Аннотация.

Рассматривается дискретная фильтрация с акцентом на вычислительный аспект. Дается краткий обзор численно устойчивых реализаций, основанных на базовых математических идеях: факторизация положительно определенных (ковариационных или информационных) матриц, скаляризация векторных измерений, триангуляризация матриц и ортогонализация блочных матриц. Для решения практической нелинейной задачи анализа движения целей предлагается LD-алгоритм расширенного фильтра Калмана. Обсуждается применение этого алгоритма для судовождения (включая предотвращение столкновений судов).

Ключевые слова:

вычислительная обработка данных, дискретная фильтрация, расходимость фильтра, численная устойчивость, расширенный фильтр Калмана, цифровое имитирование и моделирование систем.

Стр. 90-112.

I.V. Semushin, Yu.V. Tsyganova, K.V. Zakharov

"Robust filter algorithms – survey and new results for ship navigation and conning systems"

Discrete filtering is considered with emphasis on computational aspects. A short survey of numerically stable filter implementations is given founded on the basic mathematical ideas: positive definite (covariance or information) matrix factorization, vector measurement scalarization, matrix triangularization and array-matrix orthogonalization. Using them, LD-algorithm of Extended Kalman Filtering is proposed as applied to the non-linear problem of target motion analysis. Application of the algorithm to ship navigation and conning (including collision avoidance) is discussed.

Keywords: computer data engineering, algorithms of least squares method, discrete filtering, filter divergence, numerical stability, extended Kalman filter, specific statistical applications and models, digital simulation and system modeling.

Полная версия статьи в формате pdf.