Bộ giáo dục và đào tạo Bộ quốc phòng
Học viện Kỹ thuật Quân sự
*******
Đoàn Thế Tuấn
Tổng hợp hệ bám góc trong đi ra đa
trên cơ sở ứng dụng các phơng pháp
xử lý tín hiệu hiện đại Chuyên ngành : Tự động hóa
Mã số : 62. 52. 60. 01

Tóm tắt luận án tiến sĩ kỹ thuật Hà nội 2009
Công trình đợc hoàn thành tại:
Học viện Kỹ thuật Quân sự


KHKT&CNQS, Tr 283-288.
2. Nguyễn Ngọc Quý, Đoàn Thế Tuấn (2005), Một số vấn đề khi
tổng hợp bộ lọc số, Tuyển tập báo cáo khoa học Hội nghị Khoa
học kỹ thuật Đo lờng toàn quốc lần thứ 4, 11-2005, Tr 683-688.
3. Nguyễn Văn Tiến, Đoàn Thế Tuấn, Nguyễn Đức Thành (2004),
Nghiên cứu một số tham số ảnh hởng đến hệ thống điều khiển
cự ly tên lửa đạn đạo, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật, III-2004,
Học viện KTQS, Tr 80-85.
4. Đoàn Thế Tuấn, Nguyễn Đức Thành (2006), Sử dụng thuật toán
lọc Kalman thích nghi trong bài toán bám sát mục tiêu cơ động,
Tạp chí nghiên cứu khoa học kỹ thuật và công nghệ quân sự, 6-
2006, Trung tâm KHKT&CNQS, Tr 51-55.
5. Đoàn Thế Tuấn (2006), ứng dụng thuật toán lọc Kalman với hiệu
chỉnh dự báo tối u trong bám sát mục tiêu cơ động, Tạp chí
Khoa học và Kỹ thuật, II-2006, Học viện KTQS, Tr 51-57.
6. Nguyễn Tăng Cờng, Đoàn Thế Tuấn (2007), áp dụng logic mờ
xây dựng thuật toán lọc thích nghi xác định tham số của mục tiêu
cơ động, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật, II-2007, Học viện
KTQS, Tr 109-117.
Mở đầu
Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu:
Hiện nay, các mục tiêu tập kích đờng không đợc thiết kế chế tạo
với khả năng cơ động cao, đa dạng và phức tạp; điều này dẫn tới làm
giảm hiệu quả chiến đấu của các hệ thống điều khiển hoả lực. Một trong
những nguyên nhân của việc giảm hiệu quả chiến đấu khi bắn các mục
tiêu cơ động chính là do sai số của các hệ bám XĐTĐ mục tiêu. Vì vậy,
đề tài Tổng hợp hệ bám góc trong đài ra đa trên cơ sở ứng dụng các
phơng pháp xử lý tín hiệu hiện đại nhằm xây dựng hệ bám góc mục
tiêu trên khoang thiết bị bay (TBB) với độ chính xác cao trong điều kiện
mục tiêu cơ động là nhu cầu cấp bách mà thực tiễn đặt ra.

xác cho hệ bám trong điều kiện mục tiêu cơ động.
- Khảo sát HXĐTĐ góc mục tiêu thông qua mô phỏng và so sánh chỉ
tiêu chất lợng của nó với các thuật toán đã có.
Tính mới của luận án:
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
ứng dụng thuật toán lọc Kalman thích nghi nhận dạng tham số ma trận
chuyển trạng thái.
- Xây dựng đợc hệ xác định toạ độ góc mục tiêu cơ động trên cơ sở
tổng hợp thuật toán lọc thích nghi bằng cách kết hợp bộ lọc Kalman với
hệ logic mờ.
Cấu trúc của luận án: Nội dung của luận án gồm 102 trang, 3 bảng,
50 hình vẽ và đồ thị, 56 tài liệu tham khảo và 2 phụ lục kèm theo, ngoài
phần mở đầu, kết luận, luận án trình bày trong 4 chơng. 1 2
Chơng 1. Tổng quan Tổng hợp hệ bám góc trong đi
ra đa trên các hệ tự dẫn vô tuyến
1.1. Đặt bài toán nghiên cứu
Hình 1.1 chỉ ra tơng quan hình học giữa TBB và mục tiêu. Nhiệm vụ
của bài toán XĐTĐ góc mục tiêu là tạo ra các đánh giá toạ độ góc
n

và
tốc độ
n

của đờng ngắm.
Trên các hệ tự dẫn hiện nay,
n

- Bài toán điều khiển an ten sao cho đờng cân bằng tín hiệu (
aa
XO )
trùng với phơng của đờng ngắm (
ma
OO ). Bài toán này đã đợc giải
quyết [8], [44].
- Bài toán đánh giá toạ độ pha của đờng ngắm
n

,
n

có tính tới sự
tơng tác của các tham số khác (

,
a

, ) và sự cơ động của mục tiêu
sẽ đợc luận án thực hiện bởi kỹ thuật lọc thích nghi.
1.2. Phân tích thực trạng hiện nay của một số hệ xác định toạ độ góc
mục tiêu điển hình
1.2.1. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu một vòng bám
Yêu cầu đặt ra là điều khiển an ten sao cho trục của thiết bị định
hớng bám theo đờng ngắm. Toạ độ pha
n

và
n

phụ thuộc vào độ chính xác điều
khiển an ten. Do hệ thống an ten có quán tính lớn nên độ chính xác điều
khiển an ten không cao nhất là khi mục tiêu cơ động.
- Việc đồng thời đảm bảo độ ổn định và độ chính xác cao rất khó thực
hiện trong điều kiện mục tiêu cơ động.
1.2.2. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu tối u nhiều vòng bám
ứng dụng thuật toán điều khiển tối u, các thuật toán lọc tối u,
HXĐTĐ mục tiêu đợc xây dựng gồm nhiều vòng bám [8], [44].
u điểm:
- Độ chính xác bám sát toạ độ góc mục tiêu đợc nâng cao bởi:
k




G(p)

p
m


n

a

k

&
0
X

a
O
k


T
BB
Mục tiêu
3 4
+ Sử dụng bộ lọc riêng để đánh giá toạ độ góc đờng ngắm nên đã
loại trừ đợc sai số của hệ bám an ten khỏi sai số đánh giá toạ độ góc.
+ Mô hình sử dụng làm cơ sở để tổng hợp bộ lọc đánh giá toạ độ góc
đờng ngắm chính xác hơn, trong đó đã tính đến sự biến thiên của cự ly,
tốc độ cự ly và tham số chuyển động của mục tiêu kể cả yếu tố cơ động.
+ Tham số đờng ngắm
n

,
n

đợc đánh giá bởi bộ lọc Kalman,
trong đó hệ số khuếch đại thích nghi theo thông tin thống kê tiền
nghiệm.
+ Phép đo sai lệch góc

chính xác hơn do an ten ổn định hơn bởi
sử dụng kỹ thuật điều khiển tối u.

u điểm: Thuật toán này tuy đơn giản.
Nhợc điểm: Độ chính xác đánh giá không cao, đặc biệt đối với các
thành phần đạo hàm.
* Lọc thích nghi trên cơ sở nhận dạng tham số mô hình trạng thái
u điểm: Độ chính xác đánh giá cao kể cả các thành phần đạo hàm.
Nhợc điểm: Để thực hiện thuật toán, cần phải đo đợc các toạ độ
pha hoặc phải sử dụng kết quả đánh giá các toạ độ pha sao cho phù hợp.
* Lọc thích nghi trên cơ sở thay đổi kích thớc của véc tơ trạng thái
u điểm: Sai số đánh giá đợc cải thiện trong cả trờng hợp mục tiêu
cơ động và không cơ động.
Nhợc điểm : Thuật toán đòi hỏi phải lu trữ các phép đo ở thời điểm
quá khứ để khởi tạo lại bộ lọc khi phát hiện cơ động của mục tiêu; Thời
điểm phát hiện cơ động bị giữ chậm.
* Lọc thích nghi ghép tầng
u điểm: Đánh giá trạng thái đợc cải thiện trong cả trờng hợp mục
tiêu cơ động và không cơ động.
Nhợc điểm: Thời gian phát hiện cơ động bị giữ chậm dẫn tới sai số
lớn trong gian đoạn chuyển sang cơ động và ngợc lại.
* Lọc thích nghi đa mô hình
- Giả thiết động học của mục tiêu tuân theo một số hữu hạn các mô
hình, mỗi mô hình phù hợp với một chuyển động cơ động của mục tiêu.
- Thuật toán lọc bao gồm nhiều bộ lọc hoạt động song song; tại thời
điểm bất kỳ, đánh giá trạng thái đợc tổ hợp từ trạng thái của các bộ lọc.

u điểm: Độ chính xác đánh giá cao, thời gian thích nghi nhanh.
5 6
Nhợc điểm: Thuật toán đòi hỏi khối lợng tính toán lớn.
* Lọc thích nghi sử dụng hệ mờ và mạng nơ ron
Một hớng tiếp cận mới nhằm cải thiện các thuật toán lọc thích nghi
là ứng dụng các kỹ thuật điều khiển thông minh. Trong đó, các hệ lôgic

điểm của thuật toán này làm cơ sở cho việc tổng hợp HXĐTĐ góc mục
tiêu cơ động trong chơng 3.
2.1. Các giả thiết
- HXĐTĐ góc mục tiêu thuộc thành phần của đầu tự dẫn vô tuyến
tích cực đặt trên khoang TBB;
- HXĐTĐ cự ly đã đợc tổng hợp và nó tạo ra đợc các tín hiệu đánh
giá cự ly
m
D

và tốc độ tiếp cận
m
D

&
;
- HXĐTĐ góc mục tiêu trong các mặt phẳng điều khiển không ảnh
hởng lẫn nhau và hoàn toàn tơng tự nh nhau;
- Phần tử nhạy xác định góc


sử dụng thiết bị định hớng đơn
xung với xử lý cộng - trừ tín hiệu [8], [44];
- Hàm truyền của hệ truyền động an ten và luật điều khiển đã biết;
- Các bộ cảm biến gồm con quay đo góc

và gia tốc kế đo gia tốc
pháp tuyến của TBB
T
j

n
+=

&
&
,
0
)0(
nn


=
; (2.17)
)()()( ttjtj
mm
jmjm

+=
&
,
0
)0(
mm
jj =
; (2.18)
Mô hình không gian trạng thái của gia tốc pháp tuyến TBB:
)()( ttj
T
jT





= ; (2.27)
Mô hình không gian trạng thái của hệ truyền động an ten:
)()( tt
aa

=
&
,
0
)0(
aa

=
; (2.29)
)()()(
1
)( ttu
T
b
t
T
t
a
aa


++=




+=
; (2.34)
)()()(
4
ttKtz
a
a
za



+=
; (2.35)
trong đó,
1
z ,
2
z ,
3
z ,
4
z - Tín hiệu đầu ra của thiết bị định hớng đơn
xung, gia tốc kế, con quay vị trí và bộ cảm biến góc của an ten;
2.3. Tổng hợp bộ lọc tối u bám sát mục tiêu cơ động
2.3.1. Thuật toán lọc Kalman
* Đối với quá trình liên tục theo thời gian
)()()()()()( ttutBtxtFtx

1
&
,
0
)0( DD = (2.40)
Số lợng phơng trình vi phân cần giải trong thuật toán là:
)1(5.0 ++= nnnn
y
; (2.43)
* Đối với các quá trình gián đoạn
)1()1()1()1()1()( ++= kkukkxkkx
x

; (2.46)
)()()()( kkxkHkz
z

+= ; (2.47)
Thuật toán lọc Kalman [22], [43]:
[]
)(

)()()()(

)(

kxkHkzkKkxkx

+= ; (2.48)
)1()1()1(

[
]
)()()()( kDkHkKEkD

= ; (2.51)
)1()1()1()1()( +=

kQkkDkkD
x
T
,
0
)0( DD = ; (2.52)
2.3.2. Phân chia các bộ lọc
Nếu HXĐTĐ góc mục tiêu đợc tổng hợp trên cơ sở các phơng trình
trạng thái (2.16) - (2.18), (2.19), (2.26) - (2.27), (2.29) - (2.30) và các
phơng trình quan sát (2.32) - (2.35) thì số phơng trình vi phân cần phải
giải là
44
=
y
n ;
Tách véc tơ trạng thái thành các nhóm véc tơ thành phần, nhận đợc:
Các phơng trình sử dụng để tạo các đánh giá
n


,
n


tjtj
D
t
D
D
t
tt
mm
=+=
=+=
==



&
&
&
&
; (2.57)
)()(


)()(
1
11
ttKKKtztz
zna

+=++=



và



:
0
0
)0(),()()(
)0(),()(





=+=
==
ttt
tt
&
&
; (2.62)
)()()(
3
ttKtz
z



+=



=++=
=
=
&
&
; (2.64)
)()()(
4
ttKtz
a
a
za



+= ; (2.65)
Sau khi phân tách véc tơ, thì:
21=
y
n ;
9 10
2.3.3. Các thuật toán lọc.
Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm:
áp dụng thuật toán lọc Kalman cho mô hình (2.57), (2.58) nhận đợc:
zK
nn
+=
1

2


&
&
,
0
)0(

nn

=
; (2.77)
zKjj
mjm
m
+=
3



&
, 0)0(

=
m
j ; (2.78)
)



,
0.1111
)0( DD =
;
z
mm
m
G
KDD
D
D
D
D
D
DD
2
1121
31212221

1


2

+=
&
&
,
0)0(
21

z
j
G
KDD
DDD
m
2
1131
313231

=

&
,
0)0(
31
=D
; (2.81)
z
j
m
m
m
G
KDD
D
D
D
D
D

m
jm
G
G
KD
DD
z
j


+=

22
31
3333
2
&
,
0.3333
)0( DD =
.
Tơng tự, thuật toán lọc Kalman đợc áp dụng cho các bộ lọc còn lại.
2.3.4. Các thuật toán lọc dạng rời rạc
Để thuận tiện cho việc thực hiện thuật toán lọc bởi máy tính số trên
khoang, cần biến đối mô hình không gian trạng thái về dạng rời rạc và sau đó
thực hiện thuật toán lọc rời rạc. Các phơng pháp chuyển từ niềm thời gian
liên tục sang rời rạc đợc chỉ ra trong [1], [14], [15].
2.4. Sơ đồ cấu trúc của hệ xác định toạ độ góc mục tiêu tối u
Từ thuật toán nhận đợc, có thể xây dựng đợc sơ đồ cấu trúc của
HXĐTĐ góc mục tiêu. HXĐTĐ này bao gồm các bộ lọc đánh giá trạng

chỉ đợc lựa chọn bằng hằng
số, nên nó không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu.
Sai số bám sát sẽ tăng khi chuyển động thực tế của mục tiêu không phù
hợp với mô hình giả thiết.
4. Để tổng hợp HXĐTĐ góc mục tiêu với độ chính xác cao trong điều
kiện mục tiêu cơ động chỉ cần cải thiện bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng
ngắm, các bộ lọc khác đợc giữ nguyên.
Chơng 3. Tổng hợp hệ bám thích nghi tự động xác
định toạ độ góc mục tiêu cơ động
Nhợc điểm của HXĐTĐ góc mục tiêu tối u là mô hình gia tốc pháp
tuyến không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu. Vì
vậy, sai số đánh giá toạ độ góc mục tiêu sẽ tăng khi chuyển động thực tế
của mục tiêu không phù hợp với mô hình gia tốc pháp tuyến giả định. Để
khắc phục nhợc điểm này, trong chơng 3 sẽ ứng dụng và phát triển các
thuật toán lọc thích nghi nhằm đáp ứng với sự cơ động của mục tiêu. Khi
mục tiêu cơ động, động học của nó tác động trực tiếp tới bộ lọc đánh giá
11 12
toạ độ góc đờng ngắm, do đó vấn đề nâng cao độ chính xác đợc thực
hiện khi sử dụng thuật toán thích nghi trong bộ lọc đánh giá toạ độ góc
đờng ngắm.
3.1. Mô hình không gian trạng thái của toạ độ góc mục tiêu
-
a


,
a


đợc đánh giá bởi bộ lọc riêng đã đợc tổng hợp;


,
0
)0(
mm

= ,
)1()1()1()( += kkk
m
mmm


,
0
)0(
mm

=
, (3.1)
)()]()([)(
1
kkkKkz
zam

+=


, (3.2)
3.2. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở
hiệu chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám

)()(
)(
22
2
2111
2
2
1
Skhi
Skhi
kDkDkDK
kQkz
kS


(3.9)
[]
)(

)(

)()(
1
kkKkzkz
am

=


(3.10)

2
22
)0(,)]1()1([)1(
)1()1,(
DDkQkD
kSkkD
m
m
=+ì
ì=





)()1()(
11111
kDKKkD


= ;
)()()()(
112211221
kDKKkDkDkD



== ; (3.12)
)()()(
2122222

mm
+=


;
0
)0(

mm


=
; (3.14)
)()(

)(

2
kzKkk
mm
+=


;
0
)0(

mm

=

ij

. Khi mục tiêu
không cơ động,
ij


trùng với giá trị tiền nghiệm
ij

, bộ lọc đánh giá toạ
độ góc đờng ngắm là bộ lọc Kalman thông thờng. Khi mục tiêu cơ
động,
ij


khác
ij

,
ij


sẽ thay thế cho
ij

trong thuật toán lọc.
3.3.1. Quy tắc phát hiện thời điểm cơ động
ijijij


Quá trình:
)1()1()1()(

+



=
kkxkkx
pppp

(3.18)
Véc tơ đánh giá:
[
]
T
pnpp
kkkka )1(), ,1(),1()(
21
= (3.19)
Quan sát:
)()()()( kkakMkz
pp

+=
(3.21)
Phơng trình trạng thái của
a : )1()1()( += kkaka
a


Phơng trình quan sát có dạng:
[]
)()()()(

)(

)(


kkakMkkkx
x
T
mm

+== , (3.30)








=
)1(

)1(

00
00)1(

,
1)0(

1111
==
;
2221211212
)1(

)(

zKzKkk
aa
++=
,

==
1212
)0(

;
2321312121
)1(

)(

zKzKkk
aa
++=
,


; (3.36)
)1(

)1(

)1(

)1(

)(

22212
= kkkkkz
mmm


3.4. Hệ xác định toạ độ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở
sử dụng hệ thích nghi mờ
Phơng pháp nhận dạng

(mục 3.3) gặp phải một số nhợc điểm:
- Sự thay đổi của ma trận
phụ thuộc vào việc áp đặt ma trận
a
D và
a
Q . Nói cách khác, ma trận khuếch đại
a
K trong thuật toán nhận dạng

1
N mô hình với kích thớc bằng 2, các mô hình chỉ khác
nhau bởi tham số cơ động
n
m

. Lớp 2 gồm
12
NNN = mô hình với
kích thớc bằng 3, các mô hình chỉ khác nhau bởi tham số cơ động
n
m

.
Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm gồm hai khối:
- Khối đánh giá toạ độ pha của đờng ngắm: Sử dụng bộ lọc Kalman.
- Khối nhận dạng ma trận

: Sử dụng bộ điều khiển logic mờ.
Ma trận

đợc xác định sao cho dự báo trạng thái do nó tạo ra bằng
tổng trọng số các dự báo trạng thái đợc tạo ra bởi các mô hình giả thiết.








m
n
N
Nn
n
1
11
1
2
2
1
1
1
1
1
)1(00
10
1



; (3.48)
Mô hình biểu diễn sự thay đổi của trọng số
)(k
n

đợc lựa chọn:
()

=



K
Kk
k
nn
n
+
+
=
1
)1(
)(
(3.50) Giữ chậm Tính
Hệ mờ

K
K

1


)(k

, )(k

và )(k

&

. Hệ mờ đảm bảo tăng hiệu quả của mô hình
đợc xem là hợp lý nhất đến mô hình nhận dạng. Tức là, nếu mô hình thứ
n là hợp lý thì
n

nhận giá trị lớn còn
i

( ni ) nhận giá trị nhỏ.
Khâu mờ hoá xác định độ hợp lý của từng mô hình giả thiết theo từng
thành phần phần sai số dự báo; thiết bị hợp thành xác định độ hợp lý của
các mô hình từ các luật mờ; mỗi luật mờ xác định mỗi mô hình giả thiết
chiếm u thế; khâu giải mờ xác định độ hợp lý của mỗi mô hình.
Kết luận chơng 3
1. Thuật toán lọc thích nghi có phát hiện cơ động trên cơ sở hiệu
chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám do hệ số khuếch đại
tăng khi mục tiêu cơ động sẽ làm tăng ảnh hởng của nhiễu quan sát đến
kết quả đánh giá nên độ chính xác đánh giá không cao nhất là đối với
thành phần
m

. Vì vậy tuy đơn giản nhng để sử dụng đợc cần thiết

4.1.2. Khảo sát ảnh hởng các tham số của mô hình tới sai số đánh giá
toạ độ góc đờng ngắm của thuật toán lọc Kalman
Sử dụng thuật toán lọc Kalman để đánh giá trạng thái
m

và
m

cho
hai trờng hợp sau đây; Sai số bình phơng trung bình (MSE) của đánh
giá
m


và
m


đợc xác định sau 100 lần thử nghiệm Monte-Carlo.
*
]/1[5,0 s
m
=


22
001,0=
m



,
5,0
và
]/1[1 s
. Hình 4.8.a. MSE đánh giá
m


Hình 4.8.b. MSE đánh giá
m



Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, không thể lựa chọn
m

và
2
m


cố
định phù hợp với tất cả các chuyển động thực tế của mục tiêu.
4.1.3. Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm có phát hiện cơ động
trên cơ sở hiệu chỉnh hệ số khuếch đại theo tín hiệu sai lệch bám
*
]/1[5,0 s

srad
m
=


; Hình 4.11.b. Sai số đánh giá
m


Hình 4.12.b. Sai số đánh giá
m



Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, sai số đánh giá cả toạ độ góc và tốc
độ góc đều nhỏ.
4.1.5. Bộ lọc đánh giá toạ độ góc đờng ngắm có phát hiện cơ động
trên cơ sở sử dụng hệ thích nghi mờ
Bảng 4.2. Tham số bộ lọc sử dụng hệ thích nghi mờ
Lớp 1 Lớp 2 Tham số khác
1
N
m


2
N

m


sau 100 lần thử nghiệm Monte-Carlo
chỉ ra trên Hình 4.15; 4.16.
Sai số đánh giá toạ độ góc và tốc độ góc của hai phơng pháp gần nh
tơng đơng nhau khi tốc độ đờng ngắm gần nh gần nh không đổi. Khi
mục tiêu bắt đầu cơ động sai số của hai phơng pháp đều tăng. Sau đó
với phơng pháp sử dụng hệ thích nghi mờ sai số nhanh chóng giảm. Hình 4.15. MSE đánh giá
m


Hình 4.16. MSE đánh giá
m



4.2. Mô phỏng hệ toạ độ góc mục tiêu sử dụng các thuật toán tối u
và thích nghi
4.2.1. Tổ chức mô phỏng
Việc mô phỏng hệ toạ độ góc mục tiêu cần phải đặt nó trong thành
19 20
Kalman
S

Kalman
Kalman

T
j
z


3 [m/s
2
]
T

10 [s]



0,2 [1/s]
0


5 [
o
]




0,05 [
o
/s]
0


0,1 [
o
]
Với hệ toạ độ sử dụng thuật toán tối u:
]/[40
2
sm
m
j
=

;
]/1[01,0 s
m
j
=

; ]/[01,0
1
s
o
z
=

.
Với HXĐTĐ sử dụng thuật toán thích nghi nhận dạng tham số mô
hình trạng thái:
]/[06,0 s
o
m

&


;
]/[01,0
1
s
o
z
=

.
4.2.3. Mô phỏng các hệ xác định toạ độ góc mục tiêu
4.2.3.1. Trờng hợp mục tiêu chuyển động thẳng đều
Tham số mục tiêu:
]/[350 smV
m
= ,
o
m
1=

, 0=
m
j . Hình 4.23.a. MSE đánh giá
n



của thuật toán sử dụng hệ
thích nghi mờ
])/[(105.1)(
223
soMSE
m

ì

lớn hơn, tuy nhiên cả hai
phơng pháp thích nghi đều cho sai số nhỏ.
4.2.3.2. Trờng hợp mục tiêu cơ động
Tham số mục tiêu:
]/[350 smV
m
=
,
o
m
1=

; Hình 4.27.a. MSE đánh giá
n

Hình 4.27.b. MSE đánh giá
n

22
soMSE
m


.
- HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ độ chính xác
đợc cải thiện theo cả toạ độ góc và tốc độ góc
])/[(101,0)(
23
soMSE
m

ì

, ])/[(0052,0)(
22
soMSE
m


.
Kết luận chơng 4
1. Không thể lựa chọn một mô hình không gian trạng thái phù hợp
với mọi chuyển động của mục tiêu, đặc biệt trong trờng hợp mục tiêu
cơ động; bởi vì mỗi mô hình lựa chọn chỉ phù hợp với chuyển động của
mục tiêu với tần suất và cờng độ cụ thể.
2. HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở thuật toán lọc tối u có độ chính
21 22
xác đánh giá toạ độ cao trong trờng hợp mục tiêu không cơ động



).
3. HXĐTĐ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cơ sở nhận dạng mô
hình trạng thái có độ chính xác đánh giá toạ độ cao hơn so với HXĐTĐ góc
mục tiêu trên cơ sở thuật toán lọc tối u trong trờng hợp mục tiêu cơ động
(
])/[(105,0)(
23
soMSE
m

ì

,
])/[(01,0)(
22
soMSE
m


).
4. HXĐTĐ góc mục tiêu có phát hiện cơ động trên cở sở hệ thích
nghi mờ có độ chính xác đánh giá cao theo cả vị trí và tốc độ trong
trờng hợp mục tiêu cơ động (
])/[(101,0)(
23
soMSE
m


và cờng
độ cơ động
2
m
j

. Tham số
m
j

và
2
m
j

chỉ đợc lựa chọn bằng hằng số,
nên nó không đại diện cho mọi chuyển động cơ động của mục tiêu; sai
số bám sát sẽ tăng khi chuyển động thực tế của mục tiêu không phù hợp
với mô hình giả thiết.
3. HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở nhận dạng mô hình trạng thái và
HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ đã khắc phục đợc
các nhợc điểm của HXĐTĐ góc mục tiêu tối u, đáp ứng đợc với sự
cơ động đa dạng của mục tiêu nhờ việc thích nghi ma trận chuyển trạng
thái. Đặc biệt với việc sử dụng hệ mờ ma trận chuyển trạng thái đợc
thích nghi trên cơ sở các mô hình giả thiết, nhờ đó nó có khả năng nâng
cao độ chính xác nhận dạng.
4. Từ kết quả mô phỏng thấy rằng, độ chính xác XĐTĐ góc và tốc độ
góc của HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở nhận dạng mô hình trạng thái
và HXĐTĐ góc mục tiêu trên cơ sở hệ thích nghi mờ tơng đơng nhau,
tuy nhiên trong giai đoạn đầu cơ động HXĐTĐ góc sử dụng hệ mờ có độ