АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ ФИЛЬТРАЦИИ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗА КООРДИНАТ МЕСТА СУДНА

Аннотация

В настоящей статье рассматривается построение навигационных фильтров на основе нейронной сети, а также нейронечеткой системы. Фильтры решают задачу уменьшения погрешностей в координа- тах судна. Выполнено сравнение эффективности работы данных алгоритмов между собой, а также с оптимальным фильтром Калмана в условиях погрешностей, имеющих различные функции распределения. Также рассматривался случай, когда ошибки координат имеют корреляцию во времени. Результаты экс- периментов позволяют сделать вывод о зависимости качества работы того или иного фильтра от харак- тера распределения случайных погрешностей.

Ключевые слова

адаптивная фильтрация, нейронная сеть, нейронечеткая система логического вывода

Читать полный текст статьи:  PDF

Список литературы

Адамченко В. Н. Обработка радионавигационных измерений / В. Н. Адамченко. - М.: Транспорт, 1983. - 56 с.
Сергиенко А. Б. Алгоритмы адаптивной фильтрации: особенности реализации в MATLAB / А. Б. Сергиенко // Математика в приложениях. - 2003. - № 1 (1).
Дерябин В. В. Модель счисления пути судна в условиях воздействия внешних факторов / В. В. Дерябин // Эксплуатация морского транспорта. - 2011. - № 1 (63).
Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: пер. с англ. / Р. Каллан. - М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. - 288 с.
Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FuzzyTECH / А. В. Леоненков. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.
Методы статистического моделирования в радиотехнике: учеб. пособие. - СПб.: Изд-во БГТУ, 2003.- 37 с.
Степанов O. A. Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации / O. A. Степанов. - СПб.: ГНЦ РФ - ЦНИИ «Электроприбор», 2004. -370 с.
Пугачев В. С. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация / В. С. Пугачев, И. Н. Синицын. - М.: Физматлит, 1990. - 642 с.
Дмитриев С. П. Задачи навигации и управления при стабилизации судна на траектории / С. П. Дмитриев, А. Е. Пелевин. - СПб.: ГНЦ РФ - ЦНИИ «Электроприбор», 2004. - 160 с.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. / С. Хайкин. - М.: Издат. дом «Вильямс», 2006. - 1104 с.
Bhavani S. A. A New Self-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for the Removal of Non- Linear Artifacts from the Respiratory Signal / A. S. Bhavani, D. Kumar, K. Seethalakshmi // J. of Computer Science. - 2012. - № 8 (5).
MATLAB R2011a: Users’ Guide.
Haykin S. Adaptive Filter Theory. Upper Saddle River / S. Haykin. - N. J.: Prentice-Hall, Inc., 1996. - 920 p.

Об авторах

Дерябин В. В.

ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова