автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Оценка вторичных параметров движения транспортных средств в радиосистемах ближнего действия

л 3

. - 9 ИЮЛ *

ФЕДЕРАЛЬНАЯ АВИАЦИОННАЯ СЛУЖБА РФ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

На правах рукописи

ОРЕЛ ТАТЬЯНА ВАСИЛЬЕВНА

ОЦЕНКА ВТОРИЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ В РАДИОСИСТЕМАХ БЛИЖНЕГО ДЕЙСТВИЯ

Специальность: 05.12.17 - 'Радиотехнические и телевизионные

системы и устройства'

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва -1997

Работа выполнена на кафедре 'Радиотехника и радиотехнические системы' Государственной Академии сферы быта и услуг.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

О.И. ШЕЛУХИН

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

В.К.ХОХЛОВ

- кандидат технических наук, старший научный сотрудник

И.В.БЕЛЯКОВ

Ведущее предприятие - Горьковская железная дорога.

Защита диссертации состоится '19.' июня 1997 г. в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 072.05.03 в Московском Государственном техническом университете гражданской авиации по адресу: 125493 Москва, ул.Пулковская, д.ба.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ ГА. Автореферат разослан '_'_1997 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доцент, кандидат технических наук

М.М.Шемаханов

ОВЩЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В эксплуатационной практике радиотехнических средств на транспорте одной из важнейших является задача оценки параметров движения транспортных средств (ТС). Теория оценки параметров движения объектов достаточно хорошо развита. В ее основу положена обработка радиосигналов, отраженных транспортным средством при нахождении его в зоне действия радиолокационного измерителя. На практике такую обработку осуществляют радиотехнические системы ближнего действия (РБД), в которых могут реализовываться различные принципы измерения параметров движения транспортных средств.

В то же время, на определенных важных участках, например, на железнодорожном транспорте, чаще всего требуется знать такие параметры транспортного средства, как координаты его местонахождения, дальность до объекта, а также скорость и ускорение движения транспортного средства. Скорость является одним из важнейших параметров для интервального регулирования и прицельного торможения в системах автоматического регулирования скорости (АРС). Величину скорости движения ТС можно определить, например, с помошыо используемых в настоящее время радиотехнических измерителей скорости. Вместе с тем, исследования показали, что в некоторых случаях одной информации о скорости движения ТС для эффективной работы явно недостаточно, так как значение скорости может быть получено с некоторой погрешностью. Повысить качество работы системы автоматического регулирования скорости (АРС) и системы контроля заполнения путей (КЗП) на сортировочных горках можно, если производить оценку вторичного параметра движения, каким является ускорение. Имея данные не только о величине скорости, но и оценке ускорения движения ТС, можно значительно повысить перерабатывающую способность сортировочных горок. "Это особенно актуально в настоящее время в условиях возрастающих требований к работе железнодорожного транспорта, а также возможности применения нового поколения информационно-измерительных датчиков. Между тем, существующие методы и алгоритмы оценки ускорения не способны обеспечить необходимую точность и качество оценивания, так как практически не учитывают воздействие на принимаемую антенной измерителя реализацию :игнала негауссовских помех, в том числе и аномальных выбросов помехи, в эезультате чего в качестве оценки ускорения могут выступать значения, 1апекие от истинных. В связи с этим возникает проблема разработки зысокоэффективных алгоритмов обработки вторичных параметров 1вижения, например, ускорения, при воздействии негауссовских помех.

Задача оценки ускорения движения ТС рассматривалась в ряде работ. Эднако вопросы синтеза алгоритмов нелинейной фильтрации ускорения в

условиях аддитивных негауссовских помех освещены не достаточно. Кроме того, не проработана задача практической реализации таких алгоритмов оценки ускорения.

Вышеуказанная ситуация обусловливает актуальность задачи оценки вторичных параметров движения протяженных транспортных средств.

Целью диссертационной работы является разработка и техническая реализация алгоритмов и устройств оценки ускорения движения транспортных средств на базе радиотехнических устройств ближнего действия.

Основные задачи работы:

1. Анализ существующих алгоритмов нелинейной обработки ускорения с целью повышения их эффективности. Синтез и анализ оптимальных рекуррентных алгоритмов фильтрации ускорения в условиях воздействия аддитивных негауссовских помех в условиях частичной или полной априорной определенности относительно формы ПРВ помех при использовании различных видов функций потерь.

2. Анализ адаптивных и робастных алгоритмов оценки ускорения в условиях априорной неопределенности относительно параметров действующих помех и разработка методов определения неизвестных параметров помех.

3. Синтез оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов фильтрации ускорения в условиях воздействия аномальных негауссовских помех.

4. Математическое моделирование рассматриваемых алгоритмов нелинейной фильтрации ускорения, сравнительный анализ их эффективности и практическое использование разработанных алгоритмов.

Методы исследования. Теоретические исследования базируются на использовании теории вероятностей случайных процессов, математической статистики и статистической радиотехники, теории оптимальной нелинейной фильтрации. Экспериментальные исследования выполнены с использованием математического моделирования на персональной ЭВМ и статистической обработки реальных эксплуатационных данных, полученных в условиях работы сортировочной горки.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней впервые:

■ установлены вторичные характеристики параметров движения ТС, найденные на основе обработки сигналов, отраженных от движущихся протяженных объектов в радиосистемах ближнего действия;

■ предложены статистические модели ускорения, полученные на основе экспериментальных исследований, и подтверждающие в общем случае наличие в реализации ускорения аномальных негауссовских помех;

■ синтезированы рекуррентные оптимальные алгоритмы оценки ускорения в условиях полной априорной определенности относительно формы ПРВ помех с использованием сложной функции потерь;

■ разработаны адаптивные и робастпые алгоритмы обработки ускорения в условиях частичной априорной неопределенности относительно распределения помехи;

■ предложен принцип получения характеристик действующих на реализацию ускорения аномальных помех методом моментов;

■ определены оценки эффективности оптимальных, адаптивных и робастных алгоритмов фильтрации ускорения, обоснование целесообразности разработки нелинейного алгоритма обработки ускорения с регулируемым порогом оценивания;

■ разработаны рекуррентные алгоритмы нелинейной фильтрации ускорения с регулируемым порогом оценки ускорения, функционирующие в сложной помеховой обстановке при наличии аномальных выбросов.

Практическая ценность заключается в следующем:

■ разработаны высокоэффективные рекуррентные алгоритмы нелинейной фильтрации ускорения с регулируемым порогом оценивания, позволяющие существенно уменьшить погрешность измерения параметров движения протяженных объектов в радиосистемах ближнего действия путем отбраковки случайных аномальных выбросов негауссовских помех, воздействующих на получаемую реализацию результирующего сигнала.

■ разработаны программы для численного моделирования алгоритмов нелинейной фильтрации при различных характеристиках действующих нормальных и аномальных помех, применимые для обработки в реальных условиях;

■ разработан и реализован блок измерения вторичных параметров движения, функционирующий в соответствии с синтезированным алгоритмом нелинейной фильтрации ускорения с регулируемым порогом оценивания.

Fia защиту выносятся оптимальные и робастпые алгоритмы нелинейной фильтрации ускорения движения транспортных средств в условиях воздействия аномальных выбросов помех, в общем случае имеющих негауссовское распределение.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при разработке в рамках ОКР на НПО 'Исток' измерителя параметров движения железнодорожных вагонов повышенной точности и опытной эксплуатации с июня 1994 года этого измерителя на Восточной сортировочной горке ст.Горький-Сортировочный Горьковской железной дороги, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

При участии автора разработан и внедрен многофункциональный датчик (МФД) параметров движения: скорости, ускорения, дальности, длины железнодорожных отцепов для систем динамического контроля заполнения путей сортировочных горок (ДКЗП).

f"

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались:

1. На научно-технических конференциях студентов и аспирантов МИИТа (Москва, 1991-1992 г.г.).

2. На XIII научно-техническом семинаре 'Статистический синтез и анализ информационных систем' (Рязань,. 1994 г.).

3. На кафедре 'Радиотехника и радиотехнические системы' ГАСБУ (Москва, 1993-1997 г.)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 4 печатные работы.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 73 наименования и 8 Приложений. Работа изложена на 150 страницах машинописного текста, содержит 89 рисунков и 7 таблиц. Приложения изложены на 31 странице, содержат тексты программ моделирования и 29 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и основные задачи исследования, определены научная новизна и основные положения, выносимые на защиту. Дается краткое описание по главам основных рассматриваемых вопросов. Приводятся сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен сравнительный анализ существующих методов оценки ускорения движения объектов на железнодорожном транспорте. Отмечено, что наилучшим метолом измерения ускорения считается радиолокационный, который существенно повышает точность измерения. Использование радиолокационного метода измерения ускорения предполагает учет протяженности объекта, а также нелинейной составляющей функции ускорения, что позволяет значительно уменьшить погрешности измерения ускорения движения объекта. В связи с этим в главе предложено проводить измерение ускорения радиолокационными методами.

На основании известных методов описания случайных процессов произведен выбор и обоснованы математические модели сигналов, характеризующих ускорение движения объекта. Показано, что погрешность измерения ускорения обусловлена флуктуациями доплеровской частоты, вызванными воздействием мешающих объектов, а также амплитудной модуляцией полезного и помехового сигналов в результате интерференции. Показано, что определяющим фактором, влияющим на точность

определения ускорения, является отношение уровней полезного и помехового сигналов.

Поскольку отражающую поверхность протяженных объектов можно представить совокупностью Д "блестящих" точек , в любой точке приема за счет эффекта Доплера от каждой из £ точек наблюдается изменение результирующей частоты по сложному закону. Это происходит из-за флуктуации результирующей фазы сигнала, отраженного от наблюдаемого объекта и зависит как от размера отражающей поверхности, так и от характера его движения. Большое количество полезных и помеховых составляющих с различными уровнями амплитуд обусловливает замирание результирующего сигнала в результате интерференции, что приводит к значительным ошибкам оценки ускорения. В связи с этим, с целью определения статистических характеристик доплеровского сигнала и формирования статистических моделей ускорения для изучения особенностей измерения вторичных параметров движения многоточечных протяженных объектов в главе рассмотрены результаты статистической обработки сигналов, отраженных от движущихся объектов. На основании анализа экспериментальных данных показано, что в получаемых реализациях ускорения имеют место аномальные выбросы шума, что делает актуальной проблему отбраковки аномальных выбросов помехи для получения достоверной информации о величине ускорения.

Проведен сравнительный анализ ряда алгоритмов оценки ускорения, использующих различное число измерений скорости, а также осуществлено вычисление ускорения в произвольных точках на интервале измерения.

Показано, что ускорение можно записать в виде:

а,н = + К . С)

где &,1, - опенка ускорения;

/?,/, - остаточный член, обусловленный интерполяцией функции скорости >,/,.

Очевидно, что при вычислении ускорения имеют место случайные и методические погрешности. Случайные погрешности обусловлены флуктуационными ошибками измерения скорости и характеризуются

дисперсией которая определяется выбранным алгоритмом оценки.

Методические погрешности обусловлены выбором алгоритма вычисления ускорения.

На рис.1 представлены зависимости дисперсии погрешности оценки ускорения от числа используемых выборок скорости У,/, для различных алгоритмов.

Рис. 1.

1-алгоритмы: (2), (3), (4).

2-алгоритмы: (5), (6), (7). 3,4-алгоритмы: (8), (9), (10).

Кривая I описывает зависимость дисперсии погрешности оценки при использовании алгоритмов, осуществляющих вычисление ускорения в крайних точках интервала измерения, например:

Оь

27" 1

1271

(2) (3)

а>

607:

-147^+360У„„ -450^42 + 4 00^„ --225^+72^,-10^

(4)

Зависимость 2 иллюстрирует характер изменения дисперсии погрешности при использовании следующих алгоритмов вычисления ускорения в середине интервала измерения:

а„.,= М^.-К}; (5)

2 Г„ 1

'-'о

(6)

(7)

Алгоритмы, осуществляющие вычисление ускорения в промежуточных точках, описывают кривые 3 и 4:

а„„ = -,ок*" + - 6У+ ]; (8)

11.1 п

60 г„

-12^-65^,+120И„42-60^з +

(9)

а»..

60Г„

-10^-77^+150^-100^, +

(10)

Найдено, что выбор наилучшего алгоритма вычисления ускорения определяется из условия взаимного минимума суммы методической и случайной погрешностей. Сравнение алгоритмов вычисления ускорения показало, что наиболее простым и эффективным является алгоритм первой конечной разности (5). Как показали исследования, более сложные алгоритмы, эффективные при снижении систематических ошибок, в условиях случайных погрешностей оказываются мало эффективными.

В качестве статистической модели ускорения движения транспортных средств предложена модель, предполагающая наличие в наблюдаемой на

входе блока вторичной обработки измерителя реализации нормальных и аномальных помех:

Л^Л+О-ЯаКН+ЯАЛ.,,, (11)

где X н - реализация двоичной переключательной случайной величины,

принимающей с вероятностью Рг значение X ь~ 1, и с вероятностью

О-Рг)= Р\ значение Х/,-0; Р\ и Рг представляют собой

вероятности появления шумовой и аномальной составляющих

помехи соответственно.

Во второй главе проведен синтез и анализ оптимальных алгоритмов нелинейной фильтрации ускорения в условиях воздействия нормальных и аномальных помех и полной априорной определенности относительно формы ПРВ помех.

Применительно к устройствам оценки ускорения движения транспортных средств рассмотрены два случая синтеза алгоритма фильтрации ускорения при использовании квадратичной функции потерь.

При первом подходе описан алгоритм фильтрации случайного процесса, характеризующего ускорение, при воздействии засоренной модели ПРВ помех:

= рМ" шн)+ (12)

Предполагалось, что ПРВ действующей помехи ^("л) можно представить в виде двух гауссовских процессов с близкими по величине дисперсиями и априорно известными характеристиками:

®(«*) = Р1^(тш-,а2ш)+ р2Ы(та;ага). (13)

Критерием оптимальности принимался минимум среднеквадратического отклонения (СКО).

Показано, что оптимальную оценку ускорения движения наблюдаемого объекта при воздействии смеси флуктуационных и аномальных помех с гауссовскими ПРВ можно осуществить, используя двухканальный фильтр

Калмана. Результирующая оценка ускорения при этом будет

определяться взвешенным суммированием парциальных оценок:

2

¿А+| £,(/,+.), (14)

где Рда+1) - вероятность формирования оценки ускорения У-м фильтром Калмана.

Каждая из двух оценок определяется согласно выражению:

1Т

«/„• = а1+(аЦ а]/) у = 1,2. (]5)

Здесь Я/, = а®и-\- экстраполированная на следующий шаг величина аи ;

отношение у щ ) - характеризует значение коэффициента усиления ~ 2

фильтра, где лу - дисперсия ошибки фильтрации сообщения одного из

двух фильтров; „, - дисперсия помехи ./-го фильтра,

=Уи~аи ~ т пн, - характеризует "обновляющий" процесс в каждом парциальном фильтре.

Второй подход предусматривает синтез алгоритма фильтрации ускорения в наиболее распространенной ситуации, когда априорные сведения о ПРВ помех известны лишь частично и действующая в канале измерения помеха, в общем случае, имеет негауссовское распределение, например, бимодальное, что имеет место при большом отношении сигнал-помеха. При бимодальном

распределении помехи Щ предложено использовать для подавления помех традиционное нелинейное преобразование, усложнив при этом фильтр Калмана, который в этом случае приобретает вид:.

аи = аА_, + • (]6)

где характеристика блока нелинейного преобразования (БНП),

определяемая видом наихудшего распределения на классе •

Определен вид характеристики 2{пРк) для бимодально распределенной помехи с различными параметрами. В общем виде он описывается выражением:

п

а

ап,,

<^\{\-рл„)м{тш,С7гт)+ра„И{та,а1)] ' 0?)

Анализ показал, что оптимальное нелинейное амплитудное подавление негауссовских помех с применением безынерционного блока нелинейных преобразований достаточно велико, причем, чем сильнее негауссовское

распределение отличается от гауссовского, тем эффективнее осуществляется подавление.

Проведенные исследования позволили сделать вывод о том, что указанные алгоритмы, использующие в качестве критерия квадратичную функцию потерь, обеспечивают получение оптимальной и наиболее точной оценки ускорения движения в условиях засоренной гауссовской и негауссовской модели помех с малыми дисперсиями. Однако на практике измерение ускорения чаще всего сопровождается воздействием аномальных помех с большой дисперсией. В таких условиях использование подобных алгоритмов является малоэффективным. Кроме того, техническая реализация устройств, работающих в соответствии с этими алгоритмами, является достаточно сложной. Это обусловливает проблему синтеза оптимального алгоритма обработки ускорения на основе фильтра Калмана, который позволил бы осуществлять отбраковку аномальных выбросов помехи, обеспечивая при этом необходимое качество оценивания при малых соотношениях сигнал-помеха.

Поэтому при синтезе алгоритма фильтрации ускорения в условиях воздействия аномальных негауссовских помех для отбраковки аномальных выбросов в качестве критерия нелинейной обработки предложено использовать сложную функцию потерь:

.ч (я2,при |а| < £ аитт Е(а>а) = [с, при |а| > е анЫп ; <18>

где ^ант'т - минимальное значение погрешности, при котором она считается аномальной;

С - постоянный коэффициент. В отличие от обычно используемых квадратичной и прямоугольной функций потерь, сложная функция потерь позволяет достаточно полно учитывать структуру помех, воздействующих на наблюдаемую реализацию ускорения, и оптимизировать алгоритмы оценки ускорения

При таком подходе оптимальная оценка ускорения определяется по критерию максимума максиморума АПРВ:

аь = ащтахтахсоАа"), (19)

аеа ^ '

На основании проведенного анализа в главе определен аналитический рекуррентный алгоритм фильтрации ускорения, использующего сложную функцию потерь, который имеет вид:

ан = а°и-1 + Рнки{Уи (20)

где О, - коэффициент корреляции;

1Л

Р), - вероятность отсутствия аномальных выбросов помехи в реализации У/, :

1 Л

Чъ ехР

2 а2а\_х + <2 + Я

Ри =-

<7-, ехР

1 (л-а*. |)

2 Л

2 аги\^ + й

+0+/?

х('-#))ехР

1 (Я*)-<Ц2

(21)

- коэффициент усиления, определяемый по формуле:

ки =

(22)

В уравнении (21) 7 л - случайная величина, характеризующая уровень аномальных помех в канале измерения с вероятностью Я и ; Q - дисперсия шума возмущения, Я - дисперсия шума измерения.

Апостериорная текущая дисперсия ошибок фильтрации С7"н определяется согласно формуле:

= а-<7;., + - рь

а2а1, + 0 + Л

+0 -

а2а\_К + <2 + Я

(.Ун - «аЛ-|)2

(23)

Отмечено, что величина вероятности отсутствия аномальных выбросов оценивается на каждом шаге наблюдения, что позволяет наиболее полно учитывать помеховую ситуацию.

Структурная схема устройства фильтрации, работающего в соответствии с критерием максимума максиморума АПРВ, приведена на рис.2.

В соответствии с полученными аналитическими выражениями для оптимального алгоритма фильтрации ускорения со сложной функцией потерь проведено статистическое моделирование этих алгоритмов. Исследована работа синтезированного алгоритма в различных условиях: при

Л

О

£ ГЦ

3 II

Я —•

в

Рис. 2.

Развернутая схема устройства фильтрации ускорения по критерию максимум максиморума

1Г1

воздействии аномальных помех с различными характеристиками и при наличии в канале измерения только флуктуационных шумов. Результаты моделирования показали, что качество оценки ускорения при использовании сложной функции потерь является высоким. Однако, при практической реализации полученных алгоритмов оценки ускорения движения транспортных средств, подобная точность не всегда необходима, и возможно некоторое снижение точности оценивания при достаточно высокой эффективности работы устройств фильтрации путем более жесткой отбраковки аномальных выбросов помехи. Кроме того, недостатком применения синтезированного оптимального алгоритма фильтрации является то, что реальная ГТРВ помех может отличается от априорной. Поэтому важное значение приобретает разработка и исследование адаптивных и робастных (грубых) алгоритмов оценки.

В третьей главе рассматриваются адаптивные и робастные алгоритмы оценки ускорения в условиях воздействия аномальных негауссовских помех.

Проведен анализ методов преодоления параметрической априорной неопределенности относительно параметров распределений действующих помех. Для этого, при условии, что ПРВ помехи известна, использован байесовский подход. В этом случае оценка ускорения определяется согласно выражению:

Он = , (24)

где а (ал) ~ 10 а[аи " АПРВ фильтруемого процесса аН при

оценочных значениях К неизвестных параметров помехи, описываемых функцией К.

Показано, что основная трудность в работе адаптивных алгоритмов

фильтрации заключается в определении оценочных значений К параметров действующей помехи Щ , необходимых для определения оценки ускорения согласно принятому критерию оптимальности.

В главе рассмотрен метод моментов, с помощью которого могут быть

определены оценочные значения К. Как известно, существует прямая связь между параметрами распределений и моментами различных порядков, которая заключается в следующем. Априорные теоретические моменты т |... т 5 выражаются как явные функции оцениваемых параметров.

Выборочные моменты "I, , определяемые как: _ ] п

п 1=1

где 5 - порядок оцениваемых начальных моментов, приравниваются соответствующим априорным моментам , в результате чего получается система, состоящая из 5 уравнений. Решением этой системы являются требуемые оценки начальных моментов помехи. Для действующей помехи вида (12):

<"("*) = РА"шъ)+ РгО>М,

шумовая и аномальная составляющие которой имеют гауссовское распределение ;а2т) и соответственно, выведена в

общем виде система уравнений, позволяющих определить неизвестные параметры помехи {мш ; та; сг ^ ; а \; р,; р2} :

«1 = + Ргт« = ™2 = + Р|тш + Рг°1 + Р2т1 = ™г «э = Р,т3ш + р2т] +3(р1тша2ш + р2та(тга) = лГ3

= Р\т ш + Р21»*в +3(/7|Сг1 + р2(т1)+ ' +б(р,(Тгшт2ш+р2а1т1) = Ш4 (26)

= р,т5ш + ргт\ + 10 (/>,!»* <т* + +

+ \5(р1тша4ш + р2та(Т*а) = т5

При анализе полученных выражений отмечено, что использование метода моментов для определения неизвестных параметров помехи предпочтительно, если неизвестных величин достаточно мало. В противном случае, определение неизвестных параметров математически весьма сложно. Это обусловливает возможные погрешности оценки этих параметров и, как следствие, оценки ускорения движения транспортных средств. В результате сделан вывод, что применение адаптивных алгоритмов фильтрации ускорения в условиях аномальных помех не обеспечивает получение оценок ускорения с необходимой эффективностью.

В качестве огрубленных (робастных) алгоритмов фильтрации ускорения предложено использовать алгоритмы вида:

. _ -«*) ПРИ |У и*!"«*! * Л

[о»при |у„ч-аЛ|>-Д ' (27)

где

I. "P" |yh.i-'*'/,N л

= + **,где ^ = • <28>

где Д - регулируемый порог оценивания.

По приведенным уравнениям проведено статистическое моделирование робастных алгоритмов фильтрации ускорения. Найдено, что эффективность использования робастных алгоритмов в условиях аномально засоренных наблюдений достаточно высока.

Показано, что по сравнению с оптимальными и робастными алгоритмами фильтрации ускорения наиболее высокую эффективность работы обеспечивают рекуррентные алгоритмы нелинейной фильтрации с регулируемым порогом оценивания:

. _ [аа, + />А(->'*.| - Я*) ПР" |Унм Д

~\„л ± ~ 1т д-™/., * „„.. I., к А ■ (29)

а а

+ Р^ь&ч'МУ^-°h) ПР" |у„„ ~ah\>h

' h

Дисперсия ошибок фильтрации такого алгоритма определяется в соответствии с уравнением (23):

<Ti, = + Q - п„--1

а'а; , + Q+ R

\ 2

а & и \ + Q + R)

Качество получаемых оценок мри отбраковке аномальных выбросов помех в условиях аномально шеоренпых наблюдений являемся достаючио высоким и cooTBeicrnyei необходимому уровню качества оценивания при практической работе устройств фильтрации.

_П_чемпергой___главе приведены основные положения алгоритма

прицельною юрможення в системе динамического контроля заполнения путей (КЗ!!) сортировочных горок. Показано, что для эффективной работы системы K3II необходимо осуществлять оценку ускорения движения транспортных средств с достаточной точностью при условии борьбы с аномальными выбросами помехи, отрицательно влияющими на качество оценивания.

Рассматриваются вопросы практической реализации микропроцессорного блока оценки ускорения, реализующего рекуррентный алгоритм нелинейной фильтрации ускорения с регулируемым порогом оценивания. Приводится функциональная схема аппаратной реализации такого блока и блок-схема программы работ!,1 устройства вычисления.

Показано, что использование блока оценки ускорения в практических условиях приводит к значительному повышению эффективности прицельного торможения в системе контроля заполнения путей сортировочных горок на железных дорогах.

Приложения содержат распечатки программ расчета характеристик

БНП z (" Гн ) в зависимости от различных параметров действующих помех и численные расчеты, результаты которых использованы в основном тексте работы, а также распечатки исходных текстов программ, моделирующих оптимальный алгоритм фильтрации ускорения, робастный алгоритм и алгоритм нелинейной фильтрации с регулируемым порогом оценивания на языке программирования Pascal. Приведены реализации оценок ускорения и апостериорных дисперсий, иллюстрирующие эффективность алгоритмов обработки ускорения в результате моделирования. Помещены материалы о внедрении блока оценки ускорения, реализующего разработанный рекуррентный алгоритм нелинейной фильтрации с регулируемым порогом оценивания.

В заключении сформулированы основные результаты работы, которые сводятся к следующему.

В диссертационной работе решена важная научно-техническая задача, состоящая в разработке и технической реализации алгоритмов и устройств оценки ускорения движения транспортных средств на базе радиотехнических измерителей ближнего действия.

1. Доказано, что наилучшим методом измерения ускорения является радиолокационный метод, с помощью которого удается существенно повысить точность измерения параметров движения, а также уменьшить длину измерительного участка. Достоинством применения радиолокационного метода оценки ускорения является возможность построения и практической реализации адаптивного измерителя

ускорения путем введения переменного времени измерения в зависимости от скорости движения наблюдаемого объекта.

2. Показано, что, если в наблюдаемой реализации сигнала присутствуют помеховые составляющие, вызванные воздействием некоторого мешающего объекта, фактором, определяющим точность определения ускорения, является отношение уровней полезного и помехового сигналов. Погрешность вычисления ускорения обусловливается амплитудной модуляцией полезного и помехового сигналов в результате интерференции.

3. Сравнительный анализ алгоритмов вычисления ускорения показал, что наиболее простым и эффективным является алгоритм'первой конечной разности. Более сложные алгоритмы оценки ускорения целесообразно использовать для снижения методической погрешности, однако они не эффективны при решении задачи снижения случайных погрешностей.

Выбор алгоритма вычисления ускорения должен определяться из условия взаимного минимума суммы методической и случайной погрешностей. При этом условии предпочтительным является алгоритм, использующий пять значений скорости, в котором осуществляется вычисление ускорения в средней точке интервала измерения.

4. Анализ результатов экспериментальной обработки показал, что в получаемой реализации ускорения имеют место аномально засоренные помехи, в связи с чем для получения достоверной информации о величине ускорения возникает проблема отбраковки аномальных выбросов помехи. Применение усреднения исходной информации о скорости путем скользящего среднего, по 10, 100 и более периодам доплеровской частоты приводит к сглаживанию выходного эффекта, что делает его более предпочтительным для использования.

5. Показано, что при синтезе оптимальных алгоритмов нелинейной обработки ускорения для получения наиболее точной оценки ускорения предпочтительно использовать сложную функцию потерь, учитывающую аномально-засоренную структуру помех, воздействующих на наблюдаемую реализацию. В условиях 'засоренного' распределения шумов измерения ускорения с мало различающейся дисперсией компонентов в задаче синтеза алгоритма фильтрации ускорения целесообразно использовать квадратичную функцию потерь, которая обеспечивает оптимальные оценки.

6. Применение адаптивных алгоритмов оценки ускорения с использованием метода моментов в условиях воздействия аномально засоренных помех не достаточно эффективно, в то время как эффективность робастных алгоритмов обработки ускорения в условиях аномально засоренных наблюдений достаточно велика. Показано, что основная трудность работы предложенных робастных алгоритмов заключается п правильном выборе пороговой величины А , которая окашваег значительное влияние па качество вычисления оценок ускорения движения.

7. Оценки ускорения , вычисляемые в результате работы нелинейного рекуррентного алгоритма фильтрации с регулируемым порогом оценивания А', уступают по качеству оценкам ускорения, получаемым в результате работы оптимального фильтра, и значительно превосходят оценки робастного фильтра. В условиях воздействия аномальных негауссовских помех такой алгоритм фильтрации ускорения позволяет получать наиболее эффективные оценки ускорения движения транспортных средств для их использования в практических целях.

8. Качество получаемой оценки ускорения зависит от априорно задаваемой величины Д. Чем меньше значение Д ¿0.2, тем грубее

будут вычисляемые оценки ускорения, из-за того, что практически все помеховые выбросы будут считаться аномальными. Оптимизация пороговой величины определяется уровнем действующих помех.

9. Экспериментальные исследования, проведенные в реальных условиях работы сортировочной горки, показали высокую надежность и работоспособность разработанного блока оценки ускорения и реализованного в нем алгоритма нелинейной фильтрации ускорения с регулируемым порогом оценивания.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Шелухин О.И., Орел Т.В. Устойчивые оценки вторичных параметров движения//Статистический синтез и анализ информационных систем: Тез.Всерос.науч.-техн.конф. - Рязань.-!994.- С.97.

2. Орел Т.В. Оценка параметров движения протяженных объектов в радиосистемах ближнего действия. В кн. «Создание и обслуживание персональной вычислительной радио и видеотехники». - М.:ГАСБУ, 1993. - с.80-85.

3. Орел Т.В. Сравнительный анализ алгоритмов оценки вторичных параметров движения. В кн. «Создание и обслуживание персональной вычислительной радио и видеотехники». - М.:ГАСБУ, 1993. - с.86-92.

4. Шелухин О.И., Орел Т.В. Робастное оценивание вторичных параметров движения в радиосистемах ближнего действия. В кн. «Создание и обслуживание персональной вычислительной радио и видеотехники». - М.:ГАСБУ, 1993. - с.12-16.

Соискатель:

Орел Т.В.