Просмотр исходного текста страницы Многочастичный фильтр, ансцентный фильтр: применение в решении задач спутниковой радионавигации (ГЛОНАСС/GPS/ Galileo) (ВКР)

Научный руководитель: [[Куликов, Роман Сергеевич]]

Фильтрация - важное направление современной науки и техники, в частности, радиоавтоматики в радионавигации и радиолокации. Оптимальные процедуры фильтрации найдены для упрощённых линейных случаев (фильтр Калмана) и широко используются на практике. Также известен и широко используется вариант фильтра Калмана (так называемый, «расширенный» фильтр Калмана, результат эвристического синтеза, в общем случае, неоптимальный), который успешно применяется на практике с некоторыми нелинейными моделями вектора состояния и наблюдений. 

Существует ряд алгоритмов, основанных на подходах Байсовской фильтрации и метода Монте-Карло, которые оказываются эффективнее расширенного фильтра Калмана для многих нелинейных случаев. Наиболее перспективными из них представляются ансцентный фильтр Калмана (UKF – Unscented Kalman Filter) и многочастичный фильтр (PF – Particle Filter). 

Оба указанных подхода появились сравнительно недавно и для своей практической реализации, как правило, требуют относительно высокой вычислительной мощности, но стремительное развитие  современной техники позволяет с лёгкостью преодолеть это затруднение. Тем более, что в задачах высокой размерности существующая альтернатива в виде расширенного фильтра Калмана может потребовать ещё большей вычислительной мощности.
Ряд параметров в алгоритмах UKF и PF на сегодняшний день выбирается эвристически и требует более серьёзного обоснования. В работе производится исследование свойств алгоритмов для обоснования выбора параметров в зависимости от моделей вектора состояния и наблюдений.


Уровень сложности можно оценить как ''средний''.

== Задание ==

=== Содержание разделов и исходные данные ===

=== Перечень графических материалов ===

=== Рекомендуемая литература ===


[[Категория:Обучение/Разное]]