Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Kalman" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 58
Tytuł:
D-Step Ahead Kalman Predictor for Controlled Autoregressive Processes With Random Coefficients
Autorzy:
Hilgert, N.
Vila, J. P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908306.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
proces autoregresji
wzór wstępny Kalmana
filtr Kalmana
autoregressive processes
Kalman predictor
Kalman filter
extended Kalman filter
Opis:
This paper deals with prediction of controlled autoregressive processes with additive white Gaussian noise and random coefficients adapted to an observation process. Our aim is twofold. We begin by extending to the standard Kalman predictor a result of Chen et al. (1989) on the optimality of the standard Kalman filter when applied to linear stochastic processes with almost surely finite random coefficients. We then show on an example how some particular nonlinear autoregressive processes can be embedded in these linear processes with random coefficients. Such nonlinear processes can then benefit from this optimal prediction, which is not provided by the usual extended Kalman predictor.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 1; 207-217
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Study of the effectiveness of different Kalman filtering methods and smoothers in object tracking based on simulation tests
Autorzy:
Malinowski, M.
Kwiecień, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106773.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
Kalman filtering
smoother
extended Kalman filter
derivative-free filtering
Central Difference Kalman Filter
unscented Kalman filter
object tracing
filtr Kalmana
filtracja
rozszerzony filtr Kalmana
EKF
bezśladowy filtr Kalmana
UKF
śledzenie obiektu
Opis:
In navigation practice, there are various navigational architecture and integration strategies of measuring instruments that affect the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different methods of Kalman filtration and associated smoothers applied in object tracing was made on the grounds of simulation tests of algorithms designed and presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) partial derivations and derivative-free filters like UKF (Unscented Kalman Filter) and CDKF (Central Difference Kalman Filter) were implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) and CDKS (Central Difference Kalman Smoother) were presented as well. Algorithms performance is discussed on the theoretical base and simulation results of two cases are presented.
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2014, 97; 1-22
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie rozszerzonego filtru Kalmana drugiego rzędu do wyznaczania pozycji
Application of second order Extended Kalman Filter in positioning
Autorzy:
Malinowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/314142.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
filtr Kalmana
system GPS
rozszerzony filtr Kalmana
Kalman filter
GPS system
extended Kalman filter
Opis:
Najczęściej stosowanym w zintegrowanych systemach nawigacyjnych narzędziem do przetwarzania sygnałów jest filtr Kalmana. Na dobór algorytmu filtracji Kalmana ma wpływ oczekiwana dokładność oraz strategia integracji przyrządów pomiarowych. W oparciu o dwa eksperymenty symulacyjne wykonano analizę metod filtracji Kalmana oraz powiązanych z nimi algorytmów wygładzających stosowanych w zintegrowanych systemach nawigacyjnych. W porównaniu zastosowano filtr EKF (Extended Kalman Filter) wymagający aproksymacji przy użyciu pochodnych cząstkowych pierwszego i drugiego rzędu oraz filtr UKF (Unscented Kalman Filter) pozbawiony tego wymogu. Dla każdej metody filtracji przedstawiono odpowiednio algorytmy wygładzające EKS (Extended Kalman Smoother) i UKS (Unscented Kalman Smoother).
The Kalman filter is often applied tool of the signal processing in integrated navigation systems. The expected accuracy and integration strategy of measuring instruments has impact on the choice of the Kalman filtering algorithm. The analysis of different filtering methods and associated smoothers based on two simulation tests was presented in this paper. EKF (Extended Kalman Filter) filter based on approximation with (jacobians) first and (hessians) second order partial derivations and derivative-free filter like UKF (Unscented Kalman Filter) was implemented in comparison. For each method of filtration, appropriate smoothers EKS (Extended Kalman Smoother), UKS (Unscented Kalman Smoother) were presented.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 1188-1194
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proces diagnostyki w nawigacyjnym filtrze Kalmana
Diagnostic process in navgation Kalman filter
Autorzy:
Banachowicz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/252697.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
filtr Kalmana
nawigacja
Kalman filter
navigation
Opis:
W artykule przedstawiono zagadnienia związane z diagnostyką procesu nawigacji w modelu nawigacji zintegrowanej wykorzystującej klasyczny filtr Kalmana. Wprowadzono pojęcie procesu diagnostyki jako wektora odchyleń pomiarów od wartości estymowanych parametrów nawigacyjnych. Przeprowadzono symulacje z wykorzystaniem rzeczywistych pomiarów w warunkach morskich w celu zbadania wpływu nieadekwatności modeli strukturalnego i pomiarów na proces innowacji i proces diagnostyki.
This paper presents issues related to navigation process diagnostic in integrated navigation model that uses classic Kalman filter. This work introduces the concept of diagnostic process as a vector of measurement deviation from estimated values of navigation parameters. Simulations were performed using real measurements in sea conditions in order to examine the influence of inadequacy of structural model and meas-urements on innovation and diagnostic process.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 62-65, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model for evaluation of the maneuvering objects trajectory using Kalman filters
Autorzy:
Breznev, B.
Muha, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206457.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
filtr Kalmana
równanie stanu
Kalman filter
state equation
Opis:
A new approach for construction of an object maneuvering model for evaluation of movement trajectory using Kalman filter is proposed. The approach proposed is based on application of the object's dynamic equations. Such approach is better for obtaining adequate models of object maneuvering in comparison with the known ones. The state equations of Kahnan filter are derived for describing the movement of a ship maneuvering by the heading.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2001, 30, 1; 63-70
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Solution implementation based on modified kalman filter for purpose of bus arrival time prediction
Implementacja filtru Kalmana do prognozowania czasu przybycia autobusów
Autorzy:
Ledziński, D.
Jezierski, M.
Marciniak, B.
Marciniak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/389834.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
Tematy:
filtr Kalmana
prognozowanie czasu
Kalman filter
time prediction
Opis:
This paper describes use of Kalman's filter for prediction of time of arrival of bus. Kalman filter is recursive algorithm determining the minimum-variance estimate of the state vector of dynamic system, based on the measurement of inputs and outputs of the system. Three prediction algorithms used: difference algorithm, traditional Kalman filter and Kalman filter with changing weights of input data. Authors studied the bus arrival time predictions. Used for this purpose data send by radio from vehicles to prediction server. The smallest average prediction error obtained for the Kalman filter with variable weights.
W pracy przedstawiono zastosowanie filtru Kalmana do prognozowania czasu przybycia autobusów. Filtr Klamana to algorytm rekurencyjnego wyznaczania minimalno-wariancyjnej estymaty wektora stanu układu dynamicznego, na podstawie pomiaru wejść i wyjść tego układu. Zbadano trzy algorytmy predykcji: algorytm różnicowy, tradycyjny filtr Kalmana oraz filtr Kalmana ze zmiennymi współczynnikami. Autorzy badali odchylenie od prognozowanego czasu przyjazdu autobusów. Używano do tego celu danych przesyłanych drogą radiową z autobusów do serwera predykcji. Najlepsze wyniki uzyskano dla filtru Kalmana ze zmiennymi współczynnikami.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2011, 14; 69-78
1899-0088
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie metod estymacji stanu systemów dynamicznych
Comparison of state estimation methods of dynamical systems
Autorzy:
Michalski, J.
Kozierski, P.
Ziętkiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276016.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
estymacja stanu
układy dynamiczne
filtr Kalmana
rozszerzony filtr Kalmana
bezśladowy filtr Kalmana
filtr cząsteczkowy
wskaźniki jakości
state estimation
dynamical systems
Kalman Filter
extended Kalman filter
unscented Kalman filter
particle filter
quality indices
Opis:
W pracy poruszono problem estymacji stanu dla układów dynamicznych oraz przedstawiono wybrane jego rozwiązania. Zaproponowano cztery metody estymacji: rozszerzony filtr Kalmana, bezśladowy filtr Kalmana, filtr cząsteczkowy oraz filtr Kalmana, stosowany dla obiektów liniowych. Metody te zastosowano dla trzech obiektów nieliniowych oraz dla dwóch obiektów liniowych (systemy jedno- i wielowymiarowe). Wszystkie obiekty zostały opisane za pomocą równań stanu. Przedstawiono także trzy różne wskaźniki jakości, reprezentujące błędy względne oraz bezwzględne, a także porównano ich działanie dla różnego typu obiektów. W wyniku przeprowadzonych symulacji stwierdzono, że najlepszą jakość estymacji zapewnia filtr cząsteczkowy, ale jednocześnie ta metoda jest najwolniejsza.
In this paper the problem of state estimation of dynamical systems has been discussed and selected solutions have been presented. Four methods of state estimation have been proposed: Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter and Kalman Filter for a linear system. These methods have been applied to three nonlinear objects and to two linear objects (one- and multivariable systems). All plants have been described using state equations. Three quality indices has been used, which present relative and absolute errors. They were compared for different objects. As a result of the simulation, it was found that the best estimation quality is provided by the particle filter, but this method is also the slowest.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 41-47
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stereophotogrammetry for 2-D building deformation monitoring using Kalman Filter
Autorzy:
Odumosu, Joseph O.
Adeleke, O. O.
Nnam, V. C.
Avoseh, O. J.
Ogundeji, O. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1444943.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
deformation
Kalman filter
stereophotogrammetry
MATLAB
odkształcenie
filtr Kalmana
stereofotogrametria
Opis:
Stereo photogrammetry has been used in this study to analyse and detect movements within the Lecture theater of School of Environmental Technology of Federal University of Technology Minna via the use of Kalman filter algorithm. The essential steps for implementation of this method are herein highlighted and results obtained indicate Ins. Mov.s (velocity) ranging from ±0.0000001 m/epoch to±0.000007 m/epoch with greater movements noticed in the horizontal direction than in the vertical direction of the building. Because the observed movements were insignificant, the buildinghas been classified as stable. However, a longer period of observation with a bi-monthly observational interval has been recommended to enable decision on the rate of rise/sink and deformation of the building
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2020, 110; 1-7
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative examinations of the nonlinear Kalman filters applied to positioning systems
Autorzy:
Konatowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320883.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Forum Nawigacyjne
Tematy:
filtr Kalmana
systemy określania pozycji
Kalman filter
positioning systems
Opis:
In positioning systems Kalman filters are used for estimation and also for integration of data from navigation systems and sensors. The Kalman filter (KF) is an optimal linear estimator when the process noise and the measurement noise can be modeled by white Gaussian noise. In situations when the problems are nonlinear or the noise that distorts the signals is non-Gaussian, the Kalman filters provide a solution that may be far from optimal. Nonlinear problems can be solved with the extended Kalman filter (EKF). This filter is based upon the principle of linearizing the state transition matrix and the observation matrix with Taylor series expansions. Unscented Kalman filter with comparison to EKF does not linearize the model but operates on the statistical parameters of the measurement and state vectors that are subsequently nonlinearly transformed. The unscented Kalman filter is based on the unscented transformation (UT). This paper presents a comparison of the estimation quality for two nonlinear measurement models of the following Kalman filters: covariance filter (KF), extended filter (EKF) and unscented filter (UKF). There are descriptions of models and analysis of obtained results in this article. The comparison of filtration quality was done in MATLAB environment.
Źródło:
Annual of Navigation; 2006, 11; 47-62
1640-8632
Pojawia się w:
Annual of Navigation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kalman filter realization for orientation and position estimation on dedicated processor
Autorzy:
Romaniuk, S.
Gosiewski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/387597.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
INS
inertial navigation system (INS)
GPS
Kalman filter
filtr Kalmana
Opis:
This paper presents Kalman filter design which has been programmed and evaluated in dedicated STM32 platform. The main aim of the work performed was to achieve proper estimation of attitude and position signals which could be further used in unmanned aeri-al vehicle autopilots. Inertial measurement unit and GPS receiver have been used as measurement devices in order to achieve needed raw sensor data. Results of Kalman filter estimation were recorded for signals measurements and compared with raw data. Position actual-ization frequency was increased from 1 Hz which is characteristic to GPS receivers, to values close to 50 Hz. Furthermore it is shown how Kalman filter deals with GPS accuracy decreases and magnetometer measurement noise.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2014, 8, 2; 88-94
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Position estimation using Unscented Kalman Filter
Autorzy:
Konatowski, S.
Sipa, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320508.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polskie Forum Nawigacyjne
Tematy:
filtr Kalmana
zintegrowany system nawigacyjny
Kalman filter
integrated navigation system
Opis:
Position estimation in integrated navigation systems often calls for operations on nonlinear system models. Dynamics nonlinearity of an object, which position we want to estimate requires using special filters. The Extended Kalman Filter based on linearization of nonlinear functions is generally accepted solution. The paper presents the Unscented Kalman Filter based on Unscented Transform. Filter performance with comparison to extended Kalman filter is discussed on the theoretical base and simulation results showing accuracy increase are presented.
Źródło:
Annual of Navigation; 2004, 8; 97-110
1640-8632
Pojawia się w:
Annual of Navigation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie i porównanie algorytmów LQR i backstepping do sterowania wahadła odwróconego z napędem inercyjnym
Comparison of LQR control and nonlinear backstepping control using an inertia wheel pendulum
Autorzy:
Owczarkowski, A.
Gośliński, J.
Owczarek, P.
Rybarczyk, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153666.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sterowanie nieliniowe
backstepping
LQR
filtr Kalmana
nonlinear control
Kalman filter
Opis:
W artykule przedstawiono rezultaty działania sterowania liniowo-kwadratowego LQR (ang. Linear Quadratic Regulator) i nieliniowego backstepping na realnym obiekcie. Obiektem sterowania jest wahadło odwrócone z napędem inercyjnym (IWP - ang. Inertia Wheel Pendulum). Posiada ono dwa stopnie swobody: kąt odchylenia od pionu oraz kąt obrotu koła zamachowego. Wirującą masę napędza wysokomomentowy silnik umieszczony wewnątrz konstrukcji. Obiekt posiada mniej wymuszeń (jedno) niż stopni swobody (dwa) i dlatego nazywany jest underactuated. Celem układu regulacji jest utrzymywanie urządzenia w pozycji pionowej stanowiącej punkt równowagi. Zastosowano sterowanie nieliniowe backstepping. Kąt obrotu koła zamachowego mierzony jest przez enkoder inkrementalny. Do pomiaru poziomu odchylenia od pionu zastosowano jednostkę IMU (ang. Inertial Measurement Unit) zawierającą akcelerometr i żyroskop. Chcąc stworzyć efektywnie działającą fuzję sensoryczną, zastosowano filtrację Kalmana. Dzięki temu możliwe jest ustalenie odpowiedniego stopnia zaufania odpowiednim potokom pomiarowym i odfiltrowanie szkodliwych zakłóceń. Wykonano testy na obiekcie rzeczywistym i udowodniono poprawność działania zastosowanych algorytmów.
This paper presents the results and comparison of linear quadratic control LQR and nonlinear backstepping on a real device. This device is the inverted pendulum driven by an accelerating inertia – inertia wheel pendulum. It has two degrees of freedom: the angle of inclination and the angle of rotation of the flywheel and one actuator – a high torque DC electric engine. Thus it is called underactuated. The purpose of the control system is to maintain the device in a vertical position which is the unstable equilibrium point. The angle of rotation of the flywheel is measured by an incremental encoder. To measure the angle from the vertical position, there was used the IMU (Inertial Measurement Unit) containing an accelerometer and a gyroscope. In order to create an effectively functioning sensory fusion, Kalman filtering was used. This made it possible to determine the appropriate level of trust for sensors and to filter out harmful noise. The correct effect of the used algorithms is presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 10, 10; 1016-1019
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of optimal controllers. Comparison of two methods for electric network chain
Autorzy:
Górecki, H.
Zaczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/199967.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
filtr Kalmana
równanie Riccatiego
optimal controllers
Kalman equation
Riccati equation
Opis:
In the paper the comparison of two methods for calculation optimal gains is considered. One method using a Kalman procedure and one using a Riccati equation are compared. It is proved that a Kalman procedure is much better.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 3; 267-273
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fractional Kalman filter algorithm for the states, parameters and order of fractional system estimation
Autorzy:
Sierociuk, D.
Dzieliński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908456.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
przestrzeń fazowa
układ ułamkowy
filtr Kalmana
estymacja parametryczna
discrete fractional state-space systems
fractional Kalman filter
parameter estimation
order estimation
extended fractional Kalman filter
Opis:
This paper presents a generalization of the Kalman filter for linear and nonlinear fractional order discrete state-space systems. Linear and nonlinear discrete fractional order state-space systems are also introduced. The simplified kalman filter for the linear case is called the fractional Kalman filter and its nonlinear extension is named the extended fractional Kalman filter. The background and motivations for using such techniques are given, and some algorithms are discussed. The paper also shows a simple numerical example of linear state estimation. Finally, as an example of nonlinear estimation, the paper discusses the possibility of using these algorithms for parameters and fractional order estimation for fractional order systems. Numerical examples of the use of these algorithms in a general nonlinear case are presented.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 1; 129-140
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic Identification System (AIS) dynamic data estimation based on discrete Kalman Filter (KF) algorithm
Estymacja danych dynamicznych automatycznego systemu identyfikacji (AIS) w oparciu o algorytm dyskretnego filtru Kalmana (KF)
Autorzy:
Jaskólski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/222905.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
AIS
Kalman filter
AIS data estimation
filtr Kalmana
estymacja danych AIS
Opis:
Due to the safety reason, the ship movement on the littoral area should be monitored, tracked, recorded and stored. Automatic Identification System (AIS) is the perfect tool to ensure this requirement. The limit probability for the AIS dynamic data availability can be limited by the lack of Global Position System (GPS) signal, heading (HDG) and rate of turn (ROT) data in position report. Availability of data link is an additional limitation. For this purpose, it is possible to attach the Discrete Kalman filter (KF) for the position, and course estimation. Coordinate estimation in the absence of a transmission link can improve the quality of AIS service at Vessel Traffic Service (VTS) stations. This article presents Kalman filtering algorithm to improve the possibilities of ship motion tracking and monitoring in the TSS (Traffic Separation Scheme) and fairways area. Only 39 iterations were presented to familiarize how the Kalman filter algorithm works. The archival data from 2006 were used deliberately. During that time, there were problems with the AIS availability service. With the use of measurements series from those years, it is easier to observe the effectiveness of Kalman filter in absence of AIS data.
Dla zapewnienia bezpieczeństwa żeglugi ruch jednostek pływających w rejonie wód wewnętrznych i w strefie przybrzeżnej powinien być monitorowany i rejestrowany, najlepiej w postaci cyfrowej. Doskonałym narzędziem do tego celu jest automatyczny system identyfikacji (AIS). Dostępność danych dynamicznych AIS może zostać jednak zredukowana z powodu braku dostępu do systemów pozycjonowania (GPS) oraz braku danych o kursie (HDG) i prędkości kątowej (ROT) w raportach pozycyjnych. Niedostępność łącza komunikacyjnego w paśmie VHF jest dodatkowym ograniczeniem systemu. W celu estymacji danych dotyczących pozycji i kursu statku w czasie, gdy dane te nie są dostępne, można zastosować dyskretny filtr Kalmana (KF). Estymacja współrzędnych w przypadku braku łącza komunikacyjnego wynikającego z ograniczeń dostępności systemu AIS podnosi jakość serwisu zarządzania ruchem statków (VTS). W artykule zaprezentowano 39 iteracji filtru Kalmana. Celowo zastosowano dane archiwalne z 2006 roku, albowiem w tych rejestracjach występują wyraźne przerwy w strumieniu danych. Rzecz w tym, że efektywność zaproponowanego rozwiązania łatwiej zaobserwować, jeśli zostaną zastosowane serie pomiarowe z okresu, gdy występowały problemy z dostępnością serwisu AIS.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2017, R. 58 nr 4 (211), 4 (211); 71-87
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 58

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