Радарное сопровождение кораблей на рабочем месте штурмана

В соответствии с правилами Международной организации мореплавания каждое судно должно быть оснащено системой ARPA, которая по радарным наблюдениям формирует точные данные о положении, скорости и курсе всех судов, расположенных в круге заданного радиуса. Одна из таких систем была создана на базе разработанной ранее теории фильтрации и адаптивного разделения гипотез.

Движение одного судна в море достаточно точно описывается линейной функцией, так как капитан старается минимизировать количество поворотов для экономии топлива. Небольшие возмущения, а также нестационарный снос морским течением можно описать случайным процессом с небольшой дисперсией. Получающаяся линейная система наблюдения характеризуется значительными ошибками в единичных измерениях и достаточно гладкими истинными траекториями. Для нахождения требуемых параметров движения применяется адаптивный фильтр Калмана-Бьюси. Адаптация необходима при определении и отработке моментов разладок, когда судно действительно маневрирует.

Важной составляющей системы ARPA является первичная обработка радарного сигнала. Этот сигнал имеет причудливую форму, в которой лишь высокочастотная составляющая несет информацию об обнаруженном объекте на морской поверхности, а низкочастотная составляющая значительна по амплитуде и убывает по заранее не известному закону. При помощи разнообразных адаптивных настроек удается восстановить и компенсировать низкочастотную составляющую, а также выделить пятна на дискретной решетке наблюдений, в которых могут находиться цели. Количество получающихся при этом ложных отметок от волн весьма велико. Вторичная обработка сигнала, выкладывающая гладкий маршрут из отметок в каждом кадре, отсекает практически все ложные отметки.

В целом, реализация системы основана на многократно применяемых методах адаптивной фильтрации Калмана-Бьюси, на формировании системы гипотез на разных уровнях с последующим выбором оптимальной из них, и на статистических методах робастного оценивания первых двух моментов случайного процесса.