Để tiến hành mô phỏng ta có tín hiệu đầu vào (giá trị đặt) tương ứng với độ cao Hct cho trước, nhiễu tác động và nhiễu quan sát có dạng nhiễu trắng. Tiến hành quan sát tín hiệu độ cao và tín hiệu tốc độ góc khi hệ thống có bộ lọc và không có bộ lọc.
Bộ lọc Kalman và ma trận điều khiển tối ưu K(t) đã được xác định, với
0 2
2
z 0.1 /s
phương sai của nhiễu trắng quan sát và nhiễu trắng đầu vào có cường độ Nz = 0,0054(0/s)2.
Sơ đồ mô phỏng bộ lọc tạo hình tín hiệu tốc độ góc chúc ngóc z thể hiện hình 3.13, sơ đồ mô phỏng bộ lọc Kalman tín hiệu tốc độ góc chúc ngóc z trên hình 3.14, sơ đồ mô phỏng bộ điều chỉnh tối ưu trên hình 3.15, sơ đồ mô phỏng ứng dụng bộ lọc Kalman tổng hợp bộ điều chỉnh tối ưu trong hệ thống Quad trên hình 3.16, và sơ đồ mô phỏng hệ thống quad với bộ điều chỉnh tối ưu trên hình 3.17.
Bộ lọc Kalman và ứng dụng Page 27
Hình 3.13: Sơ đồ mô phỏng bộ lọc tạo hình tín hiệu tốc độ góc chúc ngóc
Bộ lọc Kalman và ứng dụng Page 28
Hình 3.15: Sơ đồ mô phỏng bộ điều chỉnh tối ưu
Hình 3.16: Sơ đồ mô phỏng mô phỏng ứng dụng bộ lọc Kalman tổng hợp bộ điều chỉnh tối ưu trong hệ thống quad
Bộ lọc Kalman và ứng dụng Page 29
Chƣơng 4: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.1Hệ thống định vị Radar
4.1.1 Kết quả
Hệ thống Radar bám đuổi sử dụng bộ lọc Kalman chuẩn đã ước lượng được vận tốc và vị trí của mục tiêu dựa trên việc tối thiểu hóa bình phương sai số phép đo giữa giá trị đo được (có nhiễu) và giá trị ước lượng từ bộ lọc Kalman.
Ngoài ra, bộ lọc còn có thể điều chỉnh các thông số để có thể bù lại những sai số do các giá trị khởi tạo ban đầu. Giả sử ta thay đổi giá trị vận tốc ban đầu của mục tiêu (giá trị mặc định là 400) thành 100 và chạy lại mô phỏng ta có được kết quả như hình dưới:
Hình 4.1: Hiệu quả của bộ lọc Kalman
Hình 3.8 cho thấy ban đầu giá trị ước lượng được (đường màu xanh dương) sai số rất lớn so với giá trị thực tế và giá trị đo được, tuy nhiên ngay sau đó giá trị đó ngày càng chính xác hơn như ta thấy trên hình kết quả mô phỏng được.