Resumen

Este documento describe un método que aborda la pérdida transitoria de observaciones en las estimaciones del estado de los objetivos en la superficie del mar. Se utiliza una plataforma oscilante de seis grados de libertad fijada con un MiniRadaScan para simular la pérdida de observaciones. Se diseña un modelo de transición de estado basado en el ajuste de predicción de datos de observación históricos porque el método de estimación de estado existente solo puede utilizar la predicción del modelo del sistema cuando falta la observación. Se propone una estrategia de ajuste adaptativo del ancho de la ventana deslizante de datos de observación que puede mejorar la precisión de ajuste del modelo de transición de estado. Para resolver el problema en el que el valor de peso de los componentes gaussianos del filtro de mezcla gaussiana no cambia en la etapa de actualización temporal mientras falta la observación, se propone una estrategia de ajuste adaptativo para el peso basada en la ecuación de Chapman-Kolmogorov, lo que puede mejorar la precisión de la estimación en condiciones de observación

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Método; Observaciones; Estimación de estado; Modelo de transición; Ajuste adaptativo; Prueba de simulación
• Keywords:Method; Observations; State estimation; Transition model; Adaptive adjustment; Simulation test