Диссертация (1025634), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Bisnath, P.A. Gross,A. Leick, R. Landley, P.Tennissen, C. Rizos, M. Braasch и др.Дальнейшееповышениеточностинавигационныхопределенийврежимах совместной работы ИНС и СНС, а также кратковременного идолговременного отсутствия сигнала от СНС представляет собой актуальнуюзадачу.При коррекции навигационных систем ЛА используется комплекснаяобработка информации (КОИ), включающая алгоритмы оценивания, напримерфильтр Калмана [33].В условиях устойчивой работы СНС точность ИНС с КОИ сопоставима сточностью СНС и может даже уступать ей.В связи с этим обстоятельством является актуальной задача оценкиэффективности применения КОИ для коррекции навигационной информации от10ИНС.
Для оценки эффективности необходимо разработать критерий, спомощью которого можно принять решение об использовании ИНС, СНС иКОИ или только СНС в качестве источника информации при управлении ЛА.Таким образом, выделены актуальные проблемы, которые целесообразнорешить в процессе диссертационного исследования:1.Разработатьалгоритмыобработкиинформациикорректируемыхнавигационных систем ЛА в условиях аномальных измерений, а такжепри потере информационного контакта с внешним измерителем.2.Разработать идентификатор эффективности КОИ в полете.Объект исследования.
В качестве основного объекта исследования вдиссертациирассматриваютсяинерциальныенавигационныесистемыатмосферных ЛА.Предметом исследования служат погрешностей навигационных систем,алгоритмы обработки информации навигационных систем и алгоритмыпостроения моделей погрешностей ИНС в автономном режиме, а также способоценивания эффективности обработки навигационной информации на бортуЛА.Целью работы является разработка и исследование алгоритмовкоррекции ИНС ЛА в условиях аномальных измерений, а также критериевоценки эффективности алгоритмов обработки информации на борту ЛА.Для достижения постановленной цели решаются следующие основныезадачи:1. Исследование особенностей схем алгоритмическойкомпенсациипогрешностей навигационных систем ЛА.2.
Разработка алгоритмов оценивания в схеме коррекции ИНС вусловиях аномальных измерений.3. Разработка критерия оценки эффективности алгоритмов обработкинавигационной информации в полете.114. Разработка алгоритмов компенсации погрешностей и критерияэффективности алгоритмической коррекции ИНС в автономном режиме.Методыисследования.Прирешениисформулированныхзадачиспользовались методы теории автоматического управления, навигационныхсистем, системного анализа, метод самоорганизации, методы математическогомоделирования и программный пакет MATLAB.Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:1. Результаты анализа существующих схем алгоритмической коррекцииИНС с использованием внешнего датчика информации.
Выявлены особенностирежимов коррекции, специфические особенности систем СНС.2. Разработан алгоритм оценивания погрешностей ИНС в условияханомальных измерений.3. Разработан релейный алгоритм коррекции ИНС в автономном режимес помощью прогнозирующей модели погрешностей.4. Предложены критерии оценки эффективности алгоритмическогообеспечения ИНС в полете с использованием текущей информации, а такжепрогноза.Практическая значимость результатов исследования.Использованиеразработанногоалгоритмаоцениванияпозволилоосуществлять высокоточную коррекцию навигационной информации ИНС вусловиях наличия в измерениях аномальных выбросов. При временномпропадании сигналовСНС или их исчезновении в алгоритмическомобеспечении ИНС используется прогнозирование измерительного сигнала,полученного в условиях устойчивой работы СНС с помощью алгоритмасамоорганизации. Разработанныйалгоритм построенияпрогнозирующеймодели погрешностей ИНС позволяет проводить коррекцию вавтономномрежиме при отсутствии текущей информации от СНС.Для определения эффективности КОИ в полетепредложен критерийоценивания эффективности КОИ, предполагающий использование априорныхданныхлетногоэкспериментадляопределениясреднеквадратического12отклонения (СКО) СНС, а для определения СКО КОИ предложеноиспользовать информацию, получаемую в полете с помощью алгоритмафильтрации, а также прогнозные значения погрешностей ИНС.Результаты диссертации использованы в учебном процессе кафедры«Системы автоматического управления» МГТУ им.
Н.Э. Баумана.Достоверность и обоснованность научных положений и результатовподтверждены корректным использованием методов и алгоритмов теорииуправления, а также достаточным объемом численного моделирования иполученными непротиворечивыми результатами, которые согласуются сизвестными данными, опубликованными в открытой печати.Основные положения диссертационной работы, выносимые назащиту. Алгоритмическое обеспечение схем коррекции ИНС, базирующееся налинейном фильтре Калмана, модифицированном с учетом использованияаномальных измерений, а также алгоритме самоорганизации, которыйприменяется для построения прогнозирующих моделей погрешностей ИНСразличного уровня подробности.Критерии оценки эффективности КОИ основанные на использованиизначений ковариационной матрицы ошибок оценивания фильтра Калмана, атакже прогнозных значениях погрешностей ИНС.Апробацияобсуждалисьработы.на:Результатымеждународнойисследованийдокладывалисьнаучно-практическойиконференции«Фундаментальные и прикладные исследования» (Москва, 2014); второммеждународном симпозиуме «Современные аспекты фундаментальных наук»(Москва,2015г.);международнойнаучно-практическойконференции«Теоретические и практические исследования ХХI века» (Москва, 2014 г.);международнойтехнологиивнаучно-практическойсовременноммире»конференции(ДедовскМО,«Информационные2016г.);второймеждународной научно-практической конференции «Актуальные вопросыфундаментальных наук» (Дедовск МО, 2016 г.); XL академических чтениях покосмонавтике «Актуальные проблемы российской космонавтики» (Москва,132016 г.); Вьетнамо-Российской международной научной конференции (Ханой,2015 г.); научном семинаре кафедры «Системы автоматического управления»МГТУ им.
Н.Э. Баумана.Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 научных работ, изних 6 статей в журналах, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки РФ,объемом 5,8 п.л./3. 2 п.л..Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит извведения, пяти глав, заключения, списка литературы. Текст диссертацииизложен на 148 машинописных страницах, содержит 35 рисунков. Списоклитературы содержит 95 источников.СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВ первой главе диссертации рассмотрены навигационные системы ИНСи СНС, их особенности и погрешности.Современные навигационные комплексы обычно включают в качествебазовой системы ИНС, в качестве внешнего измерителя СНС или СНС.Однако сигналы СНС также содержат ошибки, обусловленные слабойпомехозащищенностью канала передачи информации.
Они могут быть вызваныцелым рядом факторов – от местонахождения до неблагоприятных погодныхусловий. Поэтому нельзя полностью полагаться на работу ИНС и СНС втандеме, т.к. на практике и та, и другая система далека от идеала. Сигналы ИНСи спутниковой системы обычно подвергают совместной обработке в БЦВМ.Сравнение сигналов ИНС и СНС позволяет выделить смесь ошибок этихсистемпутёмвычитанияоднихпоказанийиздругих.Сигнал,пропорциональный этим ошибкам, используется в качестве входного сигналаалгоритма оценивания или прогнозирования. С помощью него осуществляетсявычисление ошибок ИНС, а ошибки СНС отфильтровываются.
В алгоритмеоценивания или прогнозирования ошибки СНС принимаются за измерительныйшумиподавляются.Свыходаалгоритмаоцениваниясигнал,пропорциональный ошибке ИНС поступает в выходной сигнал ИНС, где14алгебраически вычитается из информационного сигнала, пропорциональногоместоположению и скорости ЛА. Таким образом, осуществляется коррекциянавигационной информации, получаемой с помощью ИНС.Некоторые источники ошибок возникающих при работе СНС являютсятрудно устранимыми.В практических приложениях часто встречаются случаи, когда внешниеизмерения недоступны для использования. Такие ситуации возникают приневозможности использования внешних систем из-за возникновения пассивныхили активных помех, функционирования ЛА в зонах, где внешний сигналнедоступен и др.Компенсациюпогрешностейизмерительныхсигналовможноосуществлять с помощью алгоритмов прогноза.
Погрешности сигналовпрогнозируются и компенсируются в выходной информации системы.Для осуществления прогноза необходимо иметь модель погрешностейисследуемой измерительной системы. В условиях полета при исчезновенииполезного сигнала осуществляется построение модели с помощью информации,полученной в процессе устойчивой работы СНС.Рассмотрены модели погрешностей ИНС и СНС. Сформулированапостановка задачи диссертационного исследования.Вторая глава посвящена исследованию алгоритмов оценивания ипостроения прогнозирующих моделей погрешностей ИНС.Исследован процесс алгоритмической коррекции ИНС от спутниковыхсистем с помощью алгоритма оценивания.
Разработан адаптивный алгоритмоценивания, способный функционировать с учетом особенностей спутниковойсистемы.В практических приложениях априорная информация о статистическиххарактеристиках входного и измерительного шумов достоверно неизвестна, чтоможет приводить к расходящемуся процессу оценивания.
Поэтому длякоррекции ИНС от СНС используют адаптивные алгоритмы оценивания,являющиеся модификациями фильтра Калмана.15Адаптивныеалгоритмыоценивания,являющиесяпрямымимодификациями фильтра Калмана работают аналогичным образом. Отличие отфильтра Калмана заключается в адаптивном определении ковариационныхматриц входного и измерительного шумов.Разработана модификация алгоритма оценивания в условиях аномальныхизмерений. При восстановлении работоспособности системы СНС появлениесигналов часто сопровождается возникновением аномальных выбросов визмерениях.В известных алгоритмах КОИ обычно предлагается при появлениианомального измерения обнулять матрицу усиления алгоритма оценивания. Спомощью обнуленияматрицы усиления предотвращается проникновениеаномального измерения в оценку вектора состояния.Такой релейный выбор матрицы усиленияпозволяет полностьюисключить проникновение аномальных измерений в оценку вектора состояния.Однако при появлении целой последовательности аномальных измеренийточность оценивания существенного снижается вследствие того, что привычислении оценки используется лишь прогнозные значения.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
