Analýza cílového pohybu - Target Motion Analysis

Analýza cílového pohybu (TMA) je proces k určení polohy cíle pomocí informací pasivního senzoru. Senzory jako pasivní RADAR a SONAR poskytnout směrové a příležitostně informace o frekvenci. TMA se provádí označením, ze kterého směru zvuk přichází v různých časech, a porovnáním pohybu s pohybem vlastní lodi operátora. Změny relativního pohybu jsou analyzovány pomocí standardních geometrických technik spolu s některými předpoklady o omezujících případech. Existují dva různé způsoby provedení TMA: manuální a automatizované.

Ruční TMA

Ruční metody TMA zahrnují výpočet prováděný lidmi místo počítačů. Existuje několik manuálních metod TMA, například: Ekelund Ranging, pravidlo 1934, Spears Wheel atd.

Ekelund se pohybuje

Jednou z nejznámějších technik TMA je Ekelund.^[1]Jedná se o metodu, která je speciálně navržena pro scénář 2leg-1zig. Tato metoda funguje tak, že se nejprve odhadne míra ložiska během první ${ displaystyle BR ^ {1}}$ a druhá noha ${ displaystyle BR ^ {2}}$. Zadruhé, jeden vypočítá rychlost postupu podél linie pohledu s cílem na první ${ displaystyle SOA ^ {1}}$a druhá noha ${ displaystyle SOA ^ {2}}$. Pravidlo pak stanoví, že dosah cíle v okamžiku manévrování^[2] je dána:

${ displaystyle r_ {2} = textový styl { frac {SOA ^ {2} -SOA ^ {1}} {BR ^ {1} -BR ^ {2}}}}$

Ke kontrole řešení řešení Ekelund Ranging je k dispozici také aplikace pro iPhone.^[3]

Automatizovaná TMA

Automatizované metody TMA zahrnují výpočty prováděné počítači. To umožňuje současné sledování více cílů. Existuje několik automatizovaných metod TMA, například: Maximum Likelihood Estimator (MLE) atd.

Odhad maximální pravděpodobnosti (MLE)

Metoda MLE se pokouší přizpůsobit směrová měření (ložiska) teoretickému modelu lineárního pohybu cíle. Namontovaná funkce ložiska je:

${ displaystyle beta (t) = arctan2 ( textstyle { frac {V_ {y} * t + y_ {0} -y ^ {O} BS} {V_ {x} * t + x_ {0} -x ^ {O}}})}$

Li ${ displaystyle N}$ měření ${ displaystyle beta_ {i}}$ byly shromážděny, problém se redukuje na předurčený systém ${ displaystyle N}$ nelineární rovnice. Přidružený stavový vektor je

${ displaystyle X = [x_ {0} y_ {0} V_ {x} V_ {y}]}$

a lze jej vyřešit numerickými postupy odhadu, jako je Gauss-Newton.

Reference