Resumen

Técnica de Fusión de Estimaciones (EFT) para el Rastreo de Blancos-Sólo el rastreo de blancos pasivos implica un proceso de estimación del estado de un blanco móvil mediante la fusión de las estimaciones dadas por diferentes estimadores No lineales que son impulsados por diferentes mediciones de los Rodamientos suministrados por el sistema de remolque. Las estimaciones se fusionan con la ayuda de un Estimador de Cuadrados Mínimos Ponderados. Este novedoso método tiene una ventaja sobre los estimadores no lineales tradicionales como el Filtro Kalman Extendido (EKF) y el Filtro Kalman Sin Aroma (UKF) en cuanto a los errores de estimación, lo que se demuestra en este documento al realizar la simulación en Matlab R2009a para un escenario de tiempo de guerra.

1. Introducción

El rastreo (un proceso de estimación del estado presente y futuro de un blanco móvil) es un concepto de procesamiento de señales esencial en el entorno de la guerra para mantenerse a salvo o para hacer estallar al enemigo. Normalmente implica la estimación de los parámetros de movimiento del objetivo, es decir, alcance, rumbo, curso y velocidad, con la ayuda de las ruidosas mediciones, es decir, alcance y rumbo en caso de seguimiento activo y sólo rumbo en caso de seguimiento pasivo. Dependiendo de la posición relativa de los sensores con respecto a la hélice del vehículo del observador, la intensidad del ruido en las mediciones varía y las mediciones pueden clasificarse como de montaje en el casco y de remolque. En detalle, si el sensor se encuentra en el cuerpo del buque, experimenta más ruido (porque el sensor está cerca de la hélice). Estos sensores se denominan sensores montados en el casco (casco significa cuerpo). Por otro lado, los sensores que están lejos del cuerpo de la nave experimentan menos ruido (porque el sensor está lejos del ruido de las hélices). Estos sensores se denominan sensores remolcados (remolque significa arrastre). En este documento, el seguimiento pasivo de objetivos se realiza utilizando mediciones de la matriz de remolque.

El rastreo de un objetivo con mediciones sonares activas, que involucra el estado lineal y las ecuaciones de medición, se trata con las tradicionales ecuaciones de filtro de Kalman 5.17, 5.18 y 15.19 de [2]. Aquí se asume que el ruido de medición en coordenadas rectangulares tiene una media de cero incluso después de la transformación de las mediciones del sistema polar al sistema rectangular como se muestra en [8]. El rendimiento del filtro de Kalman se mejora mediante el cálculo preciso de la media y la covarianza del ruido del sensor después de la transformación del sistema, seguido de la sustracción de la media calculada de las mediciones. Este nuevo filtro de Kalman para el proceso de seguimiento activo con la eliminación del sesgo de las mediciones mostró una gran promesa según los resultados mostrados en [8].

• Materias:Vigilancia Modelos matemáticos Ecuaciones
• Subjects:Monitoring Mathematical models Equations
• Palabras claves:Técnica de fusión estimada, seguimiento de objetivos sólo pasivo, remolque, filtro de Kalman extendido, filtro de Kalman sin aroma.
• Keywords:Estimate Fusion Technique, Bearings–Only Passive Target Tracking, Towed Array, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter.