RU2780197C1 - Extrapolator with adaptation for target functions - Google Patents

Extrapolator with adaptation for target functions Download PDF

Info

Publication number
RU2780197C1
RU2780197C1 RU2021125968A RU2021125968A RU2780197C1 RU 2780197 C1 RU2780197 C1 RU 2780197C1 RU 2021125968 A RU2021125968 A RU 2021125968A RU 2021125968 A RU2021125968 A RU 2021125968A RU 2780197 C1 RU2780197 C1 RU 2780197C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
input
output
extrapolator
unit
adder
Prior art date
Application number
RU2021125968A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Антон Сергеевич Пеньков
Андрей Александрович Костоглотов
Александр Андреевич Агапов
Сергей Валерьевич Лазаренко
Владимир Олегович Зехцер
Original Assignee
Антон Сергеевич Пеньков
Filing date
Publication date
Application filed by Антон Сергеевич Пеньков filed Critical Антон Сергеевич Пеньков
Application granted granted Critical
Publication of RU2780197C1 publication Critical patent/RU2780197C1/en

Links

Images

Abstract

FIELD: data processing.
SUBSTANCE: invention relates to the field of digital processing of measurement information and can be used for the extrapolation of parameters of the state of dynamic systems. Extrapolator comprises a chain of, series-connected, a first memory apparatus, the input whereof is the input of the extrapolator; a first subtraction unit, the subtracting input whereof is connected with the output of the first memory apparatus and the summing input is connected with the output of the second memory apparatus; an adder, the first input whereof is connected with the output of the first subtraction unit, the second input is connected with the output of the second memory apparatus, and the third one is connected with the output of the first multiplication unit, the first input whereof is connected with the output of the first subtraction unit and the second one with the output of the third memory apparatus, the first input whereof is the input of the extrapolator and the second input is the output of the adaptation parameter computation unit, the input whereof is the output of the second subtraction unit; wherein the fourth input of the adder is connected with the output of the second multiplication unit, the first input whereof is connected with the output of the second subtraction unit, the subtracting input whereof is connected with the output of the second memory apparatus and the summing input is the input of the extrapolator; the second input of the second multiplication unit is, in turn, connected with the output of the second memory apparatus, the first input whereof is the input of the extrapolator, the second input is the output of the adaptation parameter computation unit, and the output of the adder is the output of the extrapolator. The extrapolator is characterised by the presence of an adaptation parameter computation unit.
EFFECT: higher accuracy of assessing the parameters of the state of dynamic systems due to the current assessment of the adaptation parameter.
1 cl, 5 dwg

Description

Изобретение относится к области цифровой обработки измерительной информации и может быть использовано для экстраполяции параметров состояния динамических систем. Известен фильтр «скользящего» сглаживания линейной траектории [1], состоящий из сумматоров, усилителей и линий задержек. Недостатком этого фильтра является низкая точность оценки состояния системы в условиях значительных внешних воздействий, обусловленная несоответствием используемой кинематической модели действительному закону изменения параметров динамической системы. Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату является экстраполятор [2], в основу которого положено выражениеThe invention relates to the field of digital processing of measurement information and can be used to extrapolate the state parameters of dynamic systems. Known filter "sliding" smoothing of the linear trajectory [1], consisting of adders, amplifiers and delay lines. The disadvantage of this filter is the low accuracy of estimating the state of the system under conditions of significant external influences, due to the inconsistency of the used kinematic model with the actual law of changing the parameters of the dynamic system. The closest in technical essence and the achieved result is the extrapolator [2], which is based on the expression

Figure 00000001
Figure 00000001

где k - текущий момент времени, хu(k) - результат наблюдения координаты объекта, х(k) - текущее значение оценки координаты объекта, J1 и J2 - постоянные коэффициенты, определяемые согласно [3].where k is the current moment in time, x u (k) is the result of observing the object's coordinate, x(k) is the current value of the estimate of the object's coordinate, J 1 and J 2 are constant coefficients determined according to [3].

В основу экстраполятора положена нелинейная динамическая модель экстраполируемого процесса, что обуславливает значительные трудности при построении системы адаптации, и, как следствие низкую точность экстраполяции в условиях значительных внешних воздействий. Кроме того, нелинейные преобразования случайных процессов дают непредсказуемый результат, что может привести к срыву процесса экстраполяции.The extrapolator is based on a nonlinear dynamic model of the extrapolated process, which causes significant difficulties in building an adaptation system, and, as a result, low extrapolation accuracy under conditions of significant external influences. In addition, non-linear transformations of random processes give an unpredictable result, which can lead to a breakdown in the extrapolation process.

В основу построения адаптивного экстраполятора с декомпозицией по целевому функционалу положено выражение [4]The construction of an adaptive extrapolator with decomposition in terms of the target functional is based on the expression [4]

Figure 00000002
Figure 00000002

где λ(i) - параметр адаптации,where λ(i) is the adaptation parameter,

i - количество прошедших итераций расчета параметра адаптации.i - the number of past iterations of the adaptation parameter calculation.

Для определения параметра адаптации используются выражения [4]The expressions [4] are used to determine the adaptation parameter

Figure 00000003
Figure 00000003

где

Figure 00000004
- оценка невязки функционала ошибки с априорной дисперсией шума наблюдения,where
Figure 00000004
- estimation of the discrepancy between the error functional and the a priori variance of the observation noise,

D - априорная дисперсия шума наблюдения,D is the prior variance of the observation noise,

N - количество тактов для расчета значения функционала ошибки,N is the number of cycles for calculating the value of the error functional,

Δλ - шаг изменения параметр адаптации.Δλ - step of changing the adaptation parameter.

Выражения (1) и (2) получены в [4] с использованием принципа декомпозиции и методологии объединенного принципа максимума.Expressions (1) and (2) were obtained in [4] using the decomposition principle and the methodology of the combined maximum principle.

Поиск параметра адаптации во время работы устройства производится в диапазоне

Figure 00000005
с шагом Δλ, где значения λ0, λmax и Δλ определяются численным моделированием на этапе проектирования экстраполятора.The search for the adaptation parameter during operation of the device is carried out in the range
Figure 00000005
with a step Δλ, where the values λ 0 , λ max and Δλ are determined by numerical simulation at the extrapolator design stage.

В качестве критерия для определения качества экстраполяции используется априорно заданное значение ε, определяющее невязку функционала ошибки и дисперсии шума наблюдения. Удовлетворительная точность экстраполяции достигается при

Figure 00000006
.As a criterion for determining the quality of extrapolation, an a priori specified value of ε is used, which determines the discrepancy between the error functional and the variance of the observation noise. Satisfactory extrapolation accuracy is achieved when
Figure 00000006
.

На фиг. 1 представлена структурная схема экстраполятора с адаптацией по целевому функционалу, которая состоит из запоминающих устройств 1, 4, 5 и 8, блоков вычитания 2 и 9, сумматора 3, блоков умножения 6 и 10, блока расчета параметра адаптации 7. Экстраполятор с адаптацией по целевому функционалу также имеет входы 11-12, на которые за один такт до начала работы устройства подается предварительно измеренное значение х0, численно равное хu (0); входы 13-14, на которые за один такт до начала работы устройства подаются значения λ(0)=λ0 и

Figure 00000007
соответственно, вход 15, на который каждый такт текущего результата измерения наблюдаемой координаты хu(k), и выход 16.In FIG. Figure 1 shows a block diagram of an extrapolator with adaptation to the target functional, which consists of memory devices 1, 4, 5 and 8, subtraction units 2 and 9, adder 3, multiplication units 6 and 10, and a unit for calculating the adaptation parameter 7. Extrapolator with adaptation to the target the functional also has inputs 11-12, to which a pre-measured value x 0 numerically equal to x u (0) is supplied one cycle before the start of operation of the device; inputs 13-14, to which, one cycle before the start of the device operation, the values λ(0)=λ 0 and
Figure 00000007
respectively, input 15, on which each cycle of the current measurement result of the observed coordinate x u (k), and output 16.

В свою очередь, блок расчета параметра адаптации 7, представленный на фиг. 2 состоит из блока хранения данных 7.1, компаратора 7.2, сумматора 7.3, блоков возведения в квадрат 7.4 и 7.8, блока вычитания 7.5, блока умножения 7.6 и накопительного сумматора 7.7. Также блок расчета параметров адаптации имеет вход 7.9 и выходы 7.10 и 7.11.In turn, the block for calculating the adaptation parameter 7, shown in FIG. 2 consists of a data storage unit 7.1, a comparator 7.2, an adder 7.3, squaring units 7.4 and 7.8, a subtraction unit 7.5, a multiplication unit 7.6 and a cumulative adder 7.7. Also, the block for calculating adaptation parameters has an input 7.9 and outputs 7.10 and 7.11.

Экстраполятор с адаптацией по целевому функционалу работает следующим образом. За один такт, равный шагу экстраполяции Δt, до начала работы экстраполятора с адаптацией по целевому функционалу на его входы 13 и 14 подаются значения λ (0) - и

Figure 00000008
соответственно, на входы 11 и 12 подается предварительно измеренное значение х0, численно равное хu (0). Указанные значения задерживаются в запоминающих устройствах на один такт, по истечении которого на выходах запоминающих устройств 1 и 4 формируются значения x(k-1) и х(k) соответственно, а на выходах запоминающих устройств 5 и 8 - значения λ(i) и λ2(i) соответственно. При этом значение х(k) поступает на второй вход первого сумматора, суммирующий выход первого блока вычитания, выход второго запоминающего устройства, выходы первого и второго блоков умножения. На выходе первого блока вычитания формируется значение разности (х(k) -x(k-1)), поступающее на первый вход первого сумматора, а также на первый вход первого блока умножения, на второй вход которого с выхода третьего запоминающего устройства поступает значение λ(i). С выхода первого блока умножения значение λ(i)(x(k)-x(k-1)) поступает на третий вход первого сумматора. При поступлении на вход 15 экстраполятора с адаптацией по целевому функционалу текущего результата измерения наблюдаемой координаты хu(k) на выходе второго блока вычитания формируется значение разности (хu(k)-х(k)), поступающее на вход 7.9 блока расчета параметра адаптации, а также на первый вход второго блока умножения, на второй вход которого с выхода четвертого запоминающего устройства поступает значение λ2 (i). Во втором блоке умножения формируется произведение λ2(i)(xu(k)-x(k)), значение которого с выхода второго блока умножения поступает на четвертый вход первого сумматора. При этом на выходе первого сумматора формируется экстраполируемое значениеThe extrapolator with adaptation to the target functional works as follows. For one cycle, equal to the extrapolation step Δt, before the start of the extrapolator operation with adaptation according to the target functional, the values λ (0) are fed to its inputs 13 and 14 - and
Figure 00000008
accordingly, the inputs 11 and 12 are supplied with a pre-measured value x 0 numerically equal to x u (0). The indicated values are delayed in the memory devices for one cycle, after which the values x(k-1) and x(k) are formed at the outputs of the memory devices 1 and 4, respectively, and the values λ(i) and λ 2 (i), respectively. In this case, the value x(k) is fed to the second input of the first adder, which sums the output of the first subtractor, the output of the second storage device, the outputs of the first and second multiplication blocks. At the output of the first subtraction block, the value of the difference (x(k) -x(k-1)) is formed, which is fed to the first input of the first adder, as well as to the first input of the first multiplication block, the second input of which receives the value λ from the output of the third storage device (i). From the output of the first multiplication block, the value λ(i)(x(k)-x(k-1)) is fed to the third input of the first adder. When the input 15 of the extrapolator with adaptation according to the target functional of the current measurement result of the observed coordinate x u (k) is received at the output of the second subtraction block, the value of the difference (x u (k) -x (k)) is formed, which is fed to the input 7.9 of the block for calculating the adaptation parameter , as well as to the first input of the second multiplication block, to the second input of which the value λ 2 (i) is supplied from the output of the fourth storage device. In the second multiplication block, the product λ 2 (i)(x u (k)-x(k)) is formed, the value of which is fed from the output of the second multiplication block to the fourth input of the first adder. At the same time, an extrapolated value is formed at the output of the first adder

Figure 00000009
Figure 00000009

поступающее на выход первого сумматора и на первый вход второго запоминающего устройства, с выхода которого через один такт оно уже в виде значения x(k) поступает на второй вход первого сумматора, второй вход первого запоминающего устройства и на вычитающий вход второго блока вычитания. При этом на втором и последующих тактах значение х(0) на входы 11 и 12 не подаются, а значения λ0 и

Figure 00000010
на входы 13 и 14 подаются до N-ого шага. Кроме того, на вход 2 третьего запоминающего устройства и вход 1 четвертого запоминающего устройства каждый такт, начиная с TV-ого, подаются значения λ(i) и λ2(i) с выходов 7.10 и 7.11 блока расчета параметров адаптации соответственно каждый такт.coming to the output of the first adder and to the first input of the second storage device, from the output of which, after one cycle, it already in the form of the value x(k) enters the second input of the first adder, the second input of the first storage device and to the subtracting input of the second subtraction block. At the same time, on the second and subsequent cycles, the value x(0) is not applied to inputs 11 and 12, and the values λ 0 and
Figure 00000010
inputs 13 and 14 are fed up to the N-th step. In addition, the input 2 of the third storage device and the input 1 of the fourth storage device each cycle, starting from the TV-th, are supplied with the values λ(i) and λ 2 (i) from the outputs 7.10 and 7.11 of the block for calculating the adaptation parameters, respectively, each cycle.

Блок расчета параметров адаптации, изображенный на фиг. 2 работает следующим образом. Каждый такт на вход 7.9 подается значение (хu(k)-х(k)) с выхода второго блока вычитания, которое поступает на вход второго блока возведения в квадрат, с выхода которого попадает на вход накопительного сумматора, суммирующего последние пришедшие N значений. Каждые N тактов, начиная с N-ого, результат сложения поступает на второй вход третьего блока умножения. На первый вход третьего блока умножения из блока хранения данных поступает значение N-l, при этом с выхода третьего блока умножения значение

Figure 00000011
поступает на суммирующий вход третьего блока вычитания, на вычитающий вход которого из блока хранения данных поступает значение D, после чего значение е поступает на второй вход компаратора, где сравнивается с поступившим из блока хранения данных требуемым значением невязки
Figure 00000012
. В случае
Figure 00000013
с выхода компаратора на второй вход второго сумматора поступает значение 0, а в случае
Figure 00000014
- значение Δλ. Независимо от поступившего от компаратора значения, на первый вход второго сумматора из блока хранения данных поступает значение λ(i), а на выходе второго сумматора значение λ(i+1)=λ(i)+Δλ записывается в блоке хранения данных, поступает на выход 7.10 блока расчета параметров адаптации, а также на вход первого блока возведения в квадрат, на выходе которого формируется значение λ2 (i+1), поступающее на выход 7.11 блока расчета параметров адаптации.The adaptation parameter calculation block shown in Fig. 2 works as follows. Each cycle, the input 7.9 receives the value (x u (k)-x(k)) from the output of the second subtraction block, which is fed to the input of the second squaring block, from the output of which it enters the input of the accumulative adder summing up the last N values. Every N cycles, starting from the Nth, the result of addition is fed to the second input of the third multiplication block. The value N -l comes to the first input of the third multiplication block from the data storage block, while from the output of the third multiplication block the value
Figure 00000011
enters the summing input of the third subtraction block, the subtracting input of which receives the value D from the data storage unit, after which the value e enters the second input of the comparator, where it is compared with the required residual value received from the data storage unit
Figure 00000012
. When
Figure 00000013
from the output of the comparator to the second input of the second adder, the value 0 arrives, and in the case
Figure 00000014
- Δλ value. Regardless of the value received from the comparator, the value λ(i) arrives at the first input of the second adder from the data storage unit, and at the output of the second adder the value λ(i+1)=λ(i)+Δλ is recorded in the data storage unit, enters the output 7.10 of the block for calculating adaptation parameters, as well as to the input of the first block of squaring, at the output of which the value λ 2 (i+1) is formed, which is fed to the output 7.11 of the block for calculating adaptation parameters.

Повышение точности экстраполяции достигается за счет дополнительного блока расчета параметров адаптации, позволяющего подстраивать экстраполятор для наиболее точного описания динамической системы.Increasing the accuracy of extrapolation is achieved through an additional block for calculating the adaptation parameters, which allows you to adjust the extrapolator for the most accurate description of the dynamic system.

Ниже приведен пример определения текущих оценок координат движущегося объекта с использованием предлагаемого устройства и их сравнения с оценками устройства-прототипа методом статистического моделирования.Below is an example of determining the current estimates of the coordinates of a moving object using the proposed device and comparing them with the estimates of the prototype device using the method of statistical modeling.

Пример.Example.

В одном пространственном измерении рассматривается движение маневрирующего объекта. Уравнение наблюденияIn one spatial dimension, the movement of a maneuvering object is considered. observation equation

Figure 00000015
Figure 00000015

где х(k) - координата цели (наклонная дальность), ξ(k) - случайное воздействие на канал наблюдения с известной интенсивностью.where x(k) is the target coordinate (slant range), ξ(k) is a random impact on the observation channel with a known intensity.

За показатель точности выбрана средняя квадратическая ошибка (СКО) оценки координат объекта.For the indicator of accuracy, the mean square error (RMS) of the estimate of the object's coordinates was chosen.

Исходные данные для статистического моделирования: начальное значение наблюдаемой координаты и скорости ее изменения х(0)=304100 м;

Figure 00000016
СКО шума наблюдения было принято 1000 м, интервал дискретизации - 2 с, время наблюдения - 200 с, скорость изменения наблюдаемой координаты варьировалась в диапазоне [-600; 694] м/с. График изменения координаты объекта представлен на фигуре 3.Initial data for statistical modeling: the initial value of the observed coordinate and the rate of its change x(0)=304100 m;
Figure 00000016
The RMS of the observation noise was taken as 1000 m, the sampling interval was 2 s, the observation time was 200 s, the rate of change of the observed coordinate varied in the range [-600; 694] m/s. The graph of the change in the object's coordinates is shown in figure 3.

Результаты статистического моделирования для интервала маневрирования объекта с 0-й по 200-ю секунды для устройства-прототипа представлены на фигуре 4, а для адаптивного экстраполятора с декомпозицией по целевому функционалу - на фигуре 5.The results of statistical modeling for the object maneuvering interval from 0 to 200 seconds for the prototype device are shown in figure 4, and for the adaptive extrapolator with decomposition by the target functional - in figure 5.

В ходе моделирования получение следующие значения, необходимые для построения устройства - λ0=0.15, λmax=0.62, Δλ=0.03, ε=2⋅106.During the simulation, obtaining the following values necessary to build the device - λ 0 =0.15, λ max =0.62, Δλ=0.03, ε=2⋅10 6 .

Результаты, приведенные в примере, позволяют сделать следующие заключения:The results given in the example lead to the following conclusions:

1. В случае предлагаемого устройства, ярко выражен допустимый диапазон значений параметра адаптации, что определяет область поиска глобального минимума функционала ошибки.1. In the case of the proposed device, the permissible range of values of the adaptation parameter is pronounced, which determines the search area for the global minimum of the error functional.

2. Функция зависимости СКО оценки от параметра адаптации для адаптивного экстраполятора с декомпозицией по целевому функционалу является одноэкстремальной, что также значительно упрощает поиск параметра адаптации.2. The function of the dependence of the RSD of the estimate on the adaptation parameter for the adaptive extrapolator with decomposition by the target functional is one-extremal, which also greatly simplifies the search for the adaptation parameter.

3. Использование экстраполятора с адаптацией по целевому функционалу позволяет повысить точность определения текущих оценок координат движущегося объекта по заданной траектории в среднем на 17% относительно устройства-прототипа.3. The use of an extrapolator with adaptation according to the target functional makes it possible to increase the accuracy of determining the current estimates of the coordinates of a moving object along a given trajectory by an average of 17% relative to the prototype device.

ЛитератураLiterature

1. Кузьмин С.3. Основы теории цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Сов. радио, 1974. 432 с. 1. Kuzmin S.3. Fundamentals of the theory of digital processing of radar information. M.: Sov. radio, 1974. 432 p.

2. Патент №2601143 С1 Российская Федерация, МПК G06G 7/30, Н03Н 17/06. Адаптивный экстраполятор: №2015119552/08: заявл. 25.05.2015: опубл. 27.10.2016 / С.В. Лазаренко, А.А. Костоглотов, Д.С. Андрашитов, А.А. Кузнецов; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет".2. Patent No. 2601143 C1 Russian Federation, IPC G06G 7/30, H03N 17/06. Adaptive extrapolator: No. 2015119552/08: Appl. 05/25/2015: publ. 27.10.2016 / S.V. Lazarenko, A.A. Kostoglotov, D.S. Andrashitov, A.A. Kuznetsov; the applicant is a federal state budgetary educational institution of higher education "Don State Technical University".

3. Костоглотов А.А., Кузнецов А.А., Лазаренко С.В., Ценных Б.М. Анализ функционирования фильтра объединенного принципа максимума при сопровождении маневрирующей цели // Труды XII всероссийского совещания по проблемам управления. ВСПУ-2014, Москва ИПУ РАН, 16-19 июня 2014. С.378-3383. Kostoglotov A.A., Kuznetsov A.A., Lazarenko S.V., Tsennykh B.M. Analysis of the functioning of the filter of the combined maximum principle when accompanied by a maneuvering target // Proceedings of the XII All-Russian conference on management problems. VSPU-2014, Moscow IPU RAS, June 16-19, 2014. P.378-338

4. Костоглотов, А.А. Метод синтеза адаптивных алгоритмов оценки параметров динамических систем на основе принципа декомпозиции и методологии объединенного принципа максимума / А.А. Костоглотов, А.С. Пеньков, С.В. Лазаренко // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. - 2020. - №4(208). - С.22-28. - DOI 10.18522/1026-2237-2020-4-22-28.4. Kostoglotov, A.A. Synthesis method for adaptive algorithms for estimating the parameters of dynamic systems based on the decomposition principle and the methodology of the combined maximum principle / A.A. Kostoglotov, A.S. Penkov, S.V. Lazarenko // News of higher educational institutions. North Caucasian region. Series: Natural Sciences. - 2020. - No. 4 (208). - P.22-28. - DOI 10.18522/1026-2237-2020-4-22-28.

Технический результатTechnical result

Техническим результатом является повышение точности оценки параметров состояния динамических систем за счет использования динамической модели процесса, полученной на основе принципа декомпозиции и методологии объединенного принципа максимума, а также применения системы текущей оценки параметра адаптации, что позволяет значительно снизить сложность поиска параметра адаптации в сравнении с прототипом.The technical result is to increase the accuracy of estimating the state parameters of dynamic systems through the use of a dynamic process model obtained on the basis of the decomposition principle and the methodology of the combined maximum principle, as well as the use of a current adaptation parameter estimation system, which can significantly reduce the complexity of searching for an adaptation parameter in comparison with the prototype.

Claims (1)

Экстраполятор с адаптацией по целевому функционалу, содержащий цепочку последовательно соединенных первого запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, первый из которых является входом экстраполятора, на который за один такт до начала работы устройства подается предварительно измеренное значение х0, численно равное хu (0); первого блока вычитания, вычитающий вход которого соединен с выходом первого запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, а суммирующий вход - с выходом второго запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы; первого сумматора, первый вход которого соединен с выходом первого блока вычитания, второй - с выходом второго запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, третий - с выходом первого блока умножения, первый вход которого соединен с выходом первого блока вычитания, а второй - с выходом третьего запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, первый вход которого является входом экстраполятора, на который за один такт до начала работы устройства и до N-го шага подается значение λ(0)=λ0; при этом четвертый вход первого сумматора соединен с выходом второго блока умножения, первый вход которого соединен с выходом второго блока вычитания, вычитающий вход которого соединен с выходом второго запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, а суммирующий вход является входом экстраполятора, на который каждый такт подается значение текущего результата измерения наблюдаемой координаты хu(k), в свою очередь второй вход второго блока умножения соединен с выходом четвертого запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, второй вход которого является входом экстраполятора, на который за один такт до начала работы устройства и до N-го шага подается значение
Figure 00000017
; а выход первого сумматора соединен с входом второго запоминающего устройства, обеспечивающего запоминание и задержку на такт выдачи сигналов, поступивших на его входы, второй вход которого является входом экстраполятора, на который за один такт до начала работы устройства подается предварительно измеренное значение х0, численно равное хu (0); также выход первого сумматора является выходом экстраполятора с адаптацией по целевому функционалу, отличающийся наличием блока расчета параметра адаптации, входом которого является выход второго блока вычитания; первый выход соединен со входом третьего запоминающего устройства, а второй выход соединен с первым входом четвертого запоминающего устройства, при этом блок расчета параметра адаптации содержит цепочку последовательно соединенных второго блока возведения в квадрат, вход которого является входом блока расчета параметра адаптации, а выход соединен с входом накопительного сумматора, выход которого соединен со вторым входом третьего блока умножения, первый вход которого соединен с четвертым выходом блока хранения данных, а выход соединен с суммирующим входом третьего блока вычитания, вычитающий вход которого соединен с третьим выходом блока хранения данных; выход третьего блока вычитания соединен со вторым входом компаратора, первый вход которого соединен со вторым выходом блока хранения данных; при этом выход компаратора соединен со вторым входом второго сумматора, первый вход которого соединен с первым выходом блока хранения данных, а выход второго сумматора является первым выходом блока расчета параметра адаптации; при этом выход второго сумматора также является входом блока хранения данных и входом первого блока возведения в квадрат, выход которого является вторым выходом блока расчета параметра адаптации.An extrapolator with adaptation according to the target functionality, containing a chain of serially connected first storage devices that provide storage and delay per cycle of issuing signals received at its inputs, the first of which is the input of the extrapolator, to which a previously measured value x is supplied one cycle before the start of operation of the device 0 , numerically equal to x u (0); of the first subtraction unit, the subtracting input of which is connected to the output of the first storage device, which provides storage and delay for a cycle of issuing signals received at its inputs, and the summing input is connected to the output of the second storage device, which provides storage and delay for a cycle of issuing signals received at its inputs. inputs; of the first adder, the first input of which is connected to the output of the first subtractor, the second - to the output of the second storage device, which provides storage and delay for a cycle of issuing signals received at its inputs, the third - to the output of the first multiplication block, the first input of which is connected to the output of the first subtraction block, and the second - with the output of the third storage device, which provides storage and delay per cycle of issuing signals received at its inputs, the first input of which is the input of the extrapolator, to which, one cycle before the start of the device and before the Nth step, the value λ( 0 )=λ0 ; wherein the fourth input of the first adder is connected to the output of the second multiplication unit, the first input of which is connected to the output of the second subtraction unit, the subtracting input of which is connected to the output of the second storage device, which provides memorization and a delay per cycle for issuing signals received at its inputs, and the summing input is the input of the extrapolator, to which the value of the current measurement result of the observed coordinate x u (k) is supplied each cycle, in turn, the second input of the second multiplication unit is connected to the output of the fourth memory device, which provides storage and delay per cycle of issuing signals received at its inputs, the second input of which is the input of the extrapolator, to which, one cycle before the start of the device and before the Nth step, the value
Figure 00000017
; and the output of the first adder is connected to the input of the second storage device, which provides storage and delay per cycle of outputting the signals received at its inputs, the second input of which is the input of the extrapolator, to which, one cycle before the start of the device operation, a pre-measured value x 0 is supplied, numerically equal to x u (0); also, the output of the first adder is the output of an extrapolator with adaptation according to the target functional, characterized by the presence of a block for calculating the adaptation parameter, the input of which is the output of the second subtraction block; the first output is connected to the input of the third storage device, and the second output is connected to the first input of the fourth storage device, while the adaptation parameter calculation unit contains a chain of second squaring unit connected in series, the input of which is the input of the adaptation parameter calculation unit, and the output is connected to the input an accumulative adder, the output of which is connected to the second input of the third multiplication unit, the first input of which is connected to the fourth output of the data storage unit, and the output is connected to the summing input of the third subtraction unit, the subtractive input of which is connected to the third output of the data storage unit; the output of the third subtraction unit is connected to the second input of the comparator, the first input of which is connected to the second output of the data storage unit; wherein the output of the comparator is connected to the second input of the second adder, the first input of which is connected to the first output of the data storage unit, and the output of the second adder is the first output of the adaptation parameter calculation unit; wherein the output of the second adder is also the input of the data storage unit and the input of the first squaring unit, the output of which is the second output of the adaptation parameter calculation unit.
RU2021125968A 2021-09-02 Extrapolator with adaptation for target functions RU2780197C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2780197C1 true RU2780197C1 (en) 2022-09-20

Family

ID=

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU415672A1 (en) * 1971-07-02 1974-02-15
SU691882A1 (en) * 1977-07-29 1979-10-15 Московский Ордена Ленина И Ордена Трудового Красного Знамени Высшее Техническое Училище Им.Н.Э.Баумана Linear extrapolator
SU1003108A1 (en) * 1981-10-23 1983-03-07 Предприятие П/Я А-7672 Extrapolator
SU1042031A1 (en) * 1982-03-17 1983-09-15 Предприятие П/Я А-3732 Adaptive extrapolator
US20080059547A1 (en) * 2004-07-12 2008-03-06 Atomistix A/S Method and Computer System for Extrapolating Changes in a Self-Consistent Solution Driven by an External Parameter
WO2010046742A1 (en) * 2008-10-24 2010-04-29 Topcon Gps, Llc Base data extrapolator to operate with a navigation receiver in real-time kinematic (rtk) and differential global positioning system (dgps) modes
US8452719B2 (en) * 2010-06-29 2013-05-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Extrapolating empirical models for control, prediction, and optimization applications
RU2601143C1 (en) * 2015-05-25 2016-10-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" Adaptive extrapolator
RU2646373C1 (en) * 2016-12-20 2018-03-02 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет", (ДГТУ) Device of adaptive regulation based on the joint maximum principle
RU2675906C1 (en) * 2017-12-15 2018-12-25 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет", (ДГТУ) Quasilinear adaptive predictor
RU2740337C1 (en) * 2020-04-03 2021-01-13 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Adaptive extrapolator with prediction correction

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU415672A1 (en) * 1971-07-02 1974-02-15
SU691882A1 (en) * 1977-07-29 1979-10-15 Московский Ордена Ленина И Ордена Трудового Красного Знамени Высшее Техническое Училище Им.Н.Э.Баумана Linear extrapolator
SU1003108A1 (en) * 1981-10-23 1983-03-07 Предприятие П/Я А-7672 Extrapolator
SU1042031A1 (en) * 1982-03-17 1983-09-15 Предприятие П/Я А-3732 Adaptive extrapolator
US20080059547A1 (en) * 2004-07-12 2008-03-06 Atomistix A/S Method and Computer System for Extrapolating Changes in a Self-Consistent Solution Driven by an External Parameter
WO2010046742A1 (en) * 2008-10-24 2010-04-29 Topcon Gps, Llc Base data extrapolator to operate with a navigation receiver in real-time kinematic (rtk) and differential global positioning system (dgps) modes
US8452719B2 (en) * 2010-06-29 2013-05-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Extrapolating empirical models for control, prediction, and optimization applications
RU2601143C1 (en) * 2015-05-25 2016-10-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" Adaptive extrapolator
RU2646373C1 (en) * 2016-12-20 2018-03-02 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет", (ДГТУ) Device of adaptive regulation based on the joint maximum principle
RU2675906C1 (en) * 2017-12-15 2018-12-25 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет", (ДГТУ) Quasilinear adaptive predictor
RU2740337C1 (en) * 2020-04-03 2021-01-13 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил "Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Adaptive extrapolator with prediction correction

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Geweke et al. Bayesian estimation of state-space models using the Metropolis–Hastings algorithm within Gibbs sampling
Kulikov et al. The accurate continuous-discrete extended Kalman filter for radar tracking
Barabanov et al. Discrete processes dynamics neural network simulation based on multivariate time series analysis with significant factors delayed influence consideration
CN104462015B (en) Process the fractional order linear discrete system state updating method of non-gaussian L é vy noises
Kulikov et al. Accurate state estimation in the Van der Vusse reaction
RU2780197C1 (en) Extrapolator with adaptation for target functions
Das et al. Newton’s backward interpolation: Representation of numerical data by a polynomial curve
CN108646248A (en) A kind of passive acoustics for low-speed motion sound source tests the speed distance measuring method
RU2601143C1 (en) Adaptive extrapolator
Réti et al. A non-linear extension of the additivity rule
Wang On the latent state estimation of nonlinear population dynamics using Bayesian and non-Bayesian state-space models
CN111340853B (en) Multi-sensor GMPHD self-adaptive fusion method based on OSPA iteration
Zhang et al. Predictive learn and apply: MAVIS application-learn
Volosnikov et al. Dynamic measurement error evaluation and minimization based on FIR-filter
Shepelev et al. Comparing ambient temperature account methods in neural network based city short-term load forecasting
Detkov Optimal evaluation of discrete continuous markov processes from observed digital signals
CN110764062B (en) Multi-component linear frequency modulation signal parameter estimation method based on fractional order Fourier domain filtering
RU2541919C1 (en) Method to increase accuracy of approximation during extraction of useful signal under conditions of prior uncertainty and device that implements it
RU2679598C1 (en) Method of adaptive maintenance of radar objectives and device for its implementation
Chaari et al. A general non-smooth Hamiltonian Monte Carlo scheme using Bayesian proximity operator calculation
RU2393535C1 (en) Device for processing of signals based on double-criteria method
Badhwar et al. Noise reduction using kalman filter
RU2568897C1 (en) Method of measurement of mutual delay of signals
RU2709785C1 (en) Method of determining extrapolated range values and speed of approach of an aircraft with a radar object
RU2321053C1 (en) Serial-parallel device for processing signals