Разработка алгоритмов самоорганизации навигационной системы беспилотного летательного аппарата

Авторы: Тань Вэй, Бай Фань
Опубликовано в выпуске: #10(39)/2019
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-10-532
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
Ключевые слова: навигация, самоорганизация, краткосрочный прогноз, долгосрочный прогноз, фильтр Калмана, компенсация погрешности, математическая модель, линейные тренды
Опубликовано: 04.10.2019

Инерциальные навигационные системы (ИНС) с коррекцией от спутников являются наиболее точными. Однако иногда воспользоваться корректирующим сигналом со спутников не представляется возможным, поэтому нужно построить прогнозирующую модель для компенсации погрешности. Метод самоорганизации позволяет построить прогнозирующую модель погрешностей ИНС. В статье проанализирован краткосрочный и долгосрочный прогноз, предложены типичные модели. Применение алгоритма построения модели для прогноза позволяет проверить работоспособность алгоритма формирования математической модели погрешностей ИНС на основе метода самоорганизации. Алгоритмическая коррекция автономной ИНС (когда автономному режиму работы ИНС предшествовал корректируемый режим) с помощью алгоритма построения прогнозирующей модели, а также алгоритмов самоорганизации и прогноза с помощью модели погрешностей ИНС позволяет повысить точность навигационных определений БЛА.

Литература

[1] Селезнева М.С. Разработка алгоритмов комплексирования навигационных систем летательных аппаратов. Дисс. … канд. тех. наук. М., МГУТУ им. Н.Э. Баумана, 2017.

[2] Селезнева М.С., Оглоблина Ю.С. Построение самоорганизующейся модели с высокой степенью наблюдаемостью. Научный взгляд. Тр. межд. науч.-практ. конф. М., МГОУ, 2015, с. 250–253.

[3] Astrom K.J., McAvoy T.J. Intelligent control: an overview and evaluation. Van Nostrand Reinhold, 1992.

[4] Шашурин В.Д., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Технология формирования акцептора действия навигационного комплекса с использованием динамического системного синтеза. Автоматизация. Современные технологии, 2018, т. 72, № 3, с. 121–126.

[5] Shen K., Selezneva M.S., Neusypin K.A., et al. A novel variable structure measurement system with intelligent components for flight vehicles. Metrol. Meas. Syst., 2017, vol. 24, no. 2, pp. 347–356.

[6] Noureldin A., Karamat T.B., Georgy J. Fundamentals of inertial navigation, satellite-based positioning and their integration. Springer, 2013.

[7] Пролетарский А.В., Селезнева М.С. Измерительный комплекс с интеллектуальной компонентой для летательного аппарата. Современные аспекты фундаментальных наук. Тр. 2-го межд. симп. М., МГОУ, 2015, с. 196–199.

[8] Kalman R.E., Ho Y.C., Narendra K.S. Controllability of linear dynamical systems. Contributions to the Theory of Differential Equations, 1963, vol. 1, no. 2, pp. 189–213.

[9] Shakhtarin B.I., Shen K., Neusypin K.A. Modification of the nonlinear Kalman filter in a correction scheme of aircraft navigation systems. J. Commun. Technol. Electron., 2016, vol. 61, no. 11, pp. 1252–1258. DOI: 10.1134/S1064226916110115 URL: https://link.springer.com/article/10.1134%2FS1064226916110115

[10] Клычников В.В., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. и др. Использование федерального фильтра Калмана для коррекции навигационных систем летательных аппаратов. Автоматизация. Современные технологии, 2018, т. 72, № 9, с. 428–432.

[11] Пролетарский А.В., Чжан Л., Селезнева М.С. и др. Способы использования критерия степени наблюдаемости переменных состояния в федеративном фильтре Калмана. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2018, № 8, с. 9–18.

[12] Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Пролетарский А.В. и др. Алгоритм построения модели ИНС/ГНСС интегрированной навигационной системы с использованием критерия степени идентифицируемости. Юбилейная XXV Санкт-Петербургская межд. конф. по интегрированным навигационным системам. СПб., Концерн ЦНИИ «Электроприбор», 2018, с. 30–34.

[13] Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Кай Ш. и др. Разработка численного критерия степени идентифицируемости параметров нелинейной модели атмосферных летательных аппаратов. Автоматизация. Современные технологии, 2018, т. 72, № 5, с. 223–227.