Дальневосточный математический журнал

К содержанию выпуска


Алгоритмы обработки информации в системах управления движением на основе методов адаптивной нелинейной фильтрации, технологий искусственных нейронных сетей, нечеткой логики и баз знаний


О. С. Амосов

2003, выпуск 1, С. 52–70


Аннотация
Рассматриваются возможности применения современных информационных и компьютерных технологий для реализации алгоритмов обработки информации в системах управления движением морских и воздушных объектов. Фильтрация координат и параметров движения объектов в условиях априорной неопределенности осуществляется с помощью адаптивных нелинейных фильтров. За основу взят байесовский алгоритм. Рассмотрены численные методы цифровой реализации нелинейных фильтров на основе свертки функций и метода сеток. Рассмотрены возможности нейронных сетей, баз знаний и нечеткой логики для решения задач сопровождения подвижных объектов. Рассмотренные алгоритмы ориентированы для решения задач в реальном времени с использованием параллельных и конвейерных вычислений, нейрокомпьютеров.

Ключевые слова:

Полный текст статьи (файл PDF)

Библиографический список

[1] В. И. Тихонов, В. Н. Харисов, Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем, Радио и связь, М., 1991, 608 с.
[2] Справочник по теории автоматического управления, ред. А.А. Красовский, М., Наука, 1987, 712 с.
[3] С. З. Кузьмин, Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации, Радио и связь, М., 1986, 352 с.
[4] О. А. Степанов, Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации, ГНЦ РФ ЦНИИ Электроприбор, СПб., 1998.
[5] Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks, Пер с англ., Горячая линия – Телеком, М., 2000, 182 с.
[6] В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов, Нечеткая логика и искусственные нейронные сети, Издательство Физико-математической литературы, М., 2001, 224 с.
[7] Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, Базы знаний интеллектуальных систем, Питер, СПб, 2000, 384 с.
[8] В. И. Тихонов, М. А. Миронов, Марковские процессы, Сов. радио, М., 1977, 488 с.
[9] Б. В. Гнеденко, Курс теории вероятностей, Наука, М., 1988, 448 с.
[10] Г. Корн, Т. Корн, Справочник по математике (для научных работников и инженеров), Наука, М., 1978, 832 с.
[11] Ю. Ф. Лазарев, MatLAB 5.x, BHV, К., 2000, 384 с.
[12] Б. А. Калабеков, Микропроцессоры и их применение в системах передачи и обработки сигналов, Радио и связь, М., 1988, 368 с.
[13] R. S. Busy, K. D. Senne, Digital synthesis of nonlinear filters, Automatica, 7:3 (1971), 287–298.
[14] О. С. Амосов, Нейронные сети и базы знаний в задачах адаптивной нелинейной фильтрации параметров движения воздушных судов, Образование и наука в третьем тысячелетии, Сборник материалов к четвертой международной научно-теоретической конференции (25–26 апреля 2002 г.), т. 1, Изд-во Алт. ун-та, Барнаул, 2002, 162–164 с.
[15] О. С. Амосов, Численная реализация адаптивного алгоритма нелинейной фильтрации параметров траектории маневрирующей цели, IX Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам, Сб. науч. тр., ГНЦ РФ – ЦНИИ Электроприбор, СПб, 2002, 130–131.
[16] О. С. Амосов, Адаптивное, с элементами искусственного интеллекта, нелинейное оценивание и идентификация координат и параметров воздушных судов как основа построения эффективных систем управления воздушным движением, Роль науки, новой техники и технологий в экономическом развитии регионов, Материалы межрегиональной научно-практической конференции (4–6 декабря 2001 г.), ХГТУ, Хабаровск, 2001, 13–18.

К содержанию выпуска