Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "tracker" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Servo tracking of targets at sea
Autorzy:
Ahmed, A.
Brdyś, M. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908404.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
śledzenie celu
urządzenie śledzące
filtr Kalmana
adaptacyjny układ sterowania
target tracking
tracker
Kalman filter
adaptive control
Opis:
This paper details a proposal for the position control system of a two-axis ship-mounted tracker. Aspects of the non-linear dynamics governing Line-Of-Sight (LOS) errors between the tracker and the target are presented. It is shown that the regulation of LOS errors can be achieved by introducing a feed-forward term based on the target’s velocity. This velocity is not measurable, and an estimator is required. Given that the tracking problem is non-linear, the classical separation principle does not hold, and cascading the estimator and regulator together may not lead to an optimal position control system. The ‘LQAdaptive’ system proposed here aims therefore to improve conformity to the separation principle. Simulation trials show that tracking is improved under the LQAdaptive system in comparison to a simple estimator-regulator structure.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 2; 197-207
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stochastic multivariable self-tuning tracker for non-Gaussian systems
Autorzy:
Filipovic, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908532.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model ARMAX
statystyka odpornościowa
stabilność globalna
ARMAX model
self-tuning tracker
non-Gaussian noise
robust statistics
global stability
optimality
Opis:
This paper considers the properties of a minimum variance self-tuning tracker for MIMO systems described by ARMAX models. It is assumed that the stochastic noise has a non-Gaussian distribution. Such an assumption introduces into a recursive algorithm a nonlinear transformation of the prediction error. The system under consideration is minimum phase with different dimensions for input and output vectors. In the paper the concept of Kronecker’s product is used, which allows us to represent unknown parameters in the form of vectors. For parameter estimation a stochastic approximation algorithm is employed. Using the concept of the stochastic Lyapunov function, global stability and optimality of the feedback system are established.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 351-357
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies