initsingerekf

Ускорение исполнения trackingEKF инициализация

Свернуть все на странице

Синтаксис

filter = initsingerekf(detection)

Описание

пример

filter = initsingerekf(detection) инициализирует расширенный фильтр Калмана ускорения Сингера (trackingEKF) на основе входных данных обнаружения.

Функция инициализирует состояние ускорения [x; <reservedrangesplaceholder13> <reservedrangesplaceholder12>; <reservedrangesplaceholder11> <reservedrangesplaceholder10>; y; <reservedrangesplaceholder8> <reservedrangesplaceholder7>; <reservedrangesplaceholder6> <reservedrangesplaceholder5>; z; <reservedrangesplaceholder3> <reservedrangesplaceholder2>; a z] в фильтре.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Для прямоугольной системы координат, функция измерения ускорения Сингера, singermeas, принимает измерение положения в трехмерном пространстве. Задайте измерение положения [1; 3; 0], которое 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 для создания trackingEKF фильтрация с использованием измерений, определенных выше.

ekf = initsingerekf(detection);

Проверьте значения состояния и шума измерения.

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, заданное как objectDetection объект. Можно задать следующие поля для MeasurementParameters свойство objectDetection объект. Когда вы не задаете поле, используется значение по умолчанию.

ОбластьОписаниеЗначение по умолчанию
Frame

Система координат, используемый для сообщения измерений, заданный как одно из следующих значений:

  • 'rectangular' - Обнаружения регистрируются в прямоугольных координатах.

  • 'spherical' - Обнаружения регистрируются в сферических координатах.

'rectangular'
OriginPositionСмещение положения источника системы координат относительно родительской системы координат, заданное как [x y z] вектор с реальным значением.[0 0 0]
OriginVelocityСмещение скорости источника системы координат относительно родительской системы координат, заданное как [vx vy vz] вектор с реальным значением.[0 0 0]
OrientationМатрица поворота системы координат, заданная как действительная ортонормальная матрица 3 на 3.[1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]
HasAzimuthЛогический скаляр, указывающий, включен ли азимут в измерение.1
HasElevationЛогический скаляр, указывающий, включено ли в измерение повышение высоты. Для измерений, сообщаемых в прямоугольной системе координат, и если HasElevation является ложным, сообщенные измерения принимают 0 степени повышения.1
HasRangeЛогический скаляр, указывающий, включена ли область значений в измерение.1
HasVelocityЛогический скаляр, указывающий, включают ли сообщенные обнаружения измерения скорости. Для измерений, сообщаемых в прямоугольной системе координат, если HasVelocity является ложным, измерения сообщаются следующим [x y z]. Если HasVelocity является trueизмерения сообщаются как [x y z vx vy vz].0
IsParentToChildЛогический скаляр, указывающий, Orientation выполняет вращение системы координат от родительской системы координат к дочерней системе координат. Когда IsParentToChild является false, затем Orientation выполняет вращение системы координат от дочерней системы координат к родительской системе координат.0

Выходные аргументы

свернуть все

Расширенный фильтр Калмана, возвращенный как trackingEKF объект.

Алгоритмы

  • Вы можете использовать initsingerekf функционирует как FilterInitializationFcn свойство trackingEKF.

  • При создании фильтра Калмана функция конфигурирует шум процесса, принимая постоянную времени маневра цели, τ = 20 с и стандартное отклонение маневра единичной цели, σ = 1 м/с2. Функция использует singerProcessNoise функция.

  • Шум процесса Сингера принимает инвариантный временной шаг и аддитивный технологический шум.

Ссылки

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

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

[3] Li, X. Rong, and Vesselin P. Jilkov. «Обследование маневрирующего сопровождения цели: динамические модели». Обработка сигналов и данных малых мишеней 2000, том 4048, стр. 212-235. Международное общество оптики и фотоники, 2000.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | |

Введенный в R2020b

Документация по Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте