initsingerekf

Ускорение Зингера trackingEKF инициализация

свернуть все на странице

Синтаксис

filter = initsingerekf(detection)

Описание

пример

filter = initsingerekf(detection) инициализирует расширенный Фильтр Калмана ускорения Зингера (trackingEKF) на основе входа обнаружения.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Для прямоугольной системы координат, ускоряющей функции измерения Зингера, singermeas, принимает измерение положения в трехмерном пространстве. Задайте измерение положения [1; 3; 0] это имеет шум измерения [1 0.2 0; 0.2 2 0; 0 0 1].

detection = objectDetection(0, [1;3;0],...
    'MeasurementNoise', [1 0.2 0; 0.2 2 0; 0 0 1]);

Используйте initsingerekf функция, чтобы создать trackingEKF фильтр с помощью измерений, заданных выше.

ekf = initsingerekf(detection);

Проверьте значения шума измерения и состояния.

filterState = ekf.State
filterState = 9×1

     1
     0
     0
     3
     0
     0
     0
     0
     0


filterMeasureNoise = ekf.MeasurementNoise
filterMeasureNoise = 3×3

    1.0000    0.2000         0
    0.2000    2.0000         0
         0         0    1.0000

Входные параметры

свернуть все

Обнаружение объектов в виде objectDetection объект. Можно задать следующие поля для MeasurementParameters свойство objectDetection объект. Когда вы не задаете поле, значение по умолчанию используется.

Поле ОписаниеЗначение по умолчанию
Frame

Система координат раньше сообщала об измерениях в виде одного из этих значений:

  • 'rectangular' — Об обнаружениях сообщают в прямоугольных координатах.

  • 'spherical' — Об обнаружениях сообщают в сферических координатах.

'rectangular'
OriginPositionСмещение положения источника системы координат относительно родительской системы координат в виде [x y z] вектор с действительным знаком.[0 0 0]
OriginVelocityСкоростное смещение источника системы координат относительно родительской системы координат в виде [vx vy vz] вектор с действительным знаком.[0 0 0]
OrientationСтруктурируйте матрицу вращения в виде 3х3 ортонормированной матрицы с действительным знаком.[1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]
HasAzimuthЛогический скаляр, указывающий, включен ли азимут в измерение.1
HasElevationЛогический скаляр, указывающий, включено ли вертикальное изменение в измерение. Для измерений, о которых сообщают в прямоугольной системе координат, и если HasElevation является ложным, измерения, о которых сообщают, принимают 0 градусов вертикального изменения.1
HasRangeЛогический скаляр, указывающий, включена ли область значений в измерение.1
HasVelocityЛогический скаляр, указывающий, включают ли обнаружения, о которых сообщают, скоростные измерения. Для измерений, о которых сообщают в прямоугольной системе координат, если HasVelocity является ложным, об измерениях сообщают как [x y z]. Если HasVelocity true, об измерениях сообщают как [x y z vx vy vz].0
IsParentToChildЛогический скаляр, указывающий, если Orientation выполняет вращение системы координат от системы координат координаты вышестоящего элемента до системы координат координаты нижестоящего элемента. Когда IsParentToChild false, затем Orientation выполняет вращение системы координат от системы координат координаты нижестоящего элемента до системы координат координаты вышестоящего элемента.0

Выходные аргументы

свернуть все

Расширенный Фильтр Калмана, возвращенный как trackingEKF объект.

Алгоритмы

  • Можно использовать initsingerekf функционируйте как FilterInitializationFcn свойство trackingEKF.

  • При создании Фильтра Калмана функция конфигурирует шум процесса принятие целевой постоянной времени маневра, τ =, 20-е и модульная цель выводят стандартное отклонение, σ = 1 m/s2. Функция использует singerProcessNoise функция.

  • Шум процесса Зингера принимает инвариантный временной шаг и шум аддитивного процесса.

Ссылки

[1] Зингер, Роберт А. "Оценка оптимального отслеживания фильтрует эффективность для укомплектованных целей маневрирования". Транзакции IEEE на Космических и Электронных системах 4 (1970): 473-483.

[2] Блэкмен, Сэмюэль С. и Роберт Пополи. "Проект и анализ современных систем слежения". (1999).

[3] Литий, С. Жун и Весселин П. Жильков. "Обзор маневрирующего целевого отслеживания: динамические модели". Сигнал и Обработка данных Маленьких Целей 2000, издание 4048, стр 212-235. Международное общество Оптики и Фотоники, 2000.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Введенный в R2020b

Документация Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте