Диссертация (Разработка алгоритмов коррекции навигационных систем летательных аппаратов в условиях аномальных измерений), страница 13

В этом случае прогнозируют исчезнувшие сигналы - длякоррекции используют последние значения сигналов СНС, априорные моделипогрешностей ИНС и др. Для получения более высокой точности коррекцииИНС целесообразно использовать прогнозирующие линейные тренды, линиюскользящегосреднего,котораясглаживаетслучайныефлуктуацииипрослеживает тенденцию изменения данных.Линейные тренды отличаются простотой реализации и позволяютопределить тенденцию изменения исследуемого процесса за минимальный90интервал времени [25].

Такие тренды можно использовать для прогноза сиспользованием коротких измерительных выборок.Классическиетрендыопределяютсядвумяточкамивыборкиивыражается в виде:̂где̂(2.87)– прогнозируемая величина,– параметры тренда,являющиеся крутизной и константой тренда соответственно,– обозначаетмомент времени, в который используется данная модель для полученияпрогнозируемой величины.Классические тренды имеют невысокую точность, особенно в условияхинтенсивного маневрирования ЛА. Поэтому применять классические тренды впрактическихприложенияхможнолишьтолькодлякраткосрочногопрогнозирования погрешностей ИНС.Таким образом, при краткосрочном отсутствии сигналов СНС длякоррекции ИНС использованы линейные прогнозирующие тренды.Исследован способ коррекции ИНС при исчезновении сигналов СНС.Рассмотрены случаи пропадания сигналов СНС различной длительности ииспользования для коррекции ИНС линейных и нелинейных прогнозирующихмоделей.

Линейные модели строятся с помощью линейных трендов, анелинейные – алгоритмами самоорганизации.Разработан релейный алгоритм коррекции ИНС в автономном режиме,который имеет вид:̂̂̂̂̂∑̂(2.88){]]выбирается из практических соображений.91Моменты времениопределяются в зависимости от типа ЛА,режима полета и возможностей БЦВМ.Нелинейная модель, получена с помощью алгоритма самоорганизации.Для построения модели ошибок ИНС целесообразно выбрать нелинейныефункции:̂где.89)– амплитуды и фазы гармонических составляющих,которые подобраны методом самоорганизации.

Все величины и параметрыопределяются в зависимости от момента времениЗдесь ̂.̂∑(2.90)̅̅̅̅ - являются линейным трендом и комбинирующейнелинейной функцией,wi - весовой коэффициент в диапазоне от нуля доединицы, определяемый в зависимости от длительности прогноза.Таким образом, разработан алгоритм коррекции ИНС в условияхисчезновения сигналов СНС с помощью прогнозирующих трендов иалгоритмов самоорганизации.Выводы по главе 21.Исследованы особенности коррекции ИНС от СНС в режимепропадания, а также восстановления сигналов от спутников.

Процессвосстановления сигналов СНС сопровождается появлением аномальныхвыбросоввизмеренияхалгоритмаоценивания.Дляпредотвращенияпроникновения аномальных измерений в оценку разработан алгоритмоценивания с критерием выявления аномалий и формулой расчета оценокпогрешностей ИНС, включающей теоретически предсказанное значениеобновляемой последовательности.Разработанная модификация алгоритма92оценивания позволяет повысить точность навигационных определений висследованных режимах функционирования ИНС и СНС.2.В условиях исчезновения сигналов СНС использовать алгоритмоценивания для коррекции навигационной информации не представляетсявозможным.

Поэтому для коррекции используют алгоритмы прогноза.Проведенанализалгоритмовпостроениямоделейразличногоуровняподробности. Предложено осуществлять построение прогнозирующей модели всхеме коррекции с помощью линейного тренда и метода самоорганизации.Выбор модели осуществляется релейной в зависимости от длительности окнапропадания сигнала.93ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ КОРРЕКЦИИ НАВИГАЦИОННОЙИНФОРМАЦИИ3.1.

Способы оценки эффективности современных КОИОсновной целью этой главы является разработка критерия оцениванияточностной эффективности комплексной обработки информации ИНС иприемникаСНС,исследованиеметодовиалгоритмовоцениванияэффективности КОИ.Рассмотрены критерии для оценивания эффективности КОИ, которыеиспользуютсяопределенияприобработкеэффективностирезультатовКОИвлетныхсоответствииэкспериментов.сДляпредставленнымикритериями требуется, во-первых, по материалам, полученным в полете,сформироватьнавигационныхнаборынезависимыхпараметровпогрешностейприемникомСНСивопределениисоответствующихпогрешностей КОИ, а во-вторых, оценить по набранным наборам параметрыраспределения погрешности приемника СНС и КОИ. В процессе летногоэксперимента, как правило, получают ограниченное количество измерений.Для достоверного оцениванияпо ограниченному количеству значенийпогрешности необходимо применение эффективных методов статистическогооценивания, например алгоритмы, приведенные в главе 2.

Предполагается, какправило,чтопогрешностинавигационныхпараметровподчиняютсянормальному закону распределения. Однако из-за возможных большихотклонений погрешности от нулевого значения приходится рассматриватьраспределения, допускающие с большей вероятностью появление больших поабсолютной величине значений погрешности.Так как погрешности навигационных параметров приемника СНСотносительно малы, то для их получения требуется наличие достаточно точногоинструмента, дающего значения траекторных параметров с высокой точностью.Таким инструментом может служить комплекс бортовых траекторныхизмерений(КБТИ)совместноспрограммойкомплекснойобработки94информации [48].На основе материалов, накопленных в КБТИ в одном полете,производится оценивание эффективности КОИ ИНС и приемника СНС. Сцелью обеспечения летных испытаний самолетов траекторными измерениямиразработаны и успешно используются алгоритмы наземной комплекснойобработки информации, осуществляемой после полета.

Например, оценкаэффективности программного комплекса «Эталон», используемого в качествеодного из основныхсредствдля получениявысокоточныхзначенийтраекторных параметров транспортных ЛА при летных испытаниях, алгоритм«Коинс», предназначенный для получения в послеполетной обработкедействительных значений навигационных параметров маневренного ЛА.ЭффективностьКОИоцениваетсяспомощьюэффективности [18, 47]. Коэффициент фильтрацииссмещения оценкикоэффициентови коэффициента. Перечисленные коэффициенты рассчитываются длякаждого навигационного параметра по формулам:(О)дО(ЗдесьО)с(|О|д||(3.1))- величина, с вероятностью 0,95 ограничивающая абсолютноезначение погрешности КОИ в определении данного параметра;д- величина, с вероятностью 0,95 ограничивающая абсолютное значениепогрешности наиболее точного датчика в определении данного параметра;О- СКО погрешности КОИ в определении данного параметра;- СКО погрешности наиболее точного датчика в определении данногопараметра;О- математическое ожидание погрешности КОИ в определенииданного параметра;95д- математическое ожидание погрешности наиболее точного датчика вопределении данного параметра.Если значения коэффициентов эффективности окажутся меньше 30%, тов [68] делается заключение о неоправданности затрат на реализациюалгоритмов КОИ.

Если же коэффициенты эффективности заданы в тактикотехническом задании (ТТЗ) на пилотажно-навигационный комплекс (ПНК), тооценка параметров КОИ осуществляется на соответствие этим требованиям.ВпрактическихприложенияхпогрешностьприемниковСНСвопределении координат обычно не превышает 20 – 30 м. Такие точностиопределения навигационных параметров с помощью СНС соизмеримы, а внекоторых случаях и превышают цену младших разрядов параметров,выдаваемых другими навигационными системами. Как правило, повышениеточностииспользуемыхсистемидатчиковприводиткснижениюэффективности КОИ.

Поэтому обработка информации в навигационныхкомплексах проводится с целью обеспечения надежности и непрерывностиполучения навигационных параметров, их точность должна быть сравнима спараметрами приемника СНС. При этом КОИ должна отфильтровыватьвозможные грубые ошибки в определении параметров приемником СНС ивычислятьточныезначениянавигационныхпараметровпринепродолжительных пропаданиях и исчезновении информации приемникаСНС.Значения коэффициентов эффективности, вычисленных по формулам(3.1), в случаях, когда погрешности КОИ превышают погрешности приемникаСНС, становятся отрицательными. Математические ожидания погрешностейпараметров приемника СНС близки к 0. Благодаря свойству несмещенностикоординат, осреднением данных приемника СНС, полученных в стационарнойточкенадлительноминтервалевремени,вычисляютсягеодезическиекоординаты точки размещения антенны приемника СНС [75].

Поэтому оценка96скоэффициента смещения оценкиприд≈ 0 может достигать по абсолютнойвеличине больших величин и является несостоятельной.Каждая из величинв формуле для коэффициента эффективностииз(3.1) вычисляется по значениям математического ожидания М и СКОсоответствующей погрешности:|М |, где параметр k зависит отзакона распределения погрешности и количества значений погрешности, покоторым получена оценка СКОожидании М величиныи(k ≈ 2). При нулевом математическомстановятся пропорциональными, и значениякоэффициента эффективностии коэффициента эффективности фильтрациибудут примерно совпадать. Поэтому в случае, когда в КОИ используютсяданные приемника СНС, при оценке эффективности КОИ достаточновычислить значение только одного коэффициента, например, коэффициентаэффективности фильтрации.Оценивание КОИ в режиме «прогноза», когда отсутствуют данные СНС,в [68] предлагается осуществлять по времени эффективного прогнозирования.Под этим понятием подразумевается время от начала прогноза до того момента,когда компенсируется 70 – 80 % погрешности ИНС.

Данное понятие зависиттолько от погрешностей ИНС и не характеризует абсолютный уровеньпогрешности КОИ. Для оценки эффективности КОИ в режиме «прогноза» повремени эффективного прогнозирования требуется проведение специальныхполетов с продолжительными участками искусственного перевода КОИ врежим «прогноза», либо, имея возможность работы с оцениваемым алгоритмомКОИвназемныхусловиях,использоватьметодыматематическогомоделирования.Как правило, режим КОИ является основным режимом навигации в ПНК,поэтому от реализации КОИ зависит успешное решение навигационной задачив ПНК.

В [79] вводится понятие коэффициента эффективностииспользуетсявкачествепоказателястепенивыполненияПН, которыйкомплексом97требований, заданных в ТТЗ на ПНК. Значение коэффициента эффективностиПНвычисляется следующим образом:ПНПН(3.2)ПНгдеПН- показатель, определяющий вероятность выполнения комплексомвозложенных на него в ТТЗ задач по совокупности основных характеристик,полученных во время испытаний;эффективностиПНК(или- заданное в ТТЗ значение показателяПНрасчетноеегозначениепоотдельнымхарактеристикам, заданным в ТТЗ на ПНК).Показатель эффективности определяется по формуле:ПНЗдесь∑(3.3)– этапы работы ПНК;– весовой коэффициент i-гоэтапа работы ПНК.