EXTRAPOLATED TRAJECTORY PARAMETERS OF TRACKED OBJECT

FIELD: physics.SUBSTANCE: invention relates to a method of extrapolating trajectory parameters of a tracked object. Method implemented by trajectory parameter extrapolation device made on the basis of artificial neural network (ANN), which forms training sampling at current survey of radar station (RLS), in which coefficients of ANN corresponding to this sampling are determined and performing the parameter extrapolation to the next view, is characterized in that the training sample is generated on the current radar map from the three radar values measured by the radar station, supplementing each of them with random parameter values obtained using the generator of additional random parameter values in the range of values, taking into account known errors of its measurement, wherein the parameter extrapolation to the next viewpoint is carried out by the last two measured values thereof with the help of an ANN, the coefficients of which are determined in accordance with the said training sample.EFFECT: technical result consists in increase in the throughput capacity of the radar station.1 cl, 1 dwg Изобретение относится к способу экстраполяции параметров траектории сопровождаемого объекта. Технический результат заключается в увеличении пропускной способности радиолокационной станции. Способ, осуществляемый с помощью устройства экстраполяции параметра траектории, выполненного на основе искусственной нейронной сети (ИНС), формирующего на текущем обзоре радиолокационной станции (РЛС) обучающую выборку, в котором определяют соответствующие этой выборке коэффициенты ИНС и осуществляют экстраполяцию параметра на следующий обзор, отличается тем, что обучающую выборку формируют на текущем обзоре РЛС из трех последних измеренных с помощью РЛС значений экстраполируемого параметра, дополняя каждое из них случайными значениями параметра, полученными с помощью генератора дополнительных случайных значений параметра в интервале значений, учитывающих известные ошибки его измерения, при этом экстраполяцию параметра на следующий обзор осуществляют по двум последним измеренным его значениям с помощью ИНС, коэффициенты которой определены в соответствии с упомянутой обучающей выборкой. 1 ил.