Exponenta Banner
exponenta event banner

певец

Модель движения ускорения Сингера

свернуть все на странице

Синтаксис

updatedstates = певец (состояния)
updatedstates = певец (состояния, dt)
updatedstates = певец (состояния, dt, tau)

Описание

пример

updatedstates = singer(states) возвращает обновленные состояния из текущего states на основе модели движения ускорения Сингера. Шаг времени по умолчанию - 1 секунда.

updatedstates = singer(states,dt) задает временной шаг, dt, в секундах.

updatedstates = singer(states,dt,tau) задает постоянную времени маневра цели, tau, в секундах. Постоянная времени целевого маневра по умолчанию составляет 20 секунд.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Определите матрицу состояний для движения ускорения 2-D Singer.

states = [1 2 2.5;1 2.5 3;0 -1 2;2 3 -1;5 0 3;-2 4 2];

Прогнозирование состояний с использованием интервала временного шага по умолчанию dt = 1 секунда.

states = singer(states)
states = 6×3

    2.0000    4.0082    6.4835
    1.0000    1.5246    4.9508
         0   -0.9512    1.9025
    6.0165    4.9671    2.9835
    3.0492    3.9016    4.9508
   -1.9025    3.8049    1.9025

Прогнозирование состояния с помощью dt = 0,1 секунды.

states = singer(states,0.1)
states = 6×3

    2.1000    4.1559    6.9881
    1.0000    1.4297    5.1406
         0   -0.9465    1.8930
    6.3119    5.3762    3.4881
    2.8594    4.2812    5.1406
   -1.8930    3.7859    1.8930
Открыть сценарий в реальном времени

Определите вектор состояния для движения ускорения 2-D Singer.

state = [10;-10;3;0;10;-3];
dt = 0.2; % time step in seconds
tau = 10; % maneuver time in seconds

Используйте singer для создания траектории и измерения положений с помощью singermeas функция.

positions = zeros(2,100); % Pre-allocate memory
measurements = zeros(3,100); % Pre-allocate memory
for i = 1:1:100
    state = singer(state, dt, tau);
    positions(:,i) = [state(1); state(4)];
    measurements(:,i) = singermeas(state);
end

Визуализация результатов.

plot(positions(1,:), positions(2,:))
hold on
plot(measurements(1,:), measurements(2,:), '.')
title('Singer Acceleration Model'); 
xlabel('X[m]'); ylabel('Y[m]');
legend('Trajectory', 'Measurements');

Figure contains an axes. The axes with title Singer Acceleration Model contains 2 objects of type line. These objects represent Trajectory, Measurements.

Входные аргументы

свернуть все

Текущие состояния, определяемые как вещественно-значный вектор 3N-by-1 или вещественно-значная матрица 3N-by-M. N - пространственная степень состояния, а M - число состояний.

Вектор состояния в каждом столбце принимает различные формы в зависимости от его пространственных размеров.

Пространственные градусыСтруктура вектора состояния
1-D[x;vx;ax]
2-D[x;vx;ax;y;vy;ay]
3-D[x;vx;ax;y;vy;ay;z;vz;az]

Например, x представляет координату x, vx представляет скорость в направлении x, и ax представляет ускорение в направлении X. Если модель движения находится в одномерном пространстве, предполагается, что оси y и z равны нулю. Если модель движения находится в двумерном пространстве, предполагается, что значения вдоль оси Z равны нулю. Координаты положения в метрах. Координаты скорости в метрах/секунду. Координаты ускорения в м/с2.

Пример: [5;0.1;0.01;0;-0.2;-0.01;-3;0.05;0]

Шаг времени, заданный как положительный скаляр в секундах.

Пример: 0.5

Постоянная времени маневра цели, заданная как положительный скаляр или вектор скаляров N элементов в секундах. N - пространственная степень состояния. Если задан как вектор, каждый элемент применяется к соответствующему пространственному размеру.

Пример: 30

Выходные аргументы

свернуть все

Обновленные состояния, возвращаемые в виде действительного вектора 3N-by-1 или вещественной матрицы 3N-by-M. N - пространственная степень состояния, а M - число состояний. updatedStates выходные данные имеют точно ту же форму, что и states вход.

Алгоритмы

Модель ускорения Сингера предполагает ускорение на временном шаге k + 1, которое зависит от ускорения на временном шаге k с экспоненциальным распадом как :

a (k + 1) = a (k) * exp (− T/

где (k) ускорение во временном шаге k, T - временной шаг, и τ - целевое постоянное время маневра.

Для 1-D состояния модели певца p = [x, vx, ax] T распространение состояния является:

p (k) = [1T (αT − 1 − e − αT )/α201 (1 − e − αT )/α00e − αT] p (k) + w (k)

где α = 1/λ - обратная величина постоянной времени маневра цели, а w (k) - шум процесса модели Сингера на временном шаге k. ПосмотритеsingerProcessNoise для получения более подробной информации о шуме процесса.

Ссылки

[1] Сингер, Роберт А. «Оценка оптимальной производительности фильтра слежения для пилотируемых маневрирующих целей». Сделки IEEE по аэрокосмическим и электронным системам 4 (1970): 473-483.

[2] Блэкман, Сэмюэл С. и Роберт Пополи. «Разработка и анализ современных систем слежения». (1999).

[3] Ли, X. Жун и Весселин П. Джилков. «Съемка сопровождения маневрирующей цели: динамические модели». Обработка сигналов и данных малых целей 2000, том 4048, стр. 212-235. Международное общество оптики и фотоники, 2000 год.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

| | | |

Представлен в R2020b

Документация по комплекту инструментов для слияния и отслеживания датчиков

Поддержка