ISSN 1991-2927
 

АПУ № 4  (50) 2017

Автор: "Семушин Иннокентий Васильевич"

УДК 519.612+519.613: 621.391.1

Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет , доктор технических наук, окончил Ленинградский электротехнический институт (ЛЭТИ) им. В.И. Ульянова (Ленина), профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин

Еще раз о больших обратных матрицах: от формализмов к реализации50_5.pdf

В практических алгоритмах следует избегать, по возможности, вычисления обратных матриц, даже если формальное решение этих задач выражено с использованием обозначений некоторых обратных матриц. это делают, заменяя отыскание обратных матриц решением соответствующих систем линейных уравнений, и тем самым снижают вычислительную нагрузку на алгоритм. Однако встречаются проекты, где эта рекомендация оказывается не учтена. Данная статья более подробно освещает вопрос вычислительной сложности различных алгоритмов: как содержащих обращение данной матрицы, так и избегающих его. руководители проектов и разработчики алгоритмов могут воспользоваться представленными здесь результатами для принятия эффективных по сложности проектных решений, формально включающих большие обратные матрицы.

Компактная схема Краута, метод окаймления, исключение Жордана, элиминативная форма обратной матрицы, метод наименьших квадратов, алгоритм Поттера.

2017_ 4

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование.


УДК 004.942

Цыганов Андрей Владимирович, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики Ульяновского государственного педагогического универ-ситета им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации, монографии, учебно-методические пособия и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: метаэвристические и гибридные алгоритмы стохастической и дискретной минимизации. [e-mail: andrew.tsyganov@gmail.com]А.В. Цыганов,

Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» УлГУ. Имеет научные публикации, монографию, учебно-методические пособия и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация и численно эффективные алгоритмы для стохастических систем. [e-mail: tsyganovajv@gmail.com]Ю.В. Цыганова,

Голубков Алексей Владимирович, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, магистрант факультета физико-математического и технологического образования УлГПУ им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: математическое моделирование и программирование. [e-mail: kr8589@gmail.com]А.В. Голубков,

Винокуров Станислав Дмитриевич, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, аспирант кафедры высшей математики УлГПУ им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: математическое моделирование и программирование. [e-mail: phoenixdragonvista@ya.ru]С.Д. Винокуров

Метаэвристические алгоритмы в задаче идентификации параметров математической модели движущегося объекта000_3.pdf

В статье рассмотрены вопросы применения метаэвристических алгоритмов для решения задачи параметрической идентификации математической модели кругового движения объекта при повороте влево/вправо. Неизвестным параметром, подлежащим идентификации, является радиус кругового движения. Предложены алгоритмы параметрической идентификации, основанные на численной минимизации критерия идентификации с помощью метода имитации отжига и генетического алгоритма. В качестве критерия идентификации выбрана логарифмическая функция правдоподобия. Проведены численные эксперименты для сравнения вычислительных свойств предложенных алгоритмов.

Стохастические линейные системы, параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация, метаэвристические алгоритмы.

2017_ 1

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование, Архитектура корабельных систем .


УДК 519.654+681.518.2

Семушин Иннокентий Васильевич , Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета (УлГУ). Окончил Ленинградский электротехнический институт им. В.И. Ульянова (Ленина), “ЛЭТИ”, факультет автоматики и вычислительной техники (в настоящее время факультет компьютерных технологий и информатики). Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин

Быстрый явный алгоритм программирования ких для фильтрации, сглаживания и предсказания000_9.pdf

В этой статье построен прямой и явный алгоритм программирования конечной импульсной характеристики (КИХ) для фильтрации, сглаживания и предсказания сигналов, содержащих неслучайную составляющую, или их производных как возможная альтернатива известным методам. Отличительное свойство этого алгоритма заключается в том, что он вычисляет КИХ прямо через полиномы Чебышёва, возникающие в численном анализе квадратических приближений по конечной выборке, устраняя, таким образом, затруднение, связанное с решением нормальных уравнений в методе обыкновенных наименьших квадратов (ОМНК). Использование полиномов Чебышёва позволило выполнить следующее: вывести простые явные расчетные формулы для КИХ, т. е. для весовых коэффициентов преобразователей, включая возможность оценивания производных сигнала; получить простые формулы для коэффициента сглаживания фильтра-предиктора; выработать методику расчета необходимого объема памяти фильтра-предиктора с произвольным порядком астатизма. Полученные результаты удобны в практических расчетах при выборе формулы фильтрации или предсказания, т.е. при программировании КИХ проектируемого преобразователя, и могут найти применение в адаптивных преобразователях.

Ких-фильтры, трансверсальная структура фильтра, полиномы чебышёва, фильтрация, сглаживание, экстраполяция, квадратические приближения.

2015_ 2

Рубрика: Математическое моделирование

Тематика: Математическое моделирование, Электротехника и электронные устройства .


УДК 004.942:629.55


Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Кроливецкая Юлия Максимовна, Ульяновский государственный университет, аспирант кафедры «<Информационные технологии» УлГУ, окончила факультет математики и информационных технологий УлГУ по специальности «Прикладная матема тика и информатика». Область научных интересов: фильтрация и обнаружение моментов нарушений модельных параметров для стохастических систем. [e-mail: juliakrolivetskaya@gmail.com]Ю.М. Кроливецкая,

Петрова Елена Сергеевна, Ульяновский государственный университет, аспирант кафедры «Информационные технологии» УлГУ; окончила факультет математики и информационных технологий УлГУ по специальности «Прикладная математика и информатика». Область научных интересов: фильтрация и идентификация модельных параметров для стохастических систем. [e-mail: petrovko@list.ru]Е.С. Петрова

Ориентированная на фильтрацию калмана математическая модель установившейся циркуляции для анализа траектории цели34_3.pdf

Модель стохастического гармонического осциллятора использована для аппроксимации установившейся циркуляции морского подвижного объекта. Основной мотив к этому подходу заключается в том, чтобы соблюсти требование линейности модели движения относительно вектора состояния даже для изменчивых и сложных траекторий движения и тем самым обеспечить строгость применения стандартного (нерасширенного) фильтра Калмана, избегая его линеаризации.

Стохастический гармонический осциллятор, внезапное маневрирование, судовождение в сложных условиях, системы предотвращения столкновений.

2013_ 4

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Математическое моделирование, Автоматизированные системы управления , Архитектура корабельных систем , Исследование операций и принятие решений.


УДК 519.711:681.5


Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета (УлГУ). Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информа- ционные технологии» УлГУ. Имеет монографию, статьи, учебные и учебно-методические пособия. Область научных интересов: параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация и численно эффективные алгоритмы для стохастических систем [e-mail: tsyganovajv@mail.ru]Ю.В. Цыганова,

Старостина Наталья Дмитриевна, Ульяновский государственный университет, аспирант кафедры «Информационные технологии» УлГУ, окончила фа- культет математики и информационных технологий УлГУ по специальности «Прикладная математика». Об- ласть научных интересов: вычислительные методы оценивания и управления [e-mail: kapelika88@mail. ru]Н.Д. Старостина

Алгоритмы решения обратного уравнения риккати для дискретных задач управления28_1.pdf

Рассматриваются численно устойчивые алгоритмы линейно-квадратичного регулятора (LQR) в структуре управления со скользящей глубиной прогнозирования потерь на основе скаляризованных квадратно-корневых реализаций.

Lqg-управление, скаляризованные квадратно-корневые алгоритмы, скользящая глубина прогно- зирования потерь, ортогонализация.

2012_ 2

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Математическое моделирование.


УДК [519.254+519.654]:629.5.05


Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии». Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» Имеет монографию, статьи, учебные и учебно-методические пособия. Область научных интересов: параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация и численно эффективные алгоритмы для стохастических систем [e-mail: tsyganovajv@mail.ru]Ю.В. Цыганова,

Захаров Климент Валерьевич, ФНПЦ ОАО «НПО «Марс», выпускник факультета математики и информационных технологий УлГУ по специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». Инженер-программист. Имеет статьи по обнаружению маневра надводного судна. Область научных интересов: статистические приложения и модели, цифровое имитирование и моделирование, системы судовождения и управления [e-mail: zaharov-k@yandex.ru]К.В. Захаров

Устойчивые алгоритмы фильтрациидля систем судовождения и управления судном27_6.pdf

Рассматривается дискретная фильтрация с акцентом на вычислительный аспект. Дается краткий обзор численно устойчивых реализаций, основанных на трех математических идеях: факторизации положительно определенных (ковариационных или информационных) матриц, скаляризации векторных измерений и ортогонализации блочных матриц. С их использованием предлагается новый алгоритм квадратно-корневого расширенного фильтра Калмана (ККРФК) в приложении к нелинейной задаче анализа движения морских целей. Обсуждается применение этого алгоритма для судовождения и управления (включая предотвращение столкновений) судов.

Вычислительные методы оценивания, метод наименьших квадратов, дискретная фильтрация, численая устойчивость, расширенный фильтр калмана, статистические приложения и модели, цифровое имитирование и моделирование.

2012_ 1

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Математическое моделирование, Автоматизированные системы управления , Архитектура корабельных систем .


УДК 519.711:681.5


Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, Доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Имеет научные публикации, монографии, патенты на изобретения. Область научных интересов: диагностика, фильтрация и управление в стохастических системах в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» УлГУ. Имеет научные публикации, монографию, учебные и учебно-методические пособия. Область научных интересов: параметрическая идентификация стохастических систем, адаптивная фильтрация, разработка численно эффективных алгоритмов идентификации и адаптации в стохастических системах. [e-mail: tsyganovajv@mail.ru]Ю.В. Цыганова

Параметрическая идентификация модели погрешностей инерциальных навигационных систем26_3.pdf

В работе рассматривается решение задачи параметрической идентификации одной модели погрешностей инерциальной навигационной системы (ИНС) методом вспомогательного функционала качества (ВФК). Сравниваются два подхода к построению ВФК: идентификация параметров стационарного фильтра и идентификация параметров модели системы с учетом динамики уравнений Риккати в фильтре Калмана. Приводятся сравнительные характеристики двух подходов и результаты вычислительных экспериментов.

Параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация, вспомогательный функционал качества, фильтр калмана.

2011_ 4

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Математическое моделирование, Автоматизированные системы управления , Архитектура корабельных систем .


УДК 519.711:681.5


Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, Доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Область научных интересов - диагностика, фильтрация и управление в стохастических системах в условиях неопределенности. Имеет научные публикации, монографии, патенты на изобретения. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» УлГУ. Область научных интересов - параметрическая идентификация стохастических систем, адаптивная фильтрация, разработка численно эффективных алгоритмов идентификации и адаптации систем. Имеет научные публикации. [e-mail: tsyganovajv@mail.ru]Ю.В. Цыганова

Адаптивный квадратно-корневой ковариационный алгоритм фильтрации23_12.pdf

В работе предложен новый адаптивный квадратно-корневой алгоритм фильтрации, который является численно устойчивым по отношению к ошибкам машинного округления и позволяет совместить процессы идентификации неизвестных параметров линейной стохастической системы и адаптивного оценивания ее состояния по методу вспомогательного функционала качества.

Адаптивная фильтрация, параметрическая идентификация, фильтр калмана, квадратно-корневой ковариационный фильтр, вспомогательный функционал качества.

2011_ 1

Рубрика: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Тематика: Математическое моделирование.


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2017 Работает на Joomla!