Непрерывные фильтры частиц и их реализация в реальном масштабе времени

Авторы

  • Константин Александрович Рыбаков Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
  • Артем Анатольевич Ющенко Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait.2018.3/1231

Ключевые слова:

оптимальное оценивание, оптимальная фильтрация, параллельное программирование, стохастическая система, стохастические дифференциальные уравнения, фильтр частиц

Аннотация

Основной целью является разработка и тестирование программного обеспечения для оптимального оценивания траекторий непрерывных стохастических систем по результатам измерений с помощью непрерывных фильтров частиц. Программное обеспечение разработано с применением технологии параллельного программирования OpenMP на базе среды разработки приложений Microsoft Visual Studio и пакета Intel Parallel Studio (язык программирования C/C++). Разработанное программное обеспечение реализует два варианта фильтров частиц для непрерывных систем наблюдения и оценивания. В качестве примера рассмотрена задача отслеживания координат и скоростей самолета, осуществляющего маневр в горизонтальной плоскости.

Биографии авторов

  • Константин Александрович Рыбаков, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

    канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры «Математическая кибернетика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

  • Артем Анатольевич Ющенко, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

    магистрант кафедры «Математическая кибернетика», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2018-06-06

Выпуск

Раздел

Математические методы системного анализа и управления

Как цитировать

Непрерывные фильтры частиц и их реализация в реальном масштабе времени. (2018). Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 3, 56-64. https://doi.org/10.17308/sait.2018.3/1231