Фильтр Калмана в задаче наведения
11
или, после подстановки (23),
2
2
2
22
3
3
1
0
1
1
( )
1 3
C
s t
C
C rV L Vt С
.
(26)
Очевидно, что
2
2
2
2
0
2
2
22
3
3 11
3
1
1
0 1
2
2
3 12
1
0
1
(0)
(0)
3
1 3
1
(0)
.
3
L
C
C
s
C
C s
C
C rV
rVL С
C
C s
C rVL
(27)
Произвольные постоянные
С
1
,
С
2
,
С
3
находятся без труда из (21),
(24) и (27). Итак, уравнения (20), (23) и (26) — это аналитические вы-
ражения компонент ковариационной матрицы для случая 3.
Заключение.
По результатам исследования можно предложить
стратегию выработки методических рекомендаций по использованию
различных допущений, в рамках которых можно либо графически,
либо аналитически прогнозировать асимптотику решения уравнения
Риккати, что актуально на начальных этапах проектирования систем
адаптивного наведения объекта на цель.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Козлов В.И.
Системы автоматического управления летательными аппа-
ратами
. Москва, Машиностроение, 1979, 216 с.
[2] Федосов Е.А., ред.
Динамическое проектирование систем управления ав-
томатических маневренных ЛА
. Москва, Машиностроение, 1997, 336 с.
[3] Kalman R.E., Bucy R.S. New results in linear filtering and predictions theory.
J. Basic Eng
., vol. 83, Ser. D, I, 1961, pp. 95–108.
[4] Bucy R.S., Joseph P.D.
Filtering for stochastic processes with applications to
guidance
. New York, Wiley-Interscience, 1968, 217 p.
Статья поступила в редакцию 03.10.2014
Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом:
Журавлев
Ю.В. Фильтр Калмана в задаче наведения.
Инженерный
журнал: наука и инновации
, 2014, вып.
85/ KWWS HQJMRXUQDO UX FDWDORJ
mathmodel/it/1240.html
Журавлев Юрий Васильевич
родился в 1947 г., окончил МАИ в 1974 г., МГУ
им. М.В. Ломоносова в 1981 г. Старший преподаватель кафедры «Вычислительная
математика и математическая физика» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор более 20 науч-
ных публикаций в области моделирования, идентификации, управления динамически-
ми системами. e-mail:
