Alineación de Sensores para la Estimación de Trayectorias Balísticas a través de Regularización Escasa
Autores: Li, Dong; Gong, Lei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Alineación de Sensores para la Estimación de Trayectorias Balísticas a través de Regularización Escasa
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Alineación de sensores
Regularización escasa
Estimación de trayectorias
Errores sistemáticos
Parámetro de regularización
Algoritmo de Newton
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La alineación del sensor juega un papel clave en la estimación precisa de la trayectoria balística. En este artículo se propone un método de alineación de sensores basado en regularización escasa, junto con la selección de un parámetro de regularización. El modelo de regularización escasa se establece combinando el modelo tradicional de estimación de trayectoria con la restricción escasa de errores sistemáticos. La trayectoria y los errores sistemáticos se estiman simultáneamente utilizando el algoritmo de Newton. El parámetro de regularización en el modelo es crucial para la precisión de la estimación de la trayectoria. Se construyen el estimador de riesgo no sesgado de Stein (SURE) y la validación cruzada general (GCV) bajo el modelo de medición no lineal para determinar el parámetro de regularización adecuado. También se investigan los métodos de cálculo de SURE y GCV. Los resultados de simulación muestran que tanto SURE como GCV pueden proporcionar opciones de parámetros de regularización de alta calidad para minimizar los errores de estimación de trayectoria, y que nuestro método puede mejorar la precisión de la estimación de trayectoria en comparación con el método tradicional sin regularización. Las estimaciones de errores sistemáticos están cerca del valor verdadero.
Descripción
La alineación del sensor juega un papel clave en la estimación precisa de la trayectoria balística. En este artículo se propone un método de alineación de sensores basado en regularización escasa, junto con la selección de un parámetro de regularización. El modelo de regularización escasa se establece combinando el modelo tradicional de estimación de trayectoria con la restricción escasa de errores sistemáticos. La trayectoria y los errores sistemáticos se estiman simultáneamente utilizando el algoritmo de Newton. El parámetro de regularización en el modelo es crucial para la precisión de la estimación de la trayectoria. Se construyen el estimador de riesgo no sesgado de Stein (SURE) y la validación cruzada general (GCV) bajo el modelo de medición no lineal para determinar el parámetro de regularización adecuado. También se investigan los métodos de cálculo de SURE y GCV. Los resultados de simulación muestran que tanto SURE como GCV pueden proporcionar opciones de parámetros de regularización de alta calidad para minimizar los errores de estimación de trayectoria, y que nuestro método puede mejorar la precisión de la estimación de trayectoria en comparación con el método tradicional sin regularización. Las estimaciones de errores sistemáticos están cerca del valor verdadero.