Главная  Микропроцессорные системы 

[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [ 70 ] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92]

коэффициентов и G{a{i)}-нелинейный векторный оператор, осуществляющий преобразование оцениваемых компонентов х, Vx, у, Vy в пространство наблюдений {р, в, V, W}. Исходя из геометрических построений, представленных на рис. 5.15, получаем

V Хом (О

G{a(0} =

р (О 9(0 V(l) Ф(/)

ом (О

arctgXoM (О/г/ом (О

({) + vy (О

LarctgVHO/VO J

(5.13)

тде Хом=Хо-Хш, Уош=Уо-Ум-

На основании принятой модели движения (5.11) и модели наблюдения (5.12) - (5.13) строится алгоритм измерения интересующих нас параметров Хо и уо- В соответствии с выбранным методом решения данной задачи оптимальная оценка а вектора состояния определяется следующим рекуррентным выражением [46, 47]:

а (О =Ф (i-1) + К (i) [р (/) -С. G {Ф« (/-1)} ].

(5.14)

Причем искомыми параметрами Xo{i) и о(0 являются соответствующие компоненты вектора a(i). Следует обратить внимание, что входящая в это выражение матрица весовых коэффициентов К (О в общем случае определяется довольно сложно (см., например, [45-47]), причем в силу нелинейности оператора G{a{i)} вычисление этой матрицы должно производиться на каждом шаге оценивания с учетом значений текущей оценки

a(i). Для того чтобы избежать связанных с этим вычислительных затрат (которые могут в несколько раз превосходить все прочие затраты по реализации рассматриваемого алгоритма), на практике часто применяют субоптимальную процедуру оценивания, использующую метод «замораживания» коэффициентов. В простейшем варианте реализации этого метода матрица весовых коэффициентов принимается постоянной на всем пространстве измеряемых параметров независимо от номера шага, т. е. К(0==К для всех i на данном интервале наблюдения. При этом значения всех элементов матрицы К (в данном случае она имеет порядок 4X4) могут быть вычислены заранее и заложены в память устройства обработки.



Ниже рассматривается именно этот простейший алгоритм оценивания вида (5.14), в котором матрица коэффициентов предполагается постоянной и заведомо известной. Это позволит сконцентрировать внимание на особенностях обработки реальных сигналов, оставив в стороне весьма сложные вопросы определения и оптимизации матрицы К(0. 3 также преодоления вычислительных трудностей, связанных с расчетом всех элементов матрицы К (О на каждом шаге измерения в реальном времени. Для упрощения опустим также подробный анализ эффективности рассматриваемого алгоритма, необходимый для обоснования допустимости принятых упрощений. Эти вопросы, безусловно, должны рассматриваться на данном этапе проектирования, однако они составляют самостоятельную область исследования, с которой можно познакомиться, воспользовавшись, например, [45-47]. Здесь перейдем к дальнейшей конкретизации выбранного алгоритма измерения применительно к его программной реализации на базе МП.

5.4.3. АЛГОРИТМИЧЕСКИЙ ЭТАП

Задачей настоящего этапа является представление рассматриваемого алгоритма в виде, удобном для программной реализации, что позволит оценить характер и объем требуемых вычислений, а также определить принцип взаимодействия между вычислительным к внешними устройствами.

Представим алгоритм, выраженный математически с помощью векторного разностного уравнения (5.14), в виде укрупненной схемы (рис. 5.17), соответствующей привычной физической трактовке этого алгоритма. На схеме помимо вычислительных блоков, непосредственно следующих из выражения (5.14), показаны дополнительные управляющие блоки, требуемые для обеспечения достоверности проводимых измерений. Штриховыми линиями показано место, занимаемое в программе процедурой расчета весовых коэффициентов, изъятой из рассмотрения для упрощения изложения.

Необходимо подчеркнуть, что все математические операции в блоках являются преобразованиями векторов (линейными или нелинейными). Если отвлечься от этой особенности, то данная схема напоминает традиционную структуру следящего измерителя, приведенную



Havanoj

Ь Определение начальных исявдий Л(0)

±

г. Экстраполяция оценки

J Преобразование оценки

J3*(L) = C-0{CI*(L)\

4. Управление стродироданаем

\ :

Ввод донных ~~\-

Вычисление отклонений

ва) =Mi)-j*m


Сигнал есть j. Расчет коя/нрициемтав Bfi) j

Определение поправка .

Выработка оценки tSfi) = a*fi)* T(i)

ВыВов резулшатов

Рис. 5.17. Укрупненная схема алгоритма обработки сиг-

иаллв



[0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [ 70 ] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92]

0.0008