Underwater Bearings-Only Passive Target Tracking Using Estimate Fusion Technique
Tčnica de Fusin̤ de Estimaciones (EFT) para el Rastreo de Blancos-Sl̤o el rastreo de blancos pasivos implica un proceso de estimacin̤ del estado de un blanco mv̤il mediante la fusin̤ de las estimaciones dadas por diferentes estimadores No lineales que son impulsados por diferentes mediciones de los...
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Underwater Bearings-Only Passive Target Tracking Using Estimate Fusion Technique |
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MARC
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| 001 | vpro21147 | ||
| 005 | 20201223000000.0 | ||
| 008 | 200518s2020 ck # g## #001 0#eng#d | ||
| 020 | |a 2533-4123 (Versin̤ electrn̤ica); 1802-2308 (Versin̤ Impresa) | ||
| 022 | |||
| 040 | |a CO-BoINGC | ||
| 041 | 0 | |a eng | |
| 245 | 1 | 0 | |a Underwater Bearings-Only Passive Target Tracking Using Estimate Fusion Technique |
| 246 | |a Rastreo de objetivos subacut̀icos sl̤o de forma pasiva mediante la tčnica de fusin̤ estimada | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2020 | ||
| 520 | 3 | |a Tčnica de Fusin̤ de Estimaciones (EFT) para el Rastreo de Blancos-Sl̤o el rastreo de blancos pasivos implica un proceso de estimacin̤ del estado de un blanco mv̤il mediante la fusin̤ de las estimaciones dadas por diferentes estimadores No lineales que son impulsados por diferentes mediciones de los Rodamientos suministrados por el sistema de remolque. Las estimaciones se fusionan con la ayuda de un Estimador de Cuadrados Mn̕imos Ponderados. Este novedoso mťodo tiene una ventaja sobre los estimadores no lineales tradicionales como el Filtro Kalman Extendido (EKF) y el Filtro Kalman Sin Aroma (UKF) en cuanto a los errores de estimacin̤, lo que se demuestra en este documento al realizar la simulacin̤ en Matlab R2009a para un escenario de tiempo de guerra.1. Introduccin̤El rastreo (un proceso de estimacin̤ del estado presente y futuro de un blanco mv̤il) es un concepto de procesamiento de seąles esencial en el entorno de la guerra para mantenerse a salvo o para hacer estallar al enemigo. Normalmente implica la estimacin̤ de los parm̀etros de movimiento del objetivo, es decir, alcance, rumbo, curso y velocidad, con la ayuda de las ruidosas mediciones, es decir, alcance y rumbo en caso de seguimiento activo y sl̤o rumbo en caso de seguimiento pasivo. Dependiendo de la posicin̤ relativa de los sensores con respecto a la hľice del vehc̕ulo del observador, la intensidad del ruido en las mediciones vara̕ y las mediciones pueden clasificarse como de montaje en el casco y de remolque. En detalle, si el sensor se encuentra en el cuerpo del buque, experimenta ms̀ ruido (porque el sensor est ̀cerca de la hľice). Estos sensores se denominan sensores montados en el casco (casco significa cuerpo). Por otro lado, los sensores que estǹ lejos del cuerpo de la nave experimentan menos ruido (porque el sensor est ̀lejos del ruido de las hľices). Estos sensores se denominan sensores remolcados (remolque significa arrastre). En este documento, el seguimiento pasivo de objetivos se realiza utilizando mediciones de la matriz de remolque.El rastreo de un objetivo con mediciones sonares activas, que involucra el estado lineal y las ecuaciones de medicin̤, se trata con las tradicionales ecuaciones de filtro de Kalman 5.17, 5.18 y 15.19 de [2]. Aqu ̕se asume que el ruido de medicin̤ en coordenadas rectangulares tiene una media de cero incluso despuš de la transformacin̤ de las mediciones del sistema polar al sistema rectangular como se muestra en [8]. El rendimiento del filtro de Kalman se mejora mediante el cl̀culo preciso de la media y la covarianza del ruido del sensor despuš de la transformacin̤ del sistema, seguido de la sustraccin̤ de la media calculada de las mediciones. Este nuevo filtro de Kalman para el proceso de seguimiento activo con la eliminacin̤ del sesgo de las mediciones mostr ̤una gran promesa segn͠ los resultados mostrados en [8]. | |
| 650 | \ | \ | |a Vigilancia |
| 650 | \ | \ | |a Modelos matemt̀icos |
| 650 | \ | \ | |a Ecuaciones |
| 650 | \ | \ | |a Monitoring |
| 650 | \ | \ | |a Mathematical models |
| 650 | \ | \ | |a Equations |
| 650 | \ | \ | |a Tčnica de fusin̤ estimada |
| 650 | \ | \ | |a seguimiento de objetivos sl̤o pasivo |
| 650 | \ | \ | |a remolque |
| 650 | \ | \ | |a filtro de Kalman extendido |
| 650 | \ | \ | |a filtro de Kalman sin aroma. |
| 650 | \ | \ | |a Estimate Fusion Technique |
| 650 | \ | \ | |a Bearings<U+0096>Only Passive Target Tracking |
| 650 | \ | \ | |a Towed Array |
| 650 | \ | \ | |a Extended Kalman Filter |
| 650 | \ | \ | |a Unscented Kalman Filter. |
| 700 | \ | \ | |a Koteswara Rao S. |
| 700 | \ | \ | |a Padma Raju K. |
| 700 | \ | \ | |a Ravi Kumar D.V.A.N. |
| 700 | \ | \ | |a University of Defence |
| 856 | |z Underwater Bearings-Only Passive Target Tracking Using Estimate Fusion Technique |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/rastreo-de-objetivos-subacuaticos-solo-de-forma-pasiva-mediante-la-tecnica-de-fusion-estimada | ||