Модель фильтра Калмана 2 порядка

Список всех моделей

Модель фильтра Калмана 2 порядка
Описание	Модель фильтра Калмана 2 порядка на примере ФАП
Автор(ы)	Korogodin (Korogodinобсуждение)
Последняя версия	1.0 (12.10.2011)
Загрузить	no link
Хранилище	no link
Категории	Статистическая радиотехника, Фазовые измерения, Переходные процессы

Описание модели

Модель фильтра Калмана 2 порядка, например, используемого в ЧАП. В данный момент приведен листинг только для коэффициентов установившегося режима. Следует привести пример с уравнениями Рикатти.

Листинг

Ниже приведен листинг при использовании коэффициентов установившегося режима. Изложение следует дополнить уравнениями Рикатти - для честного соответствия заголовку.

Коэффициенты передачи непрерывных следящих систем второго и третьего порядка

Без моделирования фазы (первообразной от главного оцениваемого параметра)

Tmod = 300; % Время моделирования
Tc = 0.001; % Период работы фильтров
K = fix(Tmod/Tc);

Xextr = [0; 0]; % Вектор экстраполяций

F = [1 Tc
     0 1  ]; % Переходная матрица

H = 20; % Hz, полоса

Ko = nan(2,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
Ko(2) = 2*16/9*H^2; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
Ko(1) = sqrt(2*Ko(2));

Ko = Ko*Tc; % Переход к коэффициентам дискретной системы

Xist = [0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,K);
for k = 1:K
    Ud = f(Xextr, Xist);  % Дискриминатор
    Sd = f(A_IQ);      % Критизна дискриминационной характеристики
    Xest = Xextr + Ko*Ud/Sd; % Вектор оценок на k-й интервал
    Xextr = F*Xest;         % Экстраполяция на интервал k+1

    Xist = F*Xist + [0; 1]*nIst(k)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
end

С моделью фазы

Для моделирования ЧАП с статистическими эквивалентами корреляторов необходимо учитывать разность набегов фазы приходящего сигнала и фазы опорного колебания в корреляторе. Тогда удобно использовать следующую модель:

Tmod = 300; % Время моделирования
Tf = 0.005; % Период работы фильтров
Tc = 0.001; % Период интегрирования в корреляторе
K = fix(Tmod/Tc);

qcno_ist = 45*ones(1,K); % // SNR

H = 20; % Hz, полоса

Xextr = [0; 0; 0]; % Вектор экстраполяций

Ff = [1 0  0
      0 1  Tf
      0 0  1]; % Переходная матрица для модели частоты (в темпе фильтра)
 
Fc = [1 Tc Tc^2/2
      0 1  Tc
      0 0  1]; % Переходная матрица для модели частоты (в темпе коррелятора)
 
Fincorr =  [1 Tc 0
            0 1  0
            0 0  1]; % Переходная матрица набега фазы в корреляторе

Ko = nan(3,1); % Вектор-столбец коэффициентов фильтра
Ko(3) = 2*16/9*H^2; % Коэффициенты непрерывной системы в установившемся режиме
Ko(2) = sqrt(2*Ko(3));
Ko(1) = 0;

Ko = Ko*Tf; % Переход к коэффициентам дискретной системы

Xist = [0; 0; 0]; % Истинный вектор состояния
stdIst = 10; nIst = randn(1,K);

stdn_IQ = ones(1,K)*8;

A_IQ = nan(1,K); % // Memory allocation
A_IQ_eff = nan(1,K);

I = nan(1,K); Iold = 1; % // Memory allocation
Q = nan(1,K); Qold = 1;

EpsPhi = nan(1, K);
EpsW = nan(1, K);
EpsTau = nan(1, K);

nI = stdn_IQ(k)*randn(1,K); % // I-comp noise
nQ = stdn_IQ(k)*randn(1,K); % // Q-comp noise

for k = 1:K
   
    EpsPhi(k) = mod(Xist(1) - Xextr(1),2*pi);
    EpsW(k) = Xist(2) - Xextr(2);
    EpsTau(k) = 0;
   
    [A_IQ(k) qcno] = qcno_change(qcno_ist(k), stdn_IQ(k), Tc);
    A_IQ_eff(k) = A_IQ(k)*sinc(EpsW(k)*Tc/2 /pi)*ro(EpsTau(k));
    mI = A_IQ_eff(k) * cos(EpsW(k)*Tc/2 + EpsPhi(k));
    mQ = - A_IQ_eff(k) * sin(EpsW(k)*Tc/2 + EpsPhi(k));
    I(k) = mI + nI(k);
    Q(k) = mQ + nQ(k);
   
    Xextr = Fincorr * Xextr; % Набег фазы в корреляторе к концу накопления    
   
    Ud = I*Qold - Q*Iold;       % Дискриминатор
    Sd = f(A_IQ);               % Критизна дискриминационной характеристики
    Xest = Xextr + Ko*Ud/Sd;    % Вектор оценок на очередной интервал фильтра
    Xextr = Ff*Xest;            % Экстраполяция на следующий интервал

    Xist = Fc*Xist + [0; 1]*nIst(k)*stdIst; % Здесь может быть любая другая модель изменения истинного вектора состояния
    Iold = I(k);
    Qold = Q(k);
end