03798 А (2014 г. - 2017 г.), исп., «Синтез адаптивных систем на основе методов объединенного принципа максимума» (в рамках исследований по проекту проведен анализ методов синтеза алгоритмов оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов, поставлены частные задачи исследования в рамках схемы двухэтапной оптимизации);

2. Грант РФФИ №215-38-20835 мол_а_вед (2015 г. - 2016 г.), исп., «Разработка методов структурного синтеза нелинейных автоматических систем с использованием инвариантов» (в рамках исследований по проекту разработан дискретный алгоритм оценки параметров движения ТС в условиях возмущений измерительных процессов - результат 2, выносимый на защиту);

3. Грант ФГП «УМНИК» № 0033574 («Аэронет») (2017 г. - 2018 г.), рук., «Разработка программно-алгоритмического комплекса моделирования процессов управляемой динамики беспилотных средств при поисковом проектировании» (в

рамках исследований по проекту разработан макет беспилотного средства и стенд для отработки алгоритмов оценки параметров движения ТС, получен результат 1, выносимый на защиту);

4. Грант РФФИ №18-38-00937 мол_а (2018 г. - 2019 г.), рук., «Разработка методов синтеза алгоритмов оценки параметров возмущенных процессов на основе максимума обобщенной мощности» (в рамках исследований по проекту получены результат 3 и сформулировано положение 1 , выносимые на защиту);

5. Грант РФФИ №18-08-01494 А (2018 г. - 2020 г.), исп., «Синтез информационно-управляющих систем в условиях структурной неопределенности на основе вариационных принципов», (в рамках исследований по проекту получен результат 4 и сформулировано положение 2, выносимые на защиту);

6. Грант РФФИ №19-01-00151 А (2021 г.), исп., «Интеллектуальные модели и методы повышения стабильности функционирования распределенных инфоком-муникационных систем на базе вариационно-статистического подхода», (в рамках исследований по проекту получен результат 5 и сформулировано положение 3, выносимые на защиту).

Публикации материалов исследования. По тематике исследования всего опубликовано 41 работа, из них 6 - статьи в журналах из перечня ВАК по шифру специальности 2.3.1 (журналы «Информационно-измерительные и управляющие системы» [12, 15, 16], «Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения» [17], «Информация и космос» [18], «Инженерный вестник Дона» [19]), 2 статьи в других рецензируемых журналах из перечня ВАК (журнал «Информатизация и связь» [20], «Измерительная техника» [21]); 23 статьи в сборниках статей и научных докладов [22-44], 10 статей в зарубежных изданиях, индексируемых в базах данных Scopus или Web of Science [45-54].

Также, имеются следующие объекты интеллектуальной собственности, которые приравниваются к публикациям в рецензируемых изданиях, в которых излагаются основные результаты диссертации на соискание ученой степени:

- 10 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ [55-64];

- 5 патентов на изобретения [65-69].

При использовании в публикациях и в тексте диссертационной работы результатов и материалов других авторов, на первоисточники представлены корректные библиографические ссылки.

Личное участие соискателя в полученных результатах. В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лазаренко, А.А. Костоглотовым, А.С. Корневым [17] авторский вклад заключается в сравнительном анализе квазилинейного алгоритма оценки параметров возмущенного измерительного процесса с «а-в» фильтром и фильтром Калмана, что послужило основой разработки квазилинейного адаптивного экстраполятора (см. приложение В). В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лазаренко, Д.С. Андрашитовым, А.А. Костоглотовым [18] авторский вклад состоит в модификации уравнения дискретного квазилинейного алгоритма оценки параметров возмущенных измерительных процессов, структура которых обеспечивает адаптацию к нестационарным возмущениям. В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лазаренко, Д.С. Андрашитовым, А.А. Костоглотовым [12] авторский вклад заключается в разработке дискретного алгоритма оценки параметров возмущенных измерительных процессов. В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лазаренко, А.А. Костоглотовым, И.Е. Кирилловым [20] авторский вклад состоит в разработке дискретного квазилинейного алгоритма оценки параметров возмущенных измерительных процессов и научно-обоснованных рекомендациях по его применению. В работе, результаты которой опубликованы совместно с В.П. Бердышев, В.И. Филатов, А.А. Закутин, [16] авторский вклад заключается в математическом моделировании. В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лазаренко, А.А. Костоглотовым [19] авторский вклад заключается в разработке алгоритма оценки калмановской структуры, построенного с использованием динамической модели, синтезированной на основе условия максимума функции обобщенной мощности. В работе, результаты которой опубликованы совместно с С.В. Лаза-ренко, Д.С. Андрашитовым, А.А. Костоглотовым [15] авторский вклад состоит в анализе методов решения задач оценки параметров в условиях априорной

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пугачев Игорь Михайлович, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Г.Н. Новопашенный Информационно-измерительные системы / Г.Н. Новопашенный. - М.: Высшая школа, 1977. - 208 c.

2. Сысоева, С. Датчики. Актуальные технологии и применения датчиков автомобильных систем активной безопасности. Часть 6. Радары /С. Сысоева // Компоненты и технология. - 2007. - №3. - С. 67-76.

3. Парнес М. Применение радарных датчиков в автомобиле / М. Парнес // Компоненты и технологии. - 2008. - №1. - С. 41 - 44.

4. Бар-Шалом Я. Траекторная обработка. Принципы, способы и алгоритмы. Ч. 2. / Я. Бар-Шалом. Москва : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. - 239 с.

5. Солодовников В.В. Теория автоматического регулирования: в 3-х кн. / В.В. Солодовников, Г.А. Бендриков, А.А. Воронов, М.А. Айзерман - Москва : Машиностроение, 1969. - 607 с.

6. Стратонович P. К теории оптимальной нелинейной фильтрации случайных функций / Р. Стратонович // Теория вероятностей и ее применения. - 1959, -№ 2. - С. 239-242.

7. Пугачев В.С. Обобщение теории условно-оптимального оценивания и экстраполяции / В.С. Пугачев // Доклады АН СССР. - 1982. Т. 262, - № 3. - С. 535538.

8. Синицын И.Н. Развитие теории фильтров Пугачева для оперативной обработки информации в стохастических системах / И.Н. Синицын // Информация и ее применение, - 2007. Т. 1, - № 1, - С. 3-13.

9. Елисеев А.В. Алгоритм адаптивной настройки параметров линейного дискретного фильтра с использованием нечеткой экспертной системы / А.В. Елисеев, К.В. Ануфриев, Р.А. Погорелов, Д.Э. Рубайло // Радиотехника, - 2019. Т. 83. - № 7 (9). - С. 89-102.

10. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа / Н.Н.

Моисеев. - Москва : Наука, 1981. - 488 с.

11. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф. Мищенко. - Москва : Наука, 1983. - 392 с.

12. Андрашитов Д.С. Метод синтеза алгоритмов динамической оценки возмущенных измерительных процессов с использованием объединенного принципа максимума / Д.С. Андрашитов, А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2018. Т. 16, - № 10, -С. 30-35.

13. Бескровный И.М. Системный анализ и информационные технологии в организациях: учебное пособие / И.М. Бескровный - Москва : РУДН, - 2012.

- 392 с.

14. Сейдж Э.П. Иднетификация систем управления / Э.П. Сейдж, Д.Л. Мелса. - Москва : Наука, 1974. - 248 с.

15. Пугачев И.В. Вариационный метод идентификации адаптивных динамических систем с построением дополнительных инвариантов / Д.С. Андрашитов, А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2016. - Т. 14. - № 11. -С. 55-63.

16. Пугачев И.В. Математическая модель вычисления функции неопределенности многочастотных когерентных зондирующих сигналов для диагностирования коротковолновых радиоканалов / В.П. Бердышев В.П., Филатов В.И., Заку-тин А.А., Пугачев И.В. // Информационно-измерительные и управляющие системы

- 2024. - Т. 17. - № 1. -С. 6-14.

17. Костоглотов А.А. Метод синтеза алгоритмов оценки при нестационарных возмущениях измерительных процессов методом объединенного принципа максимума / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, А.С. Корнев, И.В. Пугачев // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - 2018. Т. 2. -№ 70. - С. 148-154.

18. Андрашитов Д.С. Динамическая фильтрация методом объединенного принципа максимума/ Андрашитов Д.С., Костоглотов А.А., Кузнецов А.А. [и др.]

// Информатика вычислительная техника и управление. - 2018. - С. 70-74.

19. Костоглотов А.А., Синтез систем фазовой автоподстройки частоты в условиях возмущений на основе модели объединенного принципа максимума и дискретного метода инвариантного погружения / А.А. Костоглотов, С.В. Лаза-ренко, И.В. Пугачев // Инженерный вестник Дона. - 2020. - № 12 (72). - С. 175-185.

20. Костоглотов А.А. Синтез дискретных алгоритмов оценки параметров возмущенных измерительных процессов на основе максимума обобщенной мощности / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев, И.Е. Кириллов // Информатизация и связь. - 2018. - № 6. - С. 19-25.

21. Пугачев И.В. Модифицированный метод инвариантного погружения в задаче синтеза измерительных процедур оценки параметров движения маневрирующей цели / А.А. Костоглотов, А.А. Корнев, И.В. Пугачев, С.В. Лазаренко // Измерительная техника. - 2023. - Т. 14. - № 2. - С. 47-54.

22. Кузнецов А.А. Синтез дискретных алгоритмов оценивания объединенного принципа максимума / А.А. Кузнецов, И.Е. Кириллов, И.В. Пугачев, З.В. Ля-щенко // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование. - IV научно-технической конференция. 18 ноября 2015, - Москва, 2015. - С. 176-177.

23. Ценных Б.М. Алгоритм идентификации параметров систем управления летательных аппаратов / Б.М. Ценных, И.В. Пугачев, П.С. Полубояринов // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике - II Междунар. науч-практ. конф. 19 мая 2015, - Азов, 2015. - С. 157-162.

24. Костоглотов А.А. Объединенный принцип максимума в задаче структурного синтеза систем с заданным состоянием на основе функций Крылова / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев, [и др.] // Современные тенденции развития науки и технологий : тезисы докл. VII Международная науч.-практ. конф. -Белгород, 2015. - С.67-71.

25. Ценных М.Б., Дерябкин И.В., Пугачев И.В. Вариационный метод идентификации адаптивных динамических систем с построением дополнительных

инвариантов / М.Б. Ценных, И.В. Дерябкин, И.В. Пугачев // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике - Региональная научно-практическая конференция молодых ученых с международным участием, посвященная 15-летию института. 24 октября 2016, - Азов, 2016. - С. 19-29.

26. Кузнецов А.А. Исследование алгоритма оценки параметров динамических систем, синтезированного на основе комплексирования объединенного принципа максимума и методов итерационной регуляризации / А.А. Кузнецов, М.Ю. Грибов, А.А. Агапов, И.В. Пугачев // ГНИИ «Нацразвитие»: сборник избранных статей по материалам научных конференций, - Москва, 2019. - С. 134-137.

27. Костоглотов А.А., Костоглотов А.И., Лазаренко С.В. О связи принципа максимума Л.С. Понтрягина и объединенного принципа максимума / А.А. Косто-глотов, А.И. Костоглотов, С.В. Лазаренко // Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности: сборник научных трудов. / - Санкт-Петербург, 2009. Т. 2. - С. 60 - 64.

28. Костоглотов А.А. Исследование эффективности фильтра сопровождения объединенного принципа максимума / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Калиенко, И.В. Пугачев // Системный анализ, управление и обработка информации - Труды VI-го Международного семинара. 19-24 октября 2015, - Ростов-на-Дону, 2015. - С. 94-97.

29. Пугачев И.В. Негладкий анализ в задаче синтеза следящих измерителей радиолокационных станций / И.В. Пугачев, А.А. Слизовксий // Современное развитие науки и техники. Сборник научных трудов Всероссийской национальной науч.-практ. конф. 28-30 сентября 2017, - Ростов-на-Дону, 2017. - С. 99-102.

30. Павлова И.В. Исследование алгоритма многопараметрической идентификации объединенного принципа максимума / И.В. Павлова, А.А. Ерошенко, И.В. Пугачев // Научный форум: Технические и физико-математические науки: сб. ст. по материалам XIV междунар. науч.-практ. конф, 4 апреля 2018, - Москва, 2018. -№ 4. - С. 25-32.

31. Кириллов И.Е. Алгоритм терминального управления Аппелевыми

системами с использованием принципа наименьшего действия / И.Е. Кириллов, И.В. Пугачев, И.В. Дерябкин // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике - II Междунар. науч-практ. конф. 19 мая 2015, - Азов, 2015. - С. 143-147.

32. Костоглотов А.А. Синтез интеллектуальных алгоритмов обработки данных на основе метода структурной адаптации / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, З.В. Лященко [и др.] // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование. - VI сб. докл науч.-техн. конф. 16 ноября 2017, - Москва, 2017. - С. 85-88.

33. Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В. Использование функции обобщённой мощности в задаче синтеза системы фазовой автоподстройки частоты / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев // Актуальные проблемы науки и техники: сборник научных трудов / - Ростов-на-Дону, 2018. - С. 51-55.

34. Павлова И.В. Анализ алгоритма коррекции возмущенных измерительных процессов с использованием теоремы о максимуме / И.В. Павлова, И.В. Пугачев, В.Д. Карпенко, А.А. Ерошенко, Б.А. Салих // Наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, открытия и достижения: сб. ст. VIII междунар. науч.-практ. конф, 5 апреля 2018, - Пенза, 2018. - № 3. - С. 162-166.

35. Костоглотов А.А. Вариационные неравенства в задачах оптимального и интеллектуального управления / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев, З.В. Лященко // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование. - VI сб. докл науч.-техн. конф. 16 ноября 2017, - Москва, 2017. - С. 82-85.

36. Лазаренко С.В. Исследование безударного алгоритма терминального управления с фиксированным временем / С.В. Лазаренко, З.В. Лященко, И.В. Пугачев, А.С. Залесков // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование. - IV научно-технической конференция. 18 ноября 2015, - Москва, 2015. - С. 172-174.

37. Кириллов И.В. Методика коррекции погрешности динамических измерений на основе вариационных принципов / И.В. Кириллов, А.С. Корнев, И.В.

Пугачев, И.В. Павлова // Современная наука: актуальные вопросы, достижения и инновации: сб. ст. II междунар. науч.-практ. конф.. - Пенза. 2018. Т. 4. - С. 185-188.

38. Костоглотов А.А. Синтез модели динамического процесса с нестационарными возмущениями в квазидетерминированном приближении на основе максимума функции обобщенной Мощности / А.А. Костоглотов, И.В. Дерябкин, И.В. Пугачев. // Современные тенденции развития и перспективы внедрения инновационных технологий в машиностроении, образовании и экономике - Региональная научно-практическая конференция молодых ученых с международным участием, посвященная 15-летию института. 24 октября 2016, - Азов, 2016. - С. 79-87.

39. Кузнецов А.А. Алгоритм адаптации динамической оценки параметров измерительных процессов из условия максимума функции обобщенной мощности / А.А. Кузнецов, И.В. Пугачев, Б.М. Ценных, М.Ю. Грибов // Транспорт: наука, образование, производство - Сборник научных трудов. 18-21 апреля 2017, - Ростов-на-Дону, 2017. - С. 106-110.

40. Костоглотов А.А. Нечеткие алгоритмы управления объединенного принципа максимума / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, И.В. Пугачев, О.Н. Ма-наенкова // Транспорт: наука, образование, производство: сб.науч. тр. - Ростов-на-Дону, 2017. - С. 92-97.

41. Kostoglotov A.A. The combined maximum principle in the problem of synthesis of an adaptive dynamic filter under conditions of disturbances in the measurement process / A.A. Kostoglotov, A.A. Kuzin, S.V. Lazarenko, I.V. Pugachev // MATEC Web of Conferences Technical Conference on Dynamic of Technical Systems (DTS 2017), 13-15 September 2017, - № 132. - Pp. 1-5.

42. Kostoglotov A.A. The synthesis of adaptive multi-mode regulators based on combined control of the combined maximum principle // MATEC Web of Conferences Conference on Dynamic of Technical Systems (DTS 2017), 13-15 September 2017, - № 132. - Pp. 37-42.

43. Трофименко В.Н., Пугачев И.В., Исаев Д.С. Микроконтроллеры ARDUINO для проектирования лабораторных установок / В.Н. Трофименко, И.В. Пугачев, Д.С. Исаев // Транспорт: наука, образование, производство: сборник

научных трудов / - Ростов-на-Дону. 2018. - С. 206-210.

44. Трофименко В.Н., Пугачев И.В., Пан С.Р. Лабораторная установка на платформе ARDUINO / В.Н. Трофименко, И.В. Пугачев, С.Р. Пан // Труды СевероКавказского филиала Московского технического ун-т связи и информатики: сборник научных трудов / Ростов-на-Дону. 2018. Т. 2. - С. 200-203.

45. Andrashitov D.S. The synthesis of the algorithms for state estimation and the parameters of measurement converters based on the combined maximum principle in the problems of dynamic error correction / D.S. Andrashitov, A.A. Kostoglotov, S.V. Laza-renko, I.V. Deriabkin, I.V. Pugachev // International Conference on Mechanical, System and Control Engineering (ICMSC 2017), 19-21 may 2017, - St. Petersburg, 2017. - Pp. 267-271.

46. Pugachev I.V. Analysis of dynamic errors in estimating parameters of structurally uncertain measurement processes based on quasi-optimal intellectual algorithms of combined maximum principle / A. Kostoglotov, S. Lazarenko, I. Pugachev, A. Kornev // Proceedings - 2018 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2018. - 2018. - Pp. 1-16.

47. Pugachev I.V. Synthesis of multi-model algorithms for intelligent estimation of motion parameters under conditions of uncertainty using condition of generalized power function maximum and fuzzy logic / A.A. Kostoglotov, I.V. Pugachev, A.S. Pen-kov, S.V. Lazarenko // Proceedings of the Fourth International Scientific Conference "Intelligent Information Technologies for Industry" (IITI 2019). - 2020. - Vol. 1156 AISC. - Pp. 541-547.

48. Kostoglotov A.A., Lazarenko S.V., Pugachev I.V. Terminal controls synthesis method for the Gibbs function use / A.A. Kostoglotov, S.V. Lazarenko, I.V. Pugachev // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM 2017), 16-19 May 2017, - Pp. 6-11.

49. Kostoglotov A.A. Fuzzy control laws in the basis of solutions of synthesis problems of the combined maximum principle / A.A. Kostoglotov, A.A. Kuzin, I.V. De-rabkin, S.V. Lazarenko, O.N. Manaenkova, I.V. Pugachev // Advances in Intelligent Systems and Computing 2nd International Conference on Intelligent Information

Technologies for Industry (IITI 2018), 14-16 September 2018, - № 679. - Pp. 322-329.

50. Pugachev I.V. Method of synthesis of multi-mode control under the expected uncertainty using the analysis of the phase-space decomposition on the basis of the generalized power maximum condition / A.A. Kostoglotov, S.V. Lazarenko, I.V. Pugachev // XV International Scientific-Technical Conference «Dynamics of Technical Systems», DTS 2019. - 2019. - Vol. 2188.

51. Kostoglotov A.A. Synthesis of intelligent discrete algorithms for estimation with model adaptation based on the combined maximum principle / A.A. Kostoglotov, S.V. Lazarenko, A.A. Yachmenov, I.V. Pugachev // Advances in Intelligent Systems and Computing (3nd International Conference on Intelligent Information Technologies for Industry (IITI 2018)), 17-21 December 2018, - Sochi, Russia, 2018. - № 679. - Pp. 116124.

52. Pugachev I.V. The synthesis of algorithms for parameters estimation of adaptive systems / S.V. Lazarenko, I.V. Pugachev, A.A. Kostoglotov, I.V. Deryabkin // 2017 International Conference on Mechanical, System and Control Engineering, ICMSC 2017.

- 2017. - P. 267-271.

53. Pugachev I.V. Synthesis of phase-locked loop systems under conditions of a disturbance based on the model of the combined maximum principle and the discrete invariant immersion method / A. Kostoglotov, S. Lazarenko, I. Pugachev // International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing, ICIEAM 2021.

- 2021, - Pp. 503-508.

54. Andrashitov D.S. Synthesis of algorithms for Estimation of parameters and state of dynamic systems using additional Invariants / D.S. Andrashitov, A.A. Kostoglotov, S.V. Lazarenko, I.V. Pugachev, I.V. Deriabkin // Proceedings of 2016 IEEE East-West Design and Test Symposium (EWDTS 2016), 14-17 October 2016, - Yerevan, 2016. - Pp. 310-314.

55. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020616733. Анализ эффективности алгоритмов оценки параметров измерительных процессов : № 2020615517 : заявл. 01.06.2020 : опубл. 22.06.2020 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Пеньков А.С., Ляшенко З.В.

56. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020661466. Программа интеллектуального анализа дорожной сцены на базе методов структурной адаптации моделей движения : №2 2020660670 : заявл. 18.09.2020 : опубл. 24.09.2020 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Андрашитов Д.С., Пеньков А.С., Агапов А.А., Меликбекян А.Т., Усманова К.А.

57. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2019615574. Программа оценки параметров процессов по неполным данным с использованием максимума обобщенной мощности : 2018665202 : заявл. 26.12.2018 : опубл. 29.04.2019 / Лосев В.А., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Андрашитов Д.С., Пугачев И.В. - 6 с.

58. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020616376. Исследование дискретного алгоритма оценки параметров движения : № 2020615434 : заял. 01.06.2020 : опубл. 17.06.2020 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Агапов А.А., Пеньков А.С.

59. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020661621. Программа по осуществлению структурной адаптации моделей движения : № 2020660757 : заявл. 17.09.2020 : опубл. 28.09.2020: Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Ерошенко А.А., Трофименко В.Н.

60. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2017614057. Фильтр сопровождения маневрирующей цели с вектор-функцией объединенного принципа максимума : № 2016663306 : заявл. 25.11.2016 : опубл. 06.04.2017 / Де-рябкин И.В., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Ценных Б.М.

61. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018665322. Исследование условий оптимальности лагранжевых динамических систем на множестве ограниченных и непрерывных функций : 2018662879 : заявл. 14.11.2018 : опубл. 04.12.2018 / Костоглотов А.А., Андрашитов Д.С., Лазаренко С.В., Пугачев И.В. - 5 с.

62. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018665556. Исследование универсального алгоритма управления : 2018662863 : заявл. 14.11.2018 : опубл. 06.12.2018 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Лященко

З.В., Пугачев И.В. - 5 с.

63. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2017662549. Программа для оценивания параметров возмущенных измерительных процессов : 201814217 : заявл. 4.12.2017 : опубл. 03.04.2018 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Корнев А.С., Пугачев И.В. - 3 с.

64. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018615262. Программа идентификации параметров моделей датчиков положения : 2018618360 : заявл. 24.05.2018 : опубл. 11.07.2018/ Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Андрашитов Д.С., Пугачев И.В. - 4 с.

65. Патент № 2713726 Российская Федерация, МПК H03L 7/06 (2006/01). Многорежимное устройство синхронизации с адаптацией : № 2019118698 : заявл. 17.06.2019 : опубл. 07.02.2020 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Лященко З.В., Егорова А.А., Бабичев Ю.А.

66. Патент № 2646373 Российская Федерация, МПК G06G 7/30(2006.01), G05B 15/00(2006.01). Устройство адаптивного регулирования на основе объединенного принципа максимума: № 2016149888 : заявл. 20.12.2016 : опубл. 02.03.2018 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В., Андрашитов Д.С., Зацаринная И.А., Ценных Б.М. - 12 с.

67. Патент № 2613623 Российская Федерация, МПК G05B 19/00(2006.01). Устройство терминального управления на основе вариационных принципов: № 2015149950: заявл. 23.11.2015 : опубл. 21.03.2017 / Лазаренко С.В., Кузнецов А.А., Кирилов И.Е., Костоглотов А.А., Андрашитов Д.С., Пугачев И.В. - 8 с.

68. Патент № 2675906 Российская Федерация, МПК G06G 17/30 (2006.01). Квазилинейный адаптивный экстраполятор : № 2017144065 : заявл. 15.12.2017 : опубл. 25.12.2018 / Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Корнев А.С., Пугачев И.В. -7 с.

69. Патент № 2697728 Российская Федерация, МПК G05B 13/02(2006.01), G06G 7/122(2006.01). Устройство управления автоматическими системами при структурной неопределенности : № 2018145069 : заявл. 19.12.2018 : опубл. 19.08.2019 / Андрашитов Д.С., Костоглотов А.А., Лазаренко С.В., Пугачев И.В. - 6

с.

70. Рувинова Э. Радиолокационные системы управления автомобилем /Э. Рувинова // Электроника: наука, технология, бизнес. - 1999. - №3(21) - С. 42-45.

71. Буренева О. И. Макет автомобильного радара диапазона 77 ГГц / О.И. Буренева, И.Г. Горбунов, Г.В. Комаров, [и др.] // Известия вузов России. Радиоэлектроника. - 2021. Т. 24, - № 3. - С. 22-38.

72. Vogginger B. Automotive Radar Processing With Spiking Neural Networks: Concepts and Challenges / B. Voggiger, F. Kreutz, J. Lopez-Randulfe, [and other] // Frontiers in Neuroscience. - 2022. - №16. - Pp. 1 - 19.

73. ГОСТ Р 56829-2015. Интеллектуальные транспортные системы : национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 10 декабря 2015 г. N 2150-ст : введен впервые : дата введения 201606-01. - Москва : Стандартинформ, 2018. - IV. 29, [1] с.

74. Шнайдер, В.Б. Радиолокационная система обеспечения безопасности движения наземных транспортных средств : специальность 05.12.14 «Радиолокация и радионавигация» : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Шнайдер Виктор Борисович ; Московский авиационный институт. - Москва, 2014. - 109 с.

75. Aнаненков A.E. Особенности радиолокационных образов в системах радиовидения ММ-диапазона / A.E. Aнаненков, В.М. Нуждин, В.В. Расторгуев, [и др.] // Инновации. - 2005. - № 6. - С. 98-104.

76. Патент №2444026С1 Российская Федерация, МПК G01S 7/00(2006.01). Радиолокационная станция судовой навигации: № 2010149744/07 : заявл. 07.12.2010 : опубл. 27.02.2012 / Безуглов A3., Морозов A^., Федоров A.A., Карпов В.К. - 11 с.

77. Береговые радиолокационные стации серии «БAЛТИKA» и «НЕВA». 2010-2023. - URL: https://www.mcs.ru/wp-content/uploads/2019/10/Katalog-MKS-Grupp.pdf (дата обращения: 20.01.2023).

78. Юдович A^. Предотвращение навигационных аварий морских судов /

А. Б. Юдович. - Москва : Транспорт, 1982. - 224 с.

79. Купряшкин И.Ф. Известия высших учебных заведений россии / И.Ф. Куприяшкин, Н.В. Соколик // Радиоэлектроника - 2019. Т.22. - №1- С. 39-55.

80. Кудряков С.А. Радиотехническое обеспечение полетов воздушных судов и авиационная электросвязь: учебное пособие / С. А. Кудряков [и др.] // -Санкт-Петербург : НИЦ ИНФРА-М, 2019. Т. 2. - 167 с.

81. ГОСТ Р 59971-2021. Средства наблюдения, навигации, связи и автоматизации организации воздушного движения гражданской авиации Российской Федерации : национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 29 декабря 2021 г. N 1872-ст : введен впервые : дата введения 2022-03-01. - Москва : Российский институт стандартизации, 2022. - IV. 217, [1] с.

82. Авиационные системы радиоуправления. Т. 1. Принципы построения систем радиоуправления. Основы синтеза и анализа. / В.И. Меркулов, В.В. Дрога-лин, А.И. Канащенко, [и др.]. - Москва : Радиотехника, 2003. - 192 с.

83. Дубовицкий В.А., Окороков Н.С., Яппаров Е.Р. Концепция когнитивных модулей для обоснования возможности применения общего искусственного интеллекта в транспортной отрасли / В.А. Дубовицкий В.А., Н.С. Окороков, Е.Р. Яппаров // Актуальные исследования. - 2022. - № 21. - С. 10-20.

84. Рубцов Е. А. Комплексное применение посадочного радиолокатора и системы ОЬБ / Е.А. Рубцов, Н.А. Юрловская // Актуальные проблемы и перспективы развития гражданской авиации: сборник научных трудов / - Иркутск. 2019- С. 143148.

85. ГОСТ Р 51814.5-2005. Системы менеджмента качества в автомобилестроении. Анализ измерительных и контрольных процессов : национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 31 мая 2005 г. № 143-ст : введен впервые : дата введения 2005-07-01. -Москва : Стандартинформ, 2005. - IV. 49, [1] с.

86. Сысоева С. Актуальные технологии и применения датчиков автомобильных систем активной безопасности / С. Сысоева // Компоненты и технологии. -2006. - № 8. - С. 34-44.

87. Лианозовский электромеханический завод : Радиолокационные комплексы и системы управления. - Союз авиапроизводителей России, 2010-2023. -URL: (http://www.aviationunion.ru/Files/Nom 7 LEMZ.pdf (дата обращения 22.12.2023).

88. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей / А. Фарина, Ф. Студер. - Москва : Радио и связь, 1993. - 320 с.

89. Кузьмин С.З. Цифровая обработка радиолокационной информации / С.З. Кузьмин - Москва: Сов. радио, 1967 - 400 с.

90. Бондарай А.А. Системный анализ процесса измерения угла места воздушной цели трассовым многочастотным радиолокационным комплексом / А.А. Бондарай, Б.В. Лежанкин // Актуальные проблемы и перспективы развития гражданской авиации: сборник научных трудов / - Иркутск. 2019- С. 104-114.

91. Оппенгейм М Применение цифровой обработки сигналов / М. Оппен-гейм. - Москва : Мир, 1980. - 552 с.

92. Громов Ю.Ю. Системный анализ в информационных технологиях / Ю.Ю. Громов, Н.А. Земской, А.В. Лагутин [и др.]. Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. - 176 с.

93. Скрыпник О.Н. Системы координат и координатные преобразования для задач аэронавигации / О.Н. Скрыпник // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. - 2017. - № 4 . - С. 8897.

94. Кузьменько А.А. Нелинейное робастное управление возбуждением синхронного генератора: синергетическая система с переменной структурой / А.А. Кузьменько, А.Н. Попов, И.А. Радионов // Информатика и системы управления. Адаптивные и робастные системы. - 2014. - № 3(41). - С. 130-139.

95. Меркулов В.И. Оценивание дальности и скорости в радиолокационных

системах / В.И. Меркулов. - Москва : Радиотехника, 2007. - 304 с.

96. Бакулев П.А. Радиолокационные системы: учебник для вузов / П.А. Бакулев. Москва : Радиотехника, 2004, - 320 с.

97. Xiao-Rong Li. Survey of Maneuvering Target Tracking: Dynamic Models / X. Rong Li, Vesselin P. Jilkov. Proceedings Volume 4048, Signal and Data Processing of Small Targets 2000. - 13 July 2000 - 24 P.

98. Watson G.A. IMM algorithm for tracking targets that maneuver through coordinated turns / G.A. Watson, W.D. Blair // Signal and data processing of small targets. - 1992. - № 4. - Pp. 236-247.

99. Li X.R. Engineer's guide to variable-structure multiple-model estimation for tracking in Multitarget-Multisensor Tracking: Applications and Advances / X.R. Li, Y. Bar-Shalom, W.D. Blair // Eds. Boston, MA: Artech House. - 2000. - Vol. 3. - № 10. -Pp. 499-567.

100. Бочкарев, А. М. Цифровая обработка радио-локационной информации при сопровождении целей / А. М. Бочкарев, А. Н. Юрьевич, М. Н. Долгов и др. // Зарубежная радиоэлектроника. - 1991. - № 3. - С. 3-22.

101. Кузнецов В.В. Системный анализ и принятие решений в деятельности учреждений реального сектора экономики, связи и транспорта / М. А. Асланов, В .В. Кузнецов [и др.]. - Москва : Изд-во "Экономика", 2010. - 405 с.

102. Фомин А.Н. Теоретические и физические основы радиолокации и специального мониторинга / А.Н. Фомин, В.Н. Тяпкин, Д.Д. Дмитриев [и др.]. - Красноярск : Сиб. федер. ун-т, 2016. - 292 с.

103. Руденко Е.А. Оптимальный дискретный нелинейный логико--динамический фильтр-предиктор / Е.А. Руденко // Изв. РАН. ТиСУ. - 2013. - № 3. - С. 2838.

104. Руденко Е.А. Оптимальный непрерывно-дискретный нелинейный фильтр малого порядка / Е.А. Руденко // Идентификация систем и задачи управления: сборник научных трудов / Институт проблем управления им. B.A. Трапезникова. - Москва, 2015. - С. 1335-1349.

105. Howard R.A. System Analysis of Semi-Markov Processes / R. A. Howard //

IEEE Trans. Mill. Elect. - 1964. Vol. 18. - № 2. - Pp. 114-124.

106. Шахтарин Б.Х. О нелинейных оптимальных и квазиоптимальных фильтрах Стратоновича / Б.Х. Шахтарин // Радиотехника и электроника. - 2006, - № 11.

- С. 1324-1336.

107. Sorstedt J. A New Vehicle Motion Model for Improved Predictions and Situation Assessment / J. Sorstedt, L. Svensson, F. Sandblom, L. Hammarstrand // A IEEE Trans. on Intelligent Transport System. - 2011, - № 4, - Pp. 1209-1219.

108. Dickmanns E. D., Zapp A. A Curvature-based Scheme for Improving Road Vehicle Guidance by Computer Vision / E. D. Dickmanns, A. Zapp. Proceedings SPIE 0727, Mobile Robots I, 25 Febreary 1987, - Pp. 161-168.

109. Berg R.F. Estimation and prediction for maneuvering target trajectories / R.F. Berg // Automatic Control. - 1983. - № 28. - Pp. 294-304.

110. Грузман И.С. Спектор А.А. Цифровая обработка изображений в информационных системах: учебное пособие / Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. - Новосибисрк : Изд-во НГТУ, 2002. - 352 c.

111. Аль-Сасубл А.Х.Х. Адаптивный a-b -фильтр для трассового сопровождения целей / Аль-Сасубл А.Х.Х., Грачев А.Н. // Известия тульского государственного университета. Технические науки. - 2014. - №5. - С. 211-219.

112. Кузьменков В. Ю. Применение оптико-электронных измерений в посадочном радиолокаторе / В.Ю. Кузьменков // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. - 2015. - №3. - С. 53-58.

113. Juzwinski A.H. Stochastic Processes and Filtering Theory / A.H. Juzwinski.

- New York : Academic Press, 1970. - 376 p.

114. Тихонов В.И. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: учебное пособие для высших учебных заведений / В.И. Тихонов, В.Н. Харисов. - Москва : Радио и связь, 1991. - 238 с.

115. Степанов О.А. Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации / О.А. Степанов. - Санкт-Петербург : ЦНИИ Электроприбор, - 2003. 370 c.

116. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы / А.А. Самарский, А.В.

Гулин. - Москва : Наука, 1989. - 432 с.

117. Raol J.R., Sinha N.K. A nonlinear filter for estimation of state of a continuous-time systems with discrete measurements / J.R. Raol, N.K. Sinha // Second IFAC Symposium on Stochastic Control. Preprints. Vilnius, USSR. - 1986. - № 1. - Pp. 211-216.

118. Пугачев В.С. Оценивание переменных и параметров в дискретных нелинейных системах / В.С. Пугачев // Автоматика и телемеханика. - 1979. - № 4. - С. 39-50.

119. Пугачев В.С., Синицын И.Н., Шин В.И. Условно оптимальная дискретная фильтрация процессов в непрерывно-дискретных стохастических системах /

B.С. Пугачев, И.Н. Синицын, В.И. Шин // Докл. АН СССР. - 1986. Т. 289, - № 2. -

C. 297-301.

120. Панков А.Р. Рекуррентная условно-минимаксная фильтрация процессов в разностных нелинейных стохастических системах / А.Р. Панков // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. - 1992. - № 3. - С. 69-75.

121. Костоглотов А.А. Синтез адаптивных систем сопровождения на основе гипотезы о стационарности гамильтониана гиперповерхности переключения / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко // Радиотехника и электроника. - 2017. Т. 62. - № 2. -С. 121-125.

122. Glentis G., Berberidis K., Theodoridis S. Efficient Least Squares Adaptive Algorithms for FIR Transversal Filtering / G. Glentis, K. Berberidis, S. Theodoridis // IEEE Signal Processing Magazine. - 1999. - Vol. 16. - № 4. - Pp. 13-41.

123. Gunnarsson J. Tracking vehicles using radar detections / J. Gunnarsson, L. Svensson, L. Danielsson, F. Bengtsson // Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 13-15 June 2007, - Istanbul, Turkey, 2007. - Pp. 296-302.

124. Резников А.П. Обработка информации в затрудненных условиях / А.П. Резников. Москва : Наука, 1976. - 242 c.

125. Костоглотов А.А. Синтез модели процесса с нестационарными возмущениями на основе максимума функции обобщенной мощности / А.А. Костоглотов, А.А. Кузнецов, С.В. Лазаренко // Математическое моделирование. - 2016. Т. 28. -№ 12. - С. 133-142.

126. Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию / С.З. Кузьмин. - Киев : КВЩ, 2000. - 428 с.

127. Цветков Э.И. Основы математической метрологии / Э.И. Цветков. - СПб : Политехника, 2005. - 510 с.

128. Костоглотов А.А. Экстраполятор с эффектом структурной адаптации // А.А. Костоглотов, А.А. Кузнецов, С.В. Лазаренко // Сборник докладов конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века C&T 2015». 13-14 мая - Воронеж, 2015. - С. 409-419.

129. Кузнецов А.А. Снижение динамических ошибок траекторных измерительных комплексов с использованием алгоритмов обработки измерительной информации, полученных на базе динамических моделей движения / А.А. Кузнецов, Ю.О. Жуков // Вестник метролога. - 2020, - №3 - С. 31-36.

130. Bar-Shalom Y. Multitarget-Multisensor Tracking: Principles and Techniques / Y. Bar-Shalom, X.R. Li YBS Publishing, 1995. - 615 p.

131. Лебедько Е. Г. Теоретические основы передачи информации: монография / Е. Г. Лебедько. - Санкт-Петербург : Лань, 2011. — 352 с.

132. Лурье А.И. Аналитическая механика / А.И. Лурье c Москва : Государственное издательство физико-математической литературы, 1961. - 824 с.

133. Bar-Shalom Y. Estimation with Applications to Tracking and Navigation / Y. Bar-Shalom, Li X. Rong, T . Kirubarajan. - New York : John Wiley & Sons, 2001. - 558 p.

134. Лазаренко С.В., Костоглотов А.И., Ценных Б.М. Метод структурно-параметрической идентификации Лагранжевых динамических систем в задачах обработки измерительной информации / С.В. Лазаренко, А.И. Костоглотов, Б.М. Ценных // Измерительная техника. - 2014. - № 2. - С. 32-36.

135. Яблонский А.А., Норейко С.С. Курс теории колебаний / А.А. Яблонский, С.С. Норейко. - Москва : Высшая школа, 1975. - 248 с.

136. Костоглотов А.А. Синтез алгоритма автономного управления математическим маятником на основе объединенного принципа максимума / А.А. Костоглотов, А.А. Кузнецов, Д.С. Андрашитов [и др.] // Известия высших учебных

заведений. северо-кавказский регион. технические науки. - 2010. - № 3. - С. 9-14.

137. Костоглотов А.А. Метод квазиоптимального синтеза законов управления на основе редукции задачи лагранжа к изопериметрической задаче с использованием асинхронного варьирования / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко / Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2021. - Т. 6. - № 6. С. 3-12.

138. Амосов А.А. Вычислительные методы для инженеров / А.А. Амосов, Ю.А. Дубинский, Н.В. Копченова. - Москва : Высшая школа, 1994. - 544 с.

139. Зингер Р.А. Оценка характеристик оптимального фильтра для слежения за пилотируемой целью / Р.А. Зингер // Зарубежная радиоэлектроника. - 1971. - № 8. - С. 40-56.

140. Zhou H. A current statistical model and adaptive algorithm for estimating maneuvering targets / H. Zhou, K. Kumar // AIAA Journal of Guidance. - 1984. - №. 7(5). - Pp. 596-602.

141. Сейдж Э., Мелс Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Э. Сейдж, Дж. Мелс. Москва : Связь, 1976. - 248 c.

142. Li X.R. Design of an interacting multiple model algorithm for air traffic control tracking / X.R. Li, Y. Bar-Shalom // IEEE Trans. Control Systems Technology. -1993. - № 1(3). - Pp. 186-194.

143. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. - Москва : Мир, 1978. - 848 с.

144. Костоглотов А.А. Анализ функционирования фильтра объединенного принципа максимума при сопровождении маневрирующей цели / А.А. Костоглотов, А.А. Кузнецов, С.В. Лазаренко, Б.М. Ценных // Труды XII всеросийского совещания по проблемам управления /Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. - Москва, 2014. - С. 378-338.

145. Дедков В.К. Принципы формирования критериев и показателей эффективности функционирования сложных технических систем / В.К. Дедков // Надежность и качество сложных систем. - 2013. - № 4(4). - С. 3-8.

146. Распопов В.Я. Микромеханические приборы: учебное пособие / В.Я.

Распопов. Москва : Машиностроение, 2007. - 400 с.

147. Singer R.A. Real-time tracking filter evaluation and selection for tactical application / R.A. Singer, K.W. Behnke // IEEE Trans. - 1971.Vol. - 7, - № 1. - Pp. 100110.

148. Годунов С.К. Разностные схемы. Введение в теорию / С.К. Годунов, В.С. Рябенький. - Москва : Наука, 1977 - 440 с.

149. Song T.L. suboptimal filter design with pseudomeasurements for target tracking / T.L. Song, J.Y. Ahn // IEEE Trans. Aerospace and Electronics. - 1988. - №. 24. -Pp. 28-39.

150. Разоренов Г.Н. Метод синтеза законов «мягкого» и «сверхмягкого» управления конечным состоянием систем / Г.Н. Разоренов // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2013. - № 2. - С. 3-17.

151. Павлов Д.В., Петров М.Н. Методика оценки спектрального состава шума в канале акселерометра инерциального навигационного модуля / Д.В. Павлов, М.Н. Петров // Вестник НГУ - 2016, - № 7. - С. 85-89.

152. Костоглотов А.А. Прохождение сигналов через линейные цепи: учебно-методическое пособие / А.А. Костоглотов, С.В. Лазаренко, О.Н. Манаенкова, И.В. Пугачев; Донской государственный технический университет - Ростов-на-Дону: ДГТУ, 2018. - 150 с.

153. Трофименко В.Н. Применение А^иШО в учебном процессе / В.Н. Трофименко, В.С. Лободинов, И.В. Пугачев, [и др.] // Молодой исследователь Дона. - 2019.- С. 51-55.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Оценка параметров измерительных процессов в условиях возмущений (пропуск данных)

Листинг А.1 - Код модуля в MathCad

Листинг программы (исходные данные и вычисления, графики (результаты моделирования))

to := О

i := 0.. 999 N := 10000

b := 0 At := 0.3 tj := At i

F(t) := 0.1 ■ sin(0.01 -t) |i := 0 a := 0.01

Xj := F(A1 ■ i) a := |F(0.1)-F(0.15)| = 5x10 er := гпогш (N, |J., a)

-5

Shum := for i e 0.. 19

for j e0..999 Shumj ; <- erj_;_LO0 return Shum

проведение к опытов для интервала с 1 пропуском

PR1 := for k е 0._ 9

for i е 0 999

PRlj.k + Shumj к PRlj.k ^0 if i > 400 л i < 401

PR1

разбитие шума на i столбцов и j строк

проведение к опытов для интервала с 2 пропусками

PR2 :=

for k е 0.. 9 for i е 0__999

PR2; .к <r- Xj + Shumj к PR2j .к 0 if i > 400 л i < 40: PR2

ПрОЕ

инте PR3

PR3 -

проведение к опытов для интервала с 3 пропусками

for к е 0.. 9

for i е 0 .999

PR3j k Xj + Shum; k

PR3j k ^ 0 if i > 400 л i < 403

PR3

PR4 -

for k e 0. . 9 for i e 0.. 999

PR4; _k <r- Xj + Shumj k PR4; .k 0 if i > 400 л i < 405 PR4

SRskAB3 :=

^ SKAB3¡ i = 0

10

= 2.695 X 10

-3

SRskAB4 :=

^ SKAB4; i =0

10

- 2.994 X 1 SRsfcj

SRskAB5 :=

^ SKAB5j i = 0

10

= 4.2S1 X 10

-3

SRskABö :=

^ SKAB6; i = 0

10

= 0.033

VOPMo,o := SRskOPMl VOPMi.о := SRskOPM2 VOPM?. о := SRskOPM3 VOPM3 _ 0 = SRskOPM4 VOPM4 0 := SRskOPM5 VOPMj 0 - SRskOPM6

VAB0.0 := SRskABl VAB1.0 SRskAB2 VAB2.0 := SRskAB3 VAB3.0 := SRskAB4 VAB+.q := SRskAB5 VÄB5. о := SRskABfi

VOPM2q 0 := SRskOPMl VOPM21.0 := SRskOPM2 VOPM22 .0 := SRskOPM3 VOPM23.0 := SRskOPM4 VOPM24 о := SRskOPM52 VOPM2f о := SRskOPM6

0.15

0.1335

0.117

ОРМ619 0.1005

ОРМ52{ 9 0.084

□ □ □ АВб^ 9 0.0675

□ □ □ 0.051

♦ ♦ ♦ 0.0345 0.01В 1.5x10""

- 0.015 390

1 Ч) 1 :1

3 □ □ □ □ ц р □ □ □ □ с □ □ д а в с □ Ш 00 I

тт \ в в ив 58000« 5ЙЙЙЙ? 5 й й й й г »1 й Й и Ч" ,, □ 1

□ □ : п

□ у'1

□ □ □ □ п

П

395

400

405

410

-3

2.375 х 10

!

УАВ -

\ .= О.. 5

2.324 х 10

-3

2.695 х 10

-3

2.994 х 10

-3

4.281 х 10 0.033

-3

УОРМ =

2.803 х 10

2.832.x 10

2.912.x 10

3.046 х 10

415 1

Г3 Г3

г3 г3

-з

420

425

430

435

440

УОРМ2 =

5орп^ := зиршюоЛ (2, УОРМ^ 5аЬ| := ьир5шооЙ1(7, УАВ}] Среднее значение оценки фильтра ОПМ

3.325 х 10 6.397 х Ю~3 ]

Борю^ := ьирзшооЙ! (7, УОРМ2)]

-3 ^

2.803 х 10

2.832 х Ю"3

2.912 х 10"'

3.046 х 10~' 0.508

V 6.397 X 10_ )

Относительная погрешность

Х401 - ОРМ1 БгОсеп Х402 - ОРМ2 нОсеп OPMpc.gr! := --- 100 ОРМро^2 := --- 100

Х4ЕИ

Х402

Х401 ~~ АЫяОсеп Х402 - АВ25гОоеп АВроэг! := ---■ 100 АВро§г2 := -■ 100

^401

^402

Х403 - ОРМЗмОсеп Х405 - ОРМ4яОсеп ОРМро^З := ---■ 100 ОРМро§г4 := ---■ 100

Х403

Х<Ю5

Х403 - АВЗяОсеп Х405 - АВ45гОсеп АВро^З := ---- 100 АВро^4 := -- 100

Х403

Х405

Х410 - ОРМ5яОсеп Х420 - ОРМбмОсеп ОРМро^5 := --- 100 ОРМро^б := - 100

Х410

Х420

Х410 — АВ5яОсеп Х420 — АВбагОсеп АВро^5 := ---- 100 АВро^б := —--- 100

Х410

Х420

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акты реализации

УТВЕРЖДАЮ Технический лнректор АО УГОРИ ЗОНТ»

$/рка С.В,

2022г.

АКТ

□ ипедрешш результатов дпсссруаииштого исследований на соиек-яние

Нестоящим актом псиггвфясдается* что результаты исследований (егоныП алгоритм „шпэмпчсской оценил врчму шейным измеряТильвых процессор, опубликованные а статья* «Метод синтеза клпэритмов .41 [и ими ческой оценки птмущепных измерительных процессов с пелолью ваннсм объел жен ко го припиши максимума» (Костиглигои Д. Л., Лвзарет» св.. Андрашнгрв Д.С., Пугачев ИЛ. " Информационно [пмсрптс.пъньгс к ]фравляюшкс системы, 2018. - I. 16. № 10, - ( . ¿¿Днд¡шическ:ид фильтрация методом объединенною принципа максимума» (Андрашитов Д. С., Кссгототов А. А.. Лэздреик» С .В., Кузнецом А. А., Пугачей И.В.. Жуков Ю.О, И Информация и космос. 20]К. - № 3. - С- 70-74) использованы

при модернизации программне^ялторнтмическо!» обеспечен и* для радиоле кацноипои судовой систем ей типа ^ М о я да-25 МЕ»,

ученой степени канлнлата технических наук Пучач^на Игоря Владимировича я разработках АО «ГОРИЗОНТ»

Главный конструктор направления

ТМИ» томом-монтаж-юг системная Ш 1 « Г р О ц НА

ISO «301:2001 |и|и" 1 iATww.trri-yjgj\i Irtfoiatm-yLig.JU

Рцеснйшадя Федерация Общество с ограниченной ответстпснвостъю «Тел с ко м-Мо* i иж- Ю |» (ООО ТМКЫ Фп.'шил «TVItO-Рпстони

инн гзобйШ5б/ктт гэ 1201001

yrj. Чгкцова, 7

Лд./фнкс

<Г-ЛШЩ: r08tQY@tm~yilg.m от 2 шшбр* 2П22 Г.

УТВЕРЖДАЮ

" Директор фН.ШЛ.Ш «Т М Ю- Ростнв» И. if. Алефмрснк»

ЪУчк

V т

■ =! * Г .'¡Л*

- р-1

АКТ

о внедрении результатов дне с сртацкйНпо го исследования fia соискание ученой степени кандидата технических наук Пугачева Игоря Владимировича

Настоящим актом подтверждается, что результаты научных исследований, опубликованные в статье «Синтез дискретных алгоритмов оценки парячетров возмущенных измерительных процессов на основе максимума обобщенной мощности» (Костогяотов А.Л., Лачяреццз t il, Пугачев НИ., Кириллов Л.К Информ.тптция и опдэь 201 £ Jfe 6, С 19-25.), нспольэоваыы при разработке методики калкброакк лвухдншадьиых измерительных комплексов «Ьарьер Термп "14-1 на базе тепловизора

СОХ CG320-IP.

Это пощадило укщшчи и точность измерения температуры, н среднем, на 18%. ^

Руководитель II ГЦ

А.С, Похкдни

I kn Поннлнк \ С. -22-51

| )S ЛОНТЕХМЯШ

ООО 'ДЖИНТ™

MMEUUH*

1 И НИ/ КПП il 6 1064430/6 Î02Q1001 ОГРН 11261 ^3003573

Ï467Ï5. РО, Дксайскин раийи. е^*нетеА*ерннц«чй. пер, Ммгефарный. д.З, &63 2^1118 1 nfogjoiririt..ru joifim.ru

ООО "Ожинт"

о внедрении регультатов лн<:еер1нинонного ученом степейн кип л и л ¡nu xexi

Пугачев!) Игоря Владимировича в разработках ООО «Джнит»

АКТ

Опубликованные в статье [Костоглотоа Л.Л., Лазаренко C.R,, Пугачев И.В.. Кириллов И.Е. Синтез дискретных алгоритмов оценки параметров возмущенных измерительных процессов на основе максимума обобщенной мощности fi Информатизация и связь. -2018. -№ 6. -С. 19-25 ] результаты исследования применены для построения динамической модели транспортного средства при синтезе алгоритма оценки кадмдновской структуры, который использован н составе аппаратно-программного комплекса управления переездом (АПКУП) « Заградитель-Т» (JINT-A-07.01.0033). Это отражено в отчете о НИОКР (зарегистрирован я ФГАНУ ЦИТиС под номером «АААА-Б20-2201208ОДШ8-3») наряду с результатами натурного испытания АПКУП «Загради чель-ТХ Установлено, что использование синтезирован кого алгоритма в условиях нестационарных возмущений в среднем обеспечивает относительный выигрыш по скорости сходимости опенки мл ¡2% при уменьшении дисперсии оценки параметров сигнала на 9% н незначительном увеличении объема вычислительных затрат в сравнении с традиционным фильтром Калмана.

Председатель комиссии.

директор по производству

Литвинов В.В.

Члены комиссии

Руководитель от дела программного обеспечения

(шп)

MITHIK'I l-.Pt lito НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕ1 НОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

(ДГТУ)

внедрения результатов диссертационных исследований ш соискание ученой степени кандидата технических наук Пугачева Игоря Владимировича а учебный процесс Донского государственного технического ун и перси г ста

Кom.iiссня n coc í lH*c:

председателя: к.тдц доцента Лазаренто С,П. и членов комиссии: профессор каф., д.ф-м.н.. доцент Звезднна MIO.. профессор каф., д.т.н.. профессор Д.Д. Габрвэльян, провела проверку использования материалов диссертационных исследований Пугачев И.П. в учебном процессе при подготовке специалистов по направлению «Радиотехнические средства передачи, приема и обработки сигналов». Установила:

I. Материалы диссертационной работы используются lía кафедре «Радиоэлектроника» при проведении учебных занятий по дисциплинам: «Статистическая теория радиотехнических систем», «Основы управления РЭС», позволяет формировать отдельные профессиональные компетенции при подготовке специалистов гю профилю «Радиотехника» в рамках указанных дисциплин.

Л. Материалы диссертационной работы ре комендор но использовать при проведении занятий и выполнении дипломного проектирования.

Председатель комиссии; Заведующий кафедрой «Радиоэлектроника» к.т.п,, доцент

члены комиссии;

профессор каф,, д.ф-м.н.. доцент

профессор каф., д. си., профессор, заслуженный деятель науки и техники РФ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Квазилинейный адаптивный экстраполятор

радиолокационных систем

Анализ результатов проведенных экспериментов свидетельствует, что экстраполяция является одним из этапов решения задачи оценки параметров движения ТС в услових возмущений измерительных процессов. Принцип экстраполяции координат по параметрам траектории в общем виде можно пояснить следующим образом: пусть в момент времени ts (последний обзор) получены декартовы координаты х^, у отметки от цели.

Пусть, кроме того, рассчитаны параметры траектории в этой точке (скорость , курс 0(^)) и их первые приращения Ау и АО^. Задача состоит в том, чтобы определить экстраполированное на 5 +1 обзор значение координат 1, , что поясняется рисунком В.1, где I - расстояние, преодолеваемое целью за время Т.

А

Рисунок В.1 - Принцип экстраполяции

Если выбрана модель прямолинейного равномерного движения, то расстояние, преодолеваемое целью за время Т рассчитывается следующим образом:

I =

г Ау +—5

V 5 2

Аt

Аt = V Аt +

Ау

Аt

Курс цели изменится за время А на величину АО . Откладывая от точки с

координатами , у отрезок l под углом Os + АО , получим координаты экстраполированной отметки:

+1 = +1 sin (О +аО ),

ys+x = Л + l C0S (Os + AOs ) .

а экстраполированное значение скорости определяется аналогично

Vs+1 = Vs +AVs.

Таким образом, для определения координат и параметров траектории в упрежденной точке необходимо в данном случае иметь координаты цели в момент последнего наблюдения, а также параметры траектории и их приращения в тот же момент времени.

Ошибки вычисления координат отметки в упрежденной точке будут определяться ошибками измерения координат в точке n, а также ошибками, с которыми определены в этой точке параметры траектории и их приращения. Для увеличения точности экстраполяции применяется сглаживание параметров. Сглаживание параметров особенно целесообразно в том случае, когда они не изменяются от обзора к обзору. В этом случае процесс экстраполяции сводится к нахождению координат в упрежденной точке по координатам, наблюденным в текущем обзоре и сглаженным параметрам траектории.

Традиционный алгоритм сглаживания и экстраполяции координат цели в радиолокационной системе координат (дальность наклонная - Dn, азимут - Рц, высота - Нц ) предусматривает семь этапов. На первом этапе происходит ввод данных

и преобразование наклонной дальности в горизонтальную. Для преобразования наклонной дальности в горизонтальную необходимо иметь в составе входной информации высоту цели над линией горизонта Нц или угол места цели е.

На втором этапе вычисляют курсовой угол цели. Курсовым углом цели называется угол, отсчитываемый по часовой стрелке, между направлением «РЛС -цель» и направлением вектора скорости цели.

На третьем этапе вычисляют параметры траектории О и V .

На четвертом этапе вычисляются значения приращений курса и скорости цели для обнаружения маневра цели по формулам:

А0Ж = 0,5 - ^-2), Ау = 0,5(у -^2).

На пятом этапе определяют сглаженные значения параметров О и V .

На шестом этапе вычисляют сглаженные значения прямоугольных координат