Власов И.Б. Глобальные навигационные спутниковые системы (2008) (1151863), страница 19
Текст из файла (страница 19)
Бели найденные оценки параметров сильно отличаются от априорных значений, полученные решения используются как начальные условия для следующей итерации, т. е. применяется метод последовательных приближений. Решение системы линеаризованных уравнений методом последовательных приближений Ньютона производится по формуле Начальные условия итерационного алгоритма Я~ о, Яз о Яз о Я4 о, как уже говорилось, определяются по имеющейся у потребителя априорной информации; заканчивается итерационный процесс при достижении заданной погрешности значений определяемых параметров. Практические алгоритмы определения координат объекта по измерениям четырех псевдодальностей могут отличаться используемыми численными методами решения системы уравнений и, главньгм образом, методами обращения матрицы (7.5).
7.3.2. Фильтрация ИП лри вторичной обработке Рассмотренный вьлпе одношаговый алгоритм не учитывает предыстории наблюдений, т. е. оценок координат и составляющих вектора скорости, данных об уходе частоты опорного генератора и смещении шкал времени, полученных иа предыдущих этапах обработки. Поэтому точность измерений с помощью этого алгоритма невысока.
В частности, в одношаговом (одномоментном) алгоритме нет возможности использовать оценку доплеровского сдвига для повышения точности координатных оценок (например, с помощью интегрального доплеровского метода). Кроме того, одношаговый алгоритм получен в предположении, что измерения по всем НКА приведены к одному моменту времени. На практике из-за конечной точности сведения шкал времени НКА и АП это условие нарушается. Для низкодинамичных объектов возникающая по указанной причине погрешность может считаться пренебрежимо малой, однако в случае динамичного объекта для высокоточного измерения н интерполяции координат необходима фильтрация высокочастотных составляющих погрешностей.
Для устранения перечисленных недостатков используются фильтрационные алгоритмы, суть которых сводится к тому, что априори задается некоторая модель изменения оцениваемых параметров во времени, которая учитывает динамику объекта и позволяет прогнозировать текущие значения скорости, ускорения, а также использовать разновременные измерения. По этой модели ведется обработка последовательности оценок параметров ВС, т. е.
реализуется процедура слежения за изменениями ВС с использованием всех полученных за время наблюдения результатов. В качестве навигационного фильтра, учитывающего модель динамики обьекта, обычно используется дискретный фильтр Калмана нли его модификации.
Вектор состояния в этом случае включает 11 компонент: три пространственные координаты, две оценки по- 102 греп|ностей опорного ~енератора АП (фазы и частоты), три составляющие вектора скорости, три составляющие вектора ускорения. Третьи производные перемещения объекга по времени и члены более высоких порядков трактуются как возмущающие силы в уравнениях погрешносгей. 7.3.3. Алгоритмы втпоричного сглаэкивания ПП Поскольку полученные на основании первичных измерений оценки параметров ВС представляют собой некоррелнрованные между собой оценки функционально связанных величин (псевдо- дальности и псевлоскорости), можно использовать эти оценки для дополнительного сглаживания (уточнения) на интервалах времени, превышаюших интервал между отдельными первичными измерениями.
Алгоритмы вторичного сглаживания, использующие зтог принцип, строятся на базе канмановской фильтрации вектора состояния, компонентами которого явяяютс» опенки псевдодальностн н псевдоскорости, т. е. реализуют комплексную линейную следящую систему. Результаты моделирования, приведенные в литершуре (21, показывают, что вторичное сглаживание в комплексном фильтре позволяет существенно повысить точность оценки псевдодальностн по сравнению со случаем ее независимой фильтрации. В то же время точность фильтрации псевдоскорости в данном случае возрастает незначительно, поскольку информация о фазе и доплеровском сдвиге достаточно полно и корректно извлекается в следяпшх системах первичной обработки. Однако сказанное справедливо только при условии, что закон изменения указанных параметров пе отличаетсв от модели, использованной при синтезе систем.
Если данное условие нарушается, то вторичное сглаживание может дать значительный эффект, однако структура соответствующего комплексного фильтра усложняется. Опыт построения АП на основе рассмотренных двухэтапных алгоритмов показал, что обеспечиваемая с их использованием погрешность навигационных определений оказывается достаточной для большинства приложений. В настоящее время в целях дальнейшего повышения качества НВО разрабатываются более совершенные, так называемые одноэтанные алгоритмы.
7.3.4. Одноэтапные алгоритмы обработки сигналов в АП Напомним, что в двухэтапных алгоритмах НВО на этапе первичной обработки осуществляется слежение за РНП сигналов НКА независимыми каналами навигационного коррелятора (процессора 103 первичной обработки). При этом на выходе блока первичной обработки получают первичные измерения — оценки РНП (псевдозадержки и псевдодоплеровского сдвига частоты) сигнала по каждому обрабатываемому НКА. На этапе вторичной обработки в навигационном процессоре тем или иным способом (как правило, зто либо метод наименьших квадратов, либо фильтрационный алгоритм на основе уравнений расширенного фильтра Калмана) осуществляется оценка компонент ВС. В последнее время в качестве альтернативы двухэтапным все чаще рассматриваются одноэтапные алгоритмы.
При одноэтапиой обработке процесс слежения за РНП сигнала в явном виде отсутствует, поскольку осуществляется непосредственная фильтрация компонент ВС из всей совокупности наблюдаемых сигналов НКА. При этом необходимые для управления генераторами опорных сигналов оценки РНП формируются непосредственно из оценок компонент ВС.
Синтез однозтапных алгоритмов базируется на методах теории оптимальной нелинейной фильтрации марковских процессов и включает в себя решение двух основных задач: синтез многомерного дискриминатора и синтез интегрированного сглаживающего фильтра. При этом дискриминатор по компонентам ВС состоит нз двух сомножителей: дискриминатора по РНП и матрицы связи РНП и компонент ВС. Рве. 7.9.
Структурная схема некогерентного олвоэгациого алгоритма НВО На рис. 7.9. приведена структурная схема некогерентного одно- этапного алгоритма НВО. Когерентный режим работы НАП подразумевает слежение не только за задержкой, но и за фазой навигационного сигнала. Используя фазовые измерения, можно заметно снизить погрешность оценки скорости и координат потребителя. Рис. 7.10.
Структурная схема когерентного олноэтапвсго алгоритма НВО При реализации когерентного режима, как правило, осуществляют комплексирование схемы слежения за фазой с каналами оценки дальности и скорости. Такое комплексирование может осуществляться различными методами [21. Синтез одноэтапного когерентного алгоритма во многом аналогичен синтезу некогерентного алп>ритма, основные отличия заключаются в составе ВС и модели его динамики. Структурная схема одноэтапного когерентного алгоритма приведена парис. 7.10. 7.4. Вспомогательные и сервисные функции навигационного процессора Кроме решения основной навигационной задачи программное обеспечение навигационного процессора содержит блоки управления первичной обработкой, вводом и выводом необходимой инфор- 105 мации, а также программы для решения сервисных задач.
Перечислим важнейшие из ннх. 1. Декодирование и обработка НИ. Задача обеспечивает формирование и обновление данных альманаха, эфемерид и других поправок, передаваемых в кадре служебной информации на период сеанса для каждого из рабочих НКА. 2. Выбор рабочих НКА, т. е. определение номеров радиовиднмых в течение ближайшего интервала времени НКА. В качестве исходных данных используется информация альманаха. 3. Прогноз ожидаемых значений РНП и подготовка целеуказания для поиска сигналов НКА. В качестве исходных данных используются данные прогноза положения НКА, а при наличии таковых — априорные данные о положении потребителя.
4. Краткосрочный прогноз эфемерид для предельно точных расчетов значений координат и составляющих вектора скорости НКА на момент измерений. Исходными данными для задачи являются номера рабочих НКА и моменты времени измерений, а также оперативная служебная информация по НКА на ближайший узловой моментвремени. 5. Коррекция результатов решения навигационной задачи с учетом поправок из служебной информации НКА и данных двухчастотных измерений (компенсация ионосферной погрешности). б. Выработка поправок к первичным или координатным измерениям на основании информации, полученной от систем дифференциальной коррекции (подробнее об этом см.
разд. 10). В состав сервисных задач вторичной обработки входят, как правило, запись массивов измерений НП н координат, вывод визуальной информации о траектории объекта, расчет различных вспомогательных данных, например, времени входа в заланньй район, контроль траектории в заданных пределах и т. и. Особо следует выделить задачу априорной и апостернорной оценки точности полученных определений, позволяющей оценить качество навигационного обеспечения сеанса измерений. 7.5. Интерфейс с внешними потребителями И|перфейс с внешними потребителями в современной АП обычна осуществляется через универсальный последовательный порт (ЛВ илн (и) асинхронные СОМ порты. При этом используются различные протоколы обмена. Наибольшее распространение получил протокол ХМЕА 0183 (разработанный для корабельной АП, но в 106 настоящее время используемый как основной или дополнительный в большинстве образцов АЩ.
Современные версии протокола НМЕА предусматривают передачу потребителю не только результатов НВО, но и первичную информацию («сырые» измерения), что позволяет реализовывать режимы относительных и дифференциальных измерений (см. разд. 1О). Используются также протоколы КЛЕХ (в геодезической АЩ, ГОСТ 18977 — 79, АКИС 429 (для авиационной АП), бинарные (для межмашинного обмена) и ряц других. 7.6. Пример современной АП : Г ГИ«Л .вэбом~»~а1Ьикан~»'.ХеЬ~ Цр»: Ь.'Ьмнаъ ье» ~ 'И») Р»'«ютюаи им~а „'посмев .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
