Miesięczne archiwum: Luty 2013

Verification of marine multiple model neural tracking filter for the needs of shore radar stations

Kazimierski, W. ; Lubczonek, J.

The paper presents the research aiming at verification of multiple model neural filter in shore radar systems. Proposed method is shortly presented, the requirements of IALA for shore VTS radars are showed and the results of numerical experiment are given. According to IALA recommendation the method was tested during simulation with Monte Carlo method. PC simulator of target tracking was used. The results of experiment confirms that multiple model neural filter complies with IALA regulations. At the end future e development of the research was proposed.

Tłumaczenie polskie:

W artykule przedstawiono badania mające na celu weryfikację wielu modeli filtr neuronowych w systemach radarowych wiertniczych. Proponowana metoda jest krótko przedstawiony, wymagania dla radarów VTS IALA brzegu są pokazywane i wyniki numerycznego eksperymentu podano. Zgodnie z zaleceniem IALA metoda została przetestowana podczas symulacji z metody Monte Carlo. Symulator PC śledzenia celu został wykorzystany. Wyniki eksperymentu potwierdzają, że wielokrotne modelu filtr neuronowa spełnia IALA przepisami. Pod koniec przyszłego rozwoju e badań zostało zaproponowane.

Tapety na pulpit z kategorii Bez kategorii są dostępne w rodzielczościach ekranu:

Verification of multiple model neural tracking filter with ship’s radar

Kazimierski, W. ; Zaniewicz, G. ; Stateczny, A.

The paper presents the research focused on verification of multiple model neural filter in real environment. The filter is a result of the works in the research project and is implemented as a software application. The application is then connected to real radar making the off-line verification possible. The filter was checked against IMO requirements and was compared to other commercially used filters. Estimation errors and delay was the basis for the verification. Achieved results show that proposed solution might be an interesting alternative for numerical filters.

Tłumaczenie polskie:

Przedstawiono badania koncentruje się na weryfikacji wielu modeli filtr neuronowych w rzeczywistym środowisku.Filtr jest wynikiem prac w ramach projektu badawczego i jest realizowany jako aplikacji.Aplikacja jest następnie podłączony do prawdziwego radaru podejmowania off-line weryfikacji możliwe.Filtr porównywane wymagania IMO i porównywano do innych stosowanych w handlu filtry. Błędy estymacji i opóźnienie było podstawą do weryfikacji. Uzyskane wyniki wskazują, że proponowane rozwiązanie może być ciekawą alternatywą dla numerycznych filtrów.

Tapety na pulpit z kategorii Bez kategorii są dostępne w rodzielczościach ekranu:

Optimization of multiple model neural tracking filter for marine targets

Kazimierski, W. ; Stateczny, A.

The paper presents the research on optimizing multiple model neural filter with the use of Monte Carlo simulation. GRNN filters are used as elementary filters and different parameters of them are examined. The paper includes theoretical background of the research, analysis of a problem and a set of numerical experiments. The research was made with the use of Monte Carlo simulation. The results of the optimization can be used in further works with the filter and for final verification of the method.

Tłumaczenie polskie:

Przedstawiono badania nad optymalizacją modelu wielokrotnej filtr neuronowych z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. Filtry GRNN są stosowane jako podstawowe filtry i różne parametry nich są badane.Praca zawiera teoretyczne badań, analizę problemu oraz zestaw numerycznych eksperymentów. Badania przeprowadzono za pomocą symulacji Monte Carlo. Wyniki optymalizacji można w dalszych pracach z filtrem i końcowej weryfikacji metody.

Tapety na pulpit z kategorii Bez kategorii są dostępne w rodzielczościach ekranu:

Marine target classification and parameter estimation using Forward Scattering Radar

Behar, V. ; Kabakchiev, C. ; Garvanov, I.

In this paper a possible original method for rough classification of marine target, through estimation of the velocity and linear size of moving sea objects using Forward Scattering Radar (FSR) system is present. The target velocity and size are estimated by cross-correlation between instantaneous frequencies of the input signal and the predefined reference signal. The estimation algorithm is tested on the base of real experimental signal from the boat moving with a given velocity, that have been obtained by the team from Birmingham University using Forward Scattering Radar.

Tłumaczenie polskie:

W tym artykule można oryginalna metoda klasyfikacji surowca morskiego celu, poprzez oceny rozmiaru i prędkości poruszających się obiektów liniowych morze użyciu Forward Radar rozpraszania (FSR) system jest obecny.Prędkość docelowa i wielkość są szacowane przez cross-korelacji chwilowych częstotliwości sygnału wejściowego oraz predefiniowanego sygnału odniesienia.Algorytm estymacji jest badany na podstawie prawdziwego eksperymentalnego sygnału z łodzi w ruchu z daną prędkością, które zostały pobrane przez zespół z Uniwersytetu Birmingham użyciu Forward Radar rozpraszania.

Tapety na pulpit z kategorii Bez kategorii są dostępne w rodzielczościach ekranu: