Диссертация (Разработка высокоточных алгоритмов коррекции навигационных систем летательных аппаратов)

2ОГЛАВЛЕНИЕСтр.СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ................................................................................. 4ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................................ 6ГЛАВА 1.

НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ЛЕТАТЕЛЬНЫХАППАРАТОВ................................................................................... 171.1. Современные навигационные системы ЛА ............................................ 171.2. Коррекция навигационных систем ЛА .................................................... 261.3.

Нелинейная модель погрешностей навигационных систем .................. 291.4. Линеаризованная модель погрешностей навигационных систем ……. 321.5. Постановка задачи исследования .............................................................. 36Выводы по Главе 1 ............................................................................................. 39ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИКМОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.................................. 402.1.

Исследование критериев наблюдаемости и идентифицируемостилинейных динамических систем .............................................................. 402.2. Разработка критерия степени наблюдаемостипеременных состояния нестационарных систем ....................................

522.3. Разработка критерия степени идентифицируемостипараметров модели нестационарных систем .......................................... 592.4. Качественные оценки наблюдаемости нелинейных систем .................. 63Выводы по Главе 2 ............................................................................................. 69ГЛАВА 3.

АЛГОРИТМЫ КОРРЕКЦИИ НАВИГАЦИОННОЙИНФОРМАЦИИ............................................................................ 703.1. Линейный нестационарный фильтр Калмана ........................................ 703.2. Алгоритмы построения моделей и прогнозирования ............................

733.3. МГУА с комплексным критерием селекции ........................................... 823.4. Нелинейный фильтр Калмана и его модификации ................................ 84Выводы по Главе 3 ............................................................................................ 923Стр.ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.......................... 934.1. Моделирования степени наблюдаемости ошибок ИНС ....................... 934.2. Моделирования алгоритмов коррекциинавигационной информации ..................................................................

100Выводы по Главе 4 ........................................................................................... 114ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ ......................................................... 115СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ............................................

1174СПИСОК СОКРАЩЕНИЙАО– алгоритм оцениванияАК РЛДН– авиационный комплекс радиолокационного дозора инаведенияАНС– астронавигационная системаАПМ– алгоритм построения моделиАСН– аппаратура спутниковой навигацииБИНС– бесплатформенная инерциальная навигационнаясистемаБЦВМ– бортовая цифровая вычислительная машинаБФИ– блок формирования измеренийГА– генетический алгоритмГНСС– глобальная навигационная спутниковая системаГЛОНАСС– Глобальная навигационная спутниковая системаГСП– гиростабилизированный платформДИСС– доплеровский измеритель скорости и угла сносаИК– измерительный комплексИНС– инерциальная навигационная системаКЛА– космический летательный аппаратЛА– летательный аппаратМГУА– метод группового учета аргументовМНП– модель навигационного пространстваНАП– навигационная аппаратура потребителейНК– навигационный комплексНС– навигационная системаПВО– противо-воздушная оборонаПИНС– платформенная инерциальная навигационная системаПКА– подсистема космических аппаратовПКУ– подсистема контроля и управления5ПСО– подход самоорганизацииРЛС– радиолокационная системаРМ– радиомаякРНП– радионавигационный параметрРНС– радионавигационная системаРСБН– радиотехническая система ближней навигацииРСДН– радиотехническая система дальней навигацииСРНС– спутниковая радио-навигационная системаФК– фильтр КалманаФЧ– функция чувствительностиAWACS– Airborne Warning And Control SystemGPS– Global Positioning SystemSDC– State Dependent Coefficient6ВВЕДЕНИЕАктуальность темы исследования.Работа относится к области управления подвижными объектами.

В качествеподвижных объектов используются летательные аппараты (ЛА), так как ЛА какобъект управления является наиболее сложным из-за высоких требований к точности управления [1,28,74,99]. Разработка систем управления перспективнымидинамическими объектами, в частности ЛА, требует изучения новых подходов ких проектированию, создания новых концепций, модернизации существующегопрограммно-алгоритмического обеспечения, создания новой элементной базы,применения новых информационных технологий [1,6,8,30].Успешное решение задач управления ЛА во многом определяется уровнемразвития измерительной техники [28,30].

Эксплуатационные характеристики ЛА вбольшой степени определяются совершенством бортового оборудования, в частности, качеством информационно-измерительных сигналов, используемых дляуправления [6,8]. Информационно-измерительные сигналы поступают от измерительных систем ЛА.

В качестве измерительных систем используют различные гироскопические навигационные системы, в частности для атмосферных ЛА используют инерциальные навигационные системы (ИНС) [3,13], спутниковые навигационные системы (GPS, ГЛОНАСС) [16,86,87], разнообразные радиолокационные системы (РЛС) и др. [88,97].Измерительные сигналы этих систем имеют погрешности [9,28,29,97], обусловленные конструктивными особенностями и условиями функционирования ЛА.Повышение точности измерительной информации осуществляется конструкторским и алгоритмическим путем [30]. Разработка новых конструкций измерительных систем требует новой технологической базы и больших финансовых затрат.Алгоритмический подход позволяет существенно повысить точность определения7навигационных параметров с использованием измерительных систем современного уровня точности [4,18,32,45].Алгоритмическая коррекция навигационных систем обычно осуществляетсяс помощью алгоритмов коррекции высокого уровня – алгоритмов оценивания,прогнозирования и комплексирования [28,48,49,65,88].

Такая алгоритмическаякоррекция предусматривает использование второго измерительного датчика информации, внешнего по отношению к корректируемой системе [4]. С помощьюэтого внешнего датчика формируется измерительный сигнал для алгоритмов,представляющий собой смесь ошибок измерительной системы и внешнего датчика.Алгоритмы оценивания [10,25,60,93] применяются для компенсации погрешностей в выходном сигнале базовой измерительной системы.

Для повышенияточности навигационных определений на современных ЛА используют несколькоизмерительных систем, объединенных в измерительные комплексы (ИК) [28, 78].ИК, снабженные сложным алгоритмическим обеспечением [18], отличаютсявысокой точностью.

Алгоритмическое обеспечение включает высокоточные алгоритмы, в частности нелинейный фильтр Калмана, эволюционные алгоритмы построения моделей исследуемых процессов и др. [67,74].Алгоритмы построения моделей и прогнозирования [47,53,61] используютсядля компенсации погрешностей навигационной системы при исчезновении сигнала от внешнего датчика информации. Для построения прогнозирующих моделейобычно используют алгоритм, основанный на методе группового учета аргументов(МГУА) [21,91], и генетический алгоритм (ГА) [19,51,95].Дальнейшее повышение точности возможно путем использования в алгоритмах моделей с повышенными качественными характеристиками [30,46].В схемах коррекции навигационной информации используются алгоритмы,включающие различные математические модели исследуемых процессов, в частности модели погрешностей ИНС [4,29]. Эти модели отличаются уровнем подробности и качественными характеристиками.8В теории управления для определения свойств систем используются такиепонятия как наблюдаемость, управляемость и идентифицируемость.

Известныразнообразные критерии оценки этих свойств [2,11,12,15,24,85]. Однако в практических приложениях часто недостаточно получить принципиальный ответ на вопрос наблюдаема, управляема, идентифицируема система или нет. Желательнооценить качества исследуемой динамической системы: максимум ошибки, быстродействие, различные интегральные оценки, запас устойчивости, чувствительность,степенинаблюдаемости,управляемостииидентифицируемости[31,37,41,52,77,108].Критерии оценки качества системы с помощью запаса устойчивости ифункции чувствительности (ФЧ) хорошо теоретически отработаны и имеют широкое практическое применение [20,56,76,108]. Другие качественные характеристикимоделей динамических систем – показатели степени наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости [57,68] разработаны не так подробно, как запас устойчивости и чувствительность, представлены отдельными критериями и созданиеобщей теории является перспективной задачей.Известные критерии [11,12,15,24] определения степени наблюдаемости истепени управляемости позволяют определить лишь какие из компонент одноговектора состояния наблюдаются или управляются лучше.