title: Determination of movement coordinates and parameters of a moving object according to data of passive watch facilities
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Чашников Михаил Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Casnikov Mihail Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Орлов Дмитрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Orlov Dmitrij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Коровкин Максим Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korovkin Maksim Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062278
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32403
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрен классический подход к определению параметров движения объекта. 
  Предполагается, что объект совершает равномерное и прямолинейное движение, часто это 
  соответствует реальности. В качестве вероятностного распределения ошибок измерений 
  принимается гауссовский шум. В предложенном методе для оптимизации полученного функционала 
  используется модифицированный алгоритм Левенберга-Марквардта (далее ЛМ). Предложенный метод 
  эффективнее традиционных методов, что было показано с помощью математического моделирования.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: A classical approach to the bearing-only target motion analysis is presented in this paper. 
  It is assumed that the target moves uniformly and rectilinearly. Gaussian noise is taken 
  as the probabilistic distribution of measurement errors. In the proposed method, the variation 
  of the Levenberg-Marquardt algorithm is used for the optimization of the functional obtained. 
  Greater efficiency of the proposed method in comparison with traditional ones is shown using 
  the Monte Carlo simulations.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: определение параметров движения объекта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: угломерная информация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод максимального правдоподобия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: равномерное прямолинейное движение объекта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Левенберга Марквардта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: target motion analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bearing-only measurments
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: maximum likelihood estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: constant velocity motion of target
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Levenberg-Marquardt algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Determination of movement coordinates and parameters of a moving object according to data of passive watch facilities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение координат и параметров движения движущегося объекта по данным пассивных средств наблюдения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Orlov_D_V.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32403/1/VKR_Orlov_D_V.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 527,47 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Orlov_D.V..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32403/2/reviewSV_Otzyv_Orlov_D.V..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 31,47 kB