Моделирование и исследование двухпозиционной пассивной радиосистемы оценки координат и параметров движения источника излучения с помощью триангуляционного метода

Исследование точности оценки координат и параметров движения источника излучения по результатам угломерных измерений в различных режимах и конфигурации измерительной системы. Разработка соответствующей программы, ее листинг, алгоритм и этапы реализации.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 13.05.2014
Размер файла 311,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование и исследование двухпозиционной пассивной радиосистемы оценки координат и параметров движения источника излучения с помощью триангуляционного метода

Техническое задание

1. Наименование проекта: Моделирование и исследование двухпозиционной пассивной радиосистемы оценки координат и параметров движения источника излучения с помощью триангуляционного метода.

2. Цель проекта: исследование точности оценки координат и параметров движения источника излучения по результатам угломерных измерений в различных режимах и конфигурации измерительной системы.

3. Исходные данные для проектирования:

· Приемные пункты и источник излучения находятся на плоскости;

· Приемные пункты неподвижны; источник излучения движется равномерно и прямолинейно со скоростью от 0 до 50 м/с;

· СКО угловых измерений от 0.1 до 2 градусов;

· Дальность до источника - не более 100 км;

· Интервал дискретизации - от 1 до 100 с;

· База системы - не более 20 км;

· Среда моделирования Mathcad/MATLAB.

4. Задача проектирования: получить навыки моделирования систем и алгоритмов обработки сигналов на ЭВМ. Отчет должен содержать листинги всех программ, функций, графики с результатами моделирования, все необходимые пояснения и выводы.

Введение

С незапамятных времен люди стремились определять местоположение цели. Появление радиолокации способствовало этому. Радиолокация объединяет методы и средства локации и определение свойств различных объектов с помощью радиоволн. Различают активную, полуактивную, активную с пассивным ответом и пассивную радиолокацию. Радиолокаторы различаются по используемому диапазону радиоволн, по виду зондирующего сигнала, числу применяемых каналов, числу и виду измеряемых координат, месту установки РЛС. Данная же работа будет посвящена исследованию точности оценки координат и параметров движения источника излучения по результатам угломерных измерений в различных режимах и конфигурации измерительной системы.

1. Что есть триангуляционный метод?

Для определения местоположения источников излучения в пассивной радиолокации используются методы, основанные на измерении разностей расстояний (гиперболический или TDOA), разностей доплеровских сдвигов частот (разностно-доплеровский или FDOA), угла прихода (триангуляционный или AOA). Каждый метод местоположения имеет свои преимущества и недостатки. Триангуляционный метод имеет преимущества как, требуется малое число пунктов приема, простой алгоритм определения местоположения, не требуется синхронизацию времени между пунктами приема. Однако, триангуляционный метод существует недостатки как, большая погрешность определения местоположения, существует ложные точки при наличии много источников радиоизлучения, требуется синхронизацию вращения антенн между пунктами приема и т.д.

Одна из техник дистанционного измерения расстояния, в которой в качестве измерительного устройства, как правило, используется лазер. Метод основывается на свойстве лазерного луча распространяться на большие расстояния практически без рассеяния. Принцип работы такой измерительной системы заключается в том, что лазер подсвечивает точку, до которой будет измеряться расстояние.

Рисунок 1 - Схематическое изображение конструкции простейшей триангуляционной системы

Другое детектирующее устройство, расположенное на некотором расстоянии от источника лазерного излучения, регистрирует отраженный от этой точки свет. Такая конструкция измерительной системы (лазер, интересующая нас точка, детектор) образует собой треугольник, ввиду чего метод и называется триангуляционный.

координата угломерный программа

2. Триангуляционный алгоритм определения местоположения источника излучения в пространстве

Для определения местоположения источника радиоизлучения в пространстве триангуляционным алгоритмом в угловой системе, нужно определить три независимые измерения (либо два азимута и угол места, либо азимут и два угла места), для чего достаточно требуется два пункта приема. Тогда, положение источника радиоизлучения определится как точка пересечения трех плоскостей, задаваемых этими углами [3].

Принцип триангуляционного алгоритма на основе измерений азимута и угла места источников излучения иллюстрируется на рис. 2. - координаты 1-го пункта приема (центральный пункт приема), пункта приема определяется азимут и угол места ; - координаты 2-го пункта приема, пункта приема определяется азимут ; - координаты источника радиоизлучения. Расстояние между пунктами приема L (база) определяется .

Рисунок 2- Иллюстрация принципа триангуляционного метода

Тогда, координаты источника излучения определяются:

Для оценки точности определения местоположения этого алгоритма, определяющего координаты источника излучения в пространстве найдем математическое ожидание и дисперсию для определения скорости объекта и дальности до него.

3. Расчетная часть

3.1 Пример определения координат и скорости движения объекта излучения

Допустим, что расстояние между пунктами приема равна L=20 км. Передающая станция расположена в начале координат с параметрами: x=0, y=0, z=0 (T1 (x0, y0., z0)). Приемная же станция, в таком случае, имеет координаты Т2 (x2, y0, z0). Местоположение цели М (x, y, z). Интервал дискретизации приравняем к t=30 cек. При первом измерении получили следующие углы:

рад. или 30 град.

рад. или 60 град.

рад. или 45 град.

Теперь используя формулы для определения координат объекта излучения найдем x, y, z:

(метров)

(метров)

(метров)

Зная x, y, z цели, найдем дальность источника относительно первого пункта приема:

(метров)

В начале данного пункта время дискретизации мы приравняли 30 секундам. Поэтому, найдем местоположение объекта через время дискретизации. Далее определим расстояние на которое он переместился за данное время, и после вычислим скорость как отношение пройденного расстояния к времени дискретизации.

Через 30 секунд после повторной попытки определения местоположения источника получили следующие данные:

рад. или 30.3 град. рад. или 59.4 град

рад. или 45.4 град

Аналогично, как это было проведено ранее, найдем координаты цели:

(метров)

(метров)

(метров)

Через 30 секунд дальность до источника будет равной:

(метров)

Пройденное расстояние:

(метров)

Тогда скорость объекта будет равна:

3.2 Расчет скорости и дальности до объекта с учетом погрешности

Генератор шума

В реальности, «чистого» сигнала в природе не существует. Принимаемый сигнал представляет собой смесь передаваемого сигнала с шумом. Шум присутствует всегда. В маткаде шум зададим с помощью генератора шума подчиняющегося нормальному закону распределения. Количество дискретных отчетов приравняем равным 100.

Пусть

- номер отчета, при котором будут сниматься данные

Расчеты произведем при значении СКО угловых измерений равной а=0.1.

Генератор шума для угла B1:

случайное число имеющее равномерную плотность распределения на интервале от 0 до к

Рисунок 3 - Генератор шума для угла B1

погрешность угла

Генератор шума для угла B2:

Рисунок 4 - Генератор шума для угла B2

Генератор шума для угла Е1:

Рисунок 5-Генератор шума для угла Е1

Определение местоположения объекта в начальный момент времени

Найдем углы с учетом погрешности как сумму истинного значения с тем значением, которое выдает генератор погрешности:

Значения координат:

(метров)

(метров)

(метров)

Погрешность определения координат в таком случае будет равна (в метрах):

Дальность до цели относительно начала координат с учетом погрешности:

Погрешность определения дальности:

(метров)

Нахождение координат объекта через время дискретизации. Определение скорости цели с учетом погрешности

Так как шум у нас имеет случайный характер, то через 30 секунд он будет иметь иные параметры, чем в начальный момент времени, поэтому, зададим три генератора шума для трех углов:

Генератор шума для угла B1:

Рисунок 6 - Генератор шума для угла В1

Генератор шума для угла B2:

Рисунок 7 - Генератор шума для угла В2

Генератор шума для угла Е1:

Рисунок 8 - Генератор шума для угла Е1

Углы с учетом погрешности:

Координаты цели с учетом погрешности через 30 сек.:

Погрешность определения координат:

Дальность до цели с учетом погрешности через 30 секунд:

Погрешность определения дальности (через 30 секунд):

Расстояние пройденное объектом за отведенное время с учетом погрешности:

Тогда скорость объекта будет равна:

Погрешность скорости равна:

4.3 Вычисление математического ожидания погрешностей определения скорости объекта и расстояния до объекта

При СКО угловых измерений 0.1 градуса

Математическое ожидание показывает среднее значение случайной величины, а дисперсия же показывает разброс относительно среднего значения. Для начала представим погрешность скорости для 100 отчетов шума в таблице. Для этого нужно выразить зависимость скорости от номера отчета в одной формуле:

Получили:

Запишем формулу для нахождения математического ожидания погрешности скорости:

После того, как нашли математического ожидание для погрешности скорости, определим математическое ожидание для погрешности определения дальности. Выразим погрешность определения скорости от номера отчета аналогично погрешности скорости:

Получили следующую таблицу с данными:

Эти данные были получены при СКО угловых измерений равной 0.1 град. Проделаем опыт еще при двух значениях СКО: 1 и 2 градуса.

4.4 Вычисление СКО погрешностей определения скорости объекта и расстояния до объекта

При СКО угловых измерений 0.1 градус

Как мы уже говорили раннее, дисперсия показывает средний разброс около математического ожидания. Но так как оперировать дисперсией неудобно, то берут от нее корень, который называется среднеквадратическим отклонением. При расчете математического ожидания таблица погрешностей определения скорости и дальности до объекта представляла собой набор векторов. Но чтобы найти СКО, нужны скалярные величины, поэтому формулы для ?Vk и ?Rk преобразуются, а именно уберем модуль.

Выводы

В ходе проделанной работы в Matcad'е была смоделирована и исследована двухпозиционная пассивная радиосистема оценки координат и параметров движения источника излучения с помощью триангуляционного метода. Расчеты проводились при разных СКО угловых измерений, а именно: 0.1, 1 и 2 градуса. Конечным результатом было нахождение зависимости погрешностей определения скорости объекта и дальности до него от СКО угловых измерений. Также были рассчитаны математическое ожидание и СКО для этих погрешностей.

Значения СКО угловых измерений (град.)

Погрешность определения скорости объекта (м/с)

Погрешность определения дальности до объекта(м)

Мат. ожидание

СКО

Мат. ожидание

СКО

0.1

0.04

0.238

0.534

6.113

1

0.501

0.918

6.957

70.42

2

1.282

17.84

22.029

140.336

Как видно из таблицы, с увеличением значения СКО угловых измерений увеличиваются математическое ожидание и СКО погрешностей определения скорости объекта и дальности до него. Полученные данные не противоречат теории.

Литература

1. Блейхут Р. Алгоритмы определения местоположения объекта [Текст]: учебник/ - М.: Мир, 1989. - 448 с.

2. Оценка точности определения местоположения источника излучения в угловой системе при действии помех [Электронный ресурс]. - http://vadkudr.org/Algorithms/vadkudr_Algorithms_rus.html

3. Алгоритм триангуляционного метода [Электронный ресурс]. - http://vision.ece.ucsb.edu/~jelena/research/258Areport.pdf

4. Эквивалентные преобразования [Электронный ресурс]. - http://signalslab.marstu.net/? page_id=1444&lang=ru

5. Триангуляционный метод [Электронный ресурс]. - http://ru.wikipedia.org

6. Способ измерения разностей времени прихода сигнала и частоты приема сигналов [Электронный ресурс]. - http://www.findpatent.ru/patent/225/2256192.html

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Физические основы рентгеновского излучения. Конструкция современных рентгеновских трубок. Расчет дозы и спектра рентгеновского излучения. Моделирование спектров излучения на языке C# в среде Microsoft Visual Studio Express, описание и алгоритм программы.

    дипломная работа [2,9 M], добавлен 26.02.2012

  • Теоретические основы построения непараметрической оценки функции дожития (оценка Каплана-Мейера) и вычисления доверительного интервала с использованием формулы Гринвуда. Разработка программы-функции на MATLAB и создание графиков по результатам расчетов.

    контрольная работа [442,9 K], добавлен 17.06.2012

  • Физическая и математическая модели уравнения движения материальной точки. Блок-схема алгоритма основной программы для решения задачи Коши и получения результатов с фиксированным количеством отрезков разбиения. Разработка программы для ЭВМ, ее листинг.

    курсовая работа [212,3 K], добавлен 24.11.2014

  • Определение параметров движения при вращательном движении, зависимости скорости, ускорения, времени от угла поворота, установление времени поворота на определенный угол. Применение построенной математической модели к расчету параметров движения тела.

    курсовая работа [112,0 K], добавлен 18.03.2010

  • Создание программы для обучения пользователя пониманию и нахождению координат точки на координатной плоскости. Обоснование этапов обработки информации, общая концепция программы "Декартовая система координат", определение ее состава и структуры.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 20.10.2022

  • Содержание термина "планирование эксперимента". Сущность метода наименьших квадратов. Разработка программы анализа статистической оценки качества проектируемой системы: составление и графическое представление алгоритма решения, листинг программы.

    курсовая работа [4,1 M], добавлен 16.09.2011

  • Определение вращательного движения твердого тела в среде системы MathCAD. Математическая модель объекта или процесса. Алгоритм решения задачи. Составление текста программы в среде Delphi. Таблица идентификаторов. Разработка программного приложения.

    курсовая работа [547,4 K], добавлен 25.03.2015

  • Проект оболочки моделирования кривошипно-шатунного механизма в среде MS Visual Studio. Разработка его математической модели. Исследование кинематики точек В, С, М. Алгоритм и код программы. Анимация движения механизма и график движения основных точек.

    курсовая работа [422,2 K], добавлен 13.03.2016

  • Назначение и область применения промышленных роботов. Разработка программы "Кинематическое движение" в среде Delphi для определения основных параметров кинематического движения. Описание работы и листинг программы. Руководство программиста и оператора.

    курсовая работа [499,1 K], добавлен 17.11.2014

  • Исследование прогибов балки при различных значениях силы. Построение графиков зависимостей в одних осях координат. Математическая модель решения с использованием теоремы Кастильяно. Вычисление интеграла методом трапеций. Алгоритм и текст программы.

    контрольная работа [74,1 K], добавлен 08.03.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.