Модель фильтра Калмана 3 порядка — различия между версиями
Материал из SRNS
Korogodin (обсуждение | вклад) (→Полоса дискретной следящей системы) |
Ippolitov (обсуждение | вклад) |
||
| (не показаны 2 промежуточные версии 1 участника) | |||
| Строка 15: | Строка 15: | ||
|category1 = Статистическая радиотехника | |category1 = Статистическая радиотехника | ||
|category2 = Фазовые измерения | |category2 = Фазовые измерения | ||
| − | |category3 = | + | |category3 = |
| − | |category4 = | + | |category4 = Оценивание фазы |
| − | |category5 = | + | |category5 = Оценивание разности фаз |
|category6 = | |category6 = | ||
|category7 = | |category7 = | ||
| Строка 68: | Строка 68: | ||
for c = 1:C | for c = 1:C | ||
Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор | Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор | ||
| − | Sd = f(A_IQ); % | + | Sd = f(A_IQ); % Крутизна дискриминационной характеристики |
Xest = Xextr + K*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал | Xest = Xextr + K*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал | ||
Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1 | Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1 | ||
Текущая версия на 17:03, 22 июля 2016
 | |
|---|---|
| Описание | Модель фильтра Калмана 3 порядка на примере ФАП |
| Автор(ы) | Korogodin (Korogodinобсуждение) |
| Последняя версия | 1.0 (20.05.2011) |
| Загрузить | no link |
| Хранилище | no link |
| Категории | Статистическая радиотехника, Фазовые измерения, Оценивание фазы, Оценивание разности фаз |
Содержание |
[править] Описание модели
Модель фильтра Калмана 3 порядка, например, используемого в ФАП. В данный момент приведен листинг только для коэффициентов установившегося режима. Следует привести пример с уравнениями Рикатти.
[править] Полоса дискретной следящей системы
Формула получена адскими страданиями:
Чтобы получить выражение для второго порядка, следует обнулить лишний коэффициент.
[править] Листинг
Ниже приведен листинг при использовании коэффициентов установившегося режима. Изложение следует дополнить уравнениями Рикатти - для честного соответствия заголовку.
Tmod = 300; % Время моделирования
Tc = 0.005; % Период работы фильтров
C = fix(Tmod/Tc);
Xextr = [0; 0; 0]; % Вектор экстраполяций
F = [1 Tc Tc^2/2;
0 1 Tc;
0 0 1 ]; % Переходная матрица
H = 20; % Hz, полоса
K = nan(3,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
K(3) = (1.2*H)^3; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
K(2) = 2*(K(3))^(2/3);
K(1) = 2*(K(3))^(1/3);
K = K*Tc; % Переход к коэффициентам дискретной системы
Xist = [0; 0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,C);
for c = 1:C
Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор
Sd = f(A_IQ); % Крутизна дискриминационной характеристики
Xest = Xextr + K*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал
Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1
Xist = F*Xist + [0; 0; 1]*nIst(c)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
end
Tc = 0.005; % Период работы фильтров
C = fix(Tmod/Tc);
Xextr = [0; 0; 0]; % Вектор экстраполяций
F = [1 Tc Tc^2/2;
0 1 Tc;
0 0 1 ]; % Переходная матрица
H = 20; % Hz, полоса
K = nan(3,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
K(3) = (1.2*H)^3; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
K(2) = 2*(K(3))^(2/3);
K(1) = 2*(K(3))^(1/3);
K = K*Tc; % Переход к коэффициентам дискретной системы
Xist = [0; 0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,C);
for c = 1:C
Ud = f(Xextr, Xist); % Дискриминатор
Sd = f(A_IQ); % Крутизна дискриминационной характеристики
Xest = Xextr + K*Ud/Sd; % Вектор оценок на c-й интервал
Xextr = F*Xest; % Экстраполяция на интервал c+1
Xist = F*Xist + [0; 0; 1]*nIst(c)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
end
