3.3.1 Исследование регуляризнрующих свойств алгоритма при отсутствии ошибок модели движения
в начале раздела предложен функционал, минимизация которого должна давать решение, обладающее свойством устойчивости к ошибкам измерений и ошибкам параметров модели движения.
Для поиска минимума функционала разработан алгоритм (раздел 3.1). Для проверки регуляризнрующих свойств алгоритма необходимо провести исследования. Предлагается исследовать регуляризирующие свойства алгоритма при отсутствии ошибок модели движения (только при наличии ошибок навигационных измерений).Для сравнительного анализа точностных характеристик регуляризирующего алгоритма вычисляются параметры aopt, a^ и a^ (t*) , которые определяются следующим образом:
aopt - вычисляется в зависимости от заданного времени получения t* (соотношение (3-9));
- СКО первой компоненты X вектора оценки вычисляется по стандартному
сглаживающему алгоритму в ГСК с последующим прогнозом ее на время t* (раздела 2.1);
a^(t*) - СКО первой компоненты X оценки, вычисленной по сглаживающему
алгоритму непосредственно на момент времени на заданное время t*. На двух рисунках (3.1 и 3.2) изображены графики значений параметров aopt, СУ^ и
a^(t*) в прогнозе до t* на интервале 1б-ти витков (для двух схем навигационных
измерений: пять и десять измерений с интервалом две минуты). Знаки и значения параметра aopt характеризует степень влияния стабилизирующей части минимизируемого функционала на вычисленную оценку. Первая компонента в стабилизирующем функционале соответствует параметру X в ГСК.
вычисленное значение параметра aopt изменятся от отрицательных значений (в начале интервала прогноза - время IN) до положительных значений (в основном, в окрестностях локальных максимумов дисперсии первой компоненты регуляризованного вектора оценки). Отрицательное значение параметра a0pt означает, что влияние стабилизирующего слагаемого функционала на дисперсию не значительно. При этом решение, соответствующее минимуму функционала, не нуждается в регуляризации по выбранной компоненте.
Положительное значение параметра означает фактическую возможность регуляризации решения полученного, как минимум данного функционала. Такая возможность появляется, когда вклад стабилизирующей части функционала достаточен, и можно подобрать параметра, при котором (как будет показано в следующем разделе) произойдет стабилизация влияния ошибок входной информации на точность решения.
Графики дисперсий ошибок а^ первых компонент оценки, вычисленной в момент
последнего навигационного измерения и спрогнозированной на время t* и дисперсии оценки ах(Г) , вычисленной непосредственно в момент времени t* (при а=0), расходятся при
возрастании интервала прогноза. На интервалах более 5-ти витков наблюдаются существенные отклонения значений дисперсий оценок, спрогнозированных на момент t* (см. раздел 2), от значений, вычисленных непосредственно в этот момент времени (см. раздел 3). Рисунки 3.1 и 3.2 иллюстрируют различную степень указанных отклонений для различного набора векторов навигационных измерений.
Указанная неустойчивость в вычислении дисперсий отражает неустойчивость в вычислении соответствующих навигационных оценок. При этом степень отклонения спрогнозированных оценок от номинала с высокой точностью (2+3 %) соответствует величине СКО вычисленных как квадратный корень из дисперсий, которые стоят на диагонали корреляционной матрицы (см. раздел 2 выражение (2.8)).
Для навигационных оценок, вычисленных в заданный момент времени в соответствии, с алгоритмом, описанном в разделе 2.2.2, и соответствующих им СКО, вычисленных из дисперсий, соответствующих ковариационных матриц (2.8), не наблюдается подобного соответствия. Отклонения навигационных оценок, вычисленных в момент времени t* от номинала значительно превышает величину вычисленного СКО.
Результаты численного сравнительного моделирования алгоритмов, описанных в разделах 2 и 3, позволяют сделать вывод о неустойчивости вычисления навигационной оценки в момент времени t*. Различия в значениях вычисленных СКО проявляются для интервала прогноза более 5-ти витков.
При этом существенные различия в значениях навигационных оценок также наблюдаются на интервале свыше 5-ти витков. На интервале до 3+4 витков наблюдаются незначительные различия (3+4 % по сферическому отклонению) навигационных оценок, вычисленных различными способами. Различия на интервалах свыше 5-ти витков более существенны (ЗСИ-40 %), а на интервале свыше 12-ти витков иногда наблюдается расходимость алгоритма при вычислении навигационной оценки в заданный момент времени.Результаты работы алгоритма вычисления оценки в t*, описанного в разделе 2, и регуляризированного алгоритма из данного раздела полностью совпадают при а = 0. Это подтверждает статистическое моделирование по различным вариантам ошибок навигационных измерений, распределенных по нормальному закону.
Для значений времени t*, в которые наблюдается неустойчивость вычисления навигационной оценки, путем статистического моделирования можно подобрать значения параметра а, при котором точность решения регуляризирующего алгоритма повышается. При этом оценка практически совпадает (до 2+3%) по точности с прогнозированной оценкой, вычисленной на момент последнего навигационного измерения. Таким образом, можно сделать вывод, что понижение точности навигационной оценки вычисленной на момент времени t* (алгоритм 2.2) может бьггь в существенной степени компенсировано регуляризацией с подбором соответствующего значения параметра а. Осталось исследовать возможность компенсации при помощи регуляризации навигационных ошибок, обусловленных ошибками модели движения. 0-х,МП,
aopt, б/р
Рисунок 3.1 - Изменение С КО сглаживающей оценки, спрогнозированной на момент временив (Ох ), С КО оценки вычисленой непосредственно в момент времени t* ( о* (t*) ) и параметра aopt при 5 измерений через 2 минуты
км
оо
Рисунок 3.2 - Изменение СКО сглаживаюшрй оценки, спрогнозированной на момент времени t* ( ох). СКО оценки вычисленой непосредственно в момент времени t* (ox(t*) ) и параметра Clopt при 10
00 UI
Еще по теме 3.3.1 Исследование регуляризнрующих свойств алгоритма при отсутствии ошибок модели движения:
- 3.5.3 Исследование регуляризирующего алгоритма при ошибках модели геопотенциала
- 3.3. Исследование влияния положения полей допусков значений контролируемых параметров, а также методической и эксплуатационной составляющих погрешности на величины ошибок первого и второго рода при использовании алгоритма диагностирования.
- 1.3.1 Математическое описание алгоритма модели движения НКА
- Исследование алгоритмов идентификации с применением FSpice- моделей R-C-NR ЯЭФП
- 3.5.2 Исследование эффективности регуляризирующего алгоритма при ошибках баллистического коэффициента
- 3.2. Исследование влияния дополнительных погрешностей значений контролируемых параметров на величины ошибок первого и второго рода при косвенном контроле технического состояния ЛТС
- 3.1. Исследование влияния дополнительных погрешностей значений контролируемых параметров на величины ошибок первого и второго рода при прямом контроле технического состояния АТС.
- Увеличение неопределенности местоположения робота при использовании вероятностной модели движения
- Физико-механические свойства смеси, используемой при проведении исследований
- Описание физико-механических и технологических свойств смешиваемых компонентов, используемых при экспериментальных исследованиях
- Исследование и разработка модели обработки информации при гониометрическом контроле
- в главе обосновывается выбор вида функционала для поиска навигационной оценки НКА в момент времени Г, удаленный от интервала навигационных измерений. вид функционала выбирается таким образом, чтобы, во-первых, компенсировать свойство неустойчивости, описанное в предыдущей главе, во-вторых, уменьшить влияние погрешностей параметров модели движения на точность навигационной оценки. С этой целью используется регуляризация, как методика решения некорректно поставленных задач. При выборе регуляриз
- При отсутствии или недостаточности денежных средств на счете плательщика и при
- Учебно—производственная ситуация формирования алгоритма движений резания в станках
- Моделирование ошибок при вычислении местоположения поданным одометрии
- Задание 7. Замените простые предложения с конструкцией при наличии чего, при отсутствии чего сложными.
- 44. Каждое желание естественно связано с каким-нибудь движением железы, но при старании или по привычке его можно соединить с другими движениями
- 1.10.3. Распространение ошибок в начальных данных при решении обыкновенных дифференциальных уравнений.
- 3.3 Аналитическое исследование чувствительности алгоритма к выбору параметра регуляризации