Algorytmy wygładzania stosowane w zintegrowanym systemie nawigacyjnym radaru SAR

• Autorzy: Konatowski S. , Kaniewski P.

Warianty tytułu

EN

Smoothing algorithms used in integrated navigation system of SAR radar

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zintegrowane systemy nawigacyjne INS/GNSS (Inertial Navigation System / Global Navigation Satellite System) odgrywają istotną rolę w procesie korekcji nawigacyjnej radaru SAR (Synthetic Aperture Radar). Niezależny system korekcji nawigacyjnej radaru SAR powinien zapewniać przetwarzanie danych nawigacyjnych stosując różne algorytmy filtracji lub wygładzania. W artykule opisano algorytmy wygładzające: w stałym punkcie, w stałym przedziale oraz ze stałym opóźnieniem.

EN

Inertial Navigation System and Global Navigation Satellite System (INS/GNSS) have an important role during the process of motion compensation in Synthetic Aperture Radar (SAR). Independent system of motion compensation of SAR radar should provide processing of navigational data with use of different filtration or smoothing algorithms. In this paper following smoothing algorithms are described: fixed-point, fixedinterval and fixed-lag.

Słowa kluczowe

PL

filtracja; filtr Kalmana; wygładzanie

EN

filtration; Kalman filter; smoothing

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 90, nr 8
• Strony: 178--181
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Konatowski S.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

autor

Kaniewski P.

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

Bibliografia

• [1] Anderson B.D.O., Moore J.B., Optimal Filtering, Prentice-Hall, INC. Englewood Cliffs, New Jersey, 1979.
• [2] Chen Z., Bayesian Filtering: From Kalman Filters to Particle Filters, and Beyond, 10.1.1.107.7415.pdf.
• [3] Einicke G.A., Smoothing, Filtering and Prediction: Estimating the Past, Present and Future, Published by InTech, 2012.
• [4] Gelb A., Applied Optimal Estimation, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts and London, England, 2001.
• [5] Kaniewski P., Konatowski S., Metody integracji systemów INS/GNSS, Elektronika - konstrukcje, technologie, zastosowania, Nr 12/2012, str. 103-106.
• [6] Meditch J.S., Estymacja i sterowanie statystycznie optymalne w układach liniowych, WNT, 1975.
• [7] Särkkä S., Bayesian Estimation of Time-Varying Systems: Discrete-Time Systems, 2011.
• [8] Simon D., Optimal State Estimation: Kalman, H-infinity and Nonlinear Approaches, John Wiley & Sons, Inc., USA, 2006.