Повышение точности оценивания погрешностей систем навигации с помощью фильтра Калмана в навигационных системах гибридной природы

Авторы: Чжао Сюетин
Опубликовано в выпуске: #6(35)/2019
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-6-495
Раздел: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы | Рубрика: Приборы и методы измерения
Ключевые слова: фильтр Калмана, алгоритм, точность оценивания, гибридная система, летательный аппарат, математические модели, инерциальная навигационная система, спутниковая навигационная система
Опубликовано: 26.06.2019

Рассмотрены проблемы повышения точности оценивания погрешностей в навигационных системах гибридной природы. Представлены уравнения фильтра Калмана, описывающие динамический объект. Объяснена процедура действия фильтра Калмана. Выявлены преимущества и показана необходимость использования гибридной системы, состоящей из инерциальной и спутниковой навигационных систем (ИНС и СНС). Приведена схема коррекции ИНС от GPS с использованием модели фильтра Калмана. Показан принцип повышения точности навигационных определений. Особое внимание уделено моделированию с помощью программы MATLAB. Выполнено моделирование процесса оценивания погрешностей ИНС в определении скорости, углов отклонения ГСП относительно сопровождающего треугольника и скорости дрейфов ГСП. Проанализированы результаты моделирования и доказана работоспособность данного алгоритмического метода.

Литература

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

[2] Селезнева М.С., Оглоблина Ю.С. Построение самоорганизующейся модели с высокой степенью наблюдаемости. Научный взгляд. Тр. XVIII межд. науч.-практ. конф. Т . 1. 2015, c. 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, c. 121–126.

[5] Kai S., Selezneva M.S, Neusypin K.A., et al. A novel variable structure measurement system with intelligent components for flight vehicles. Metrol. Meas. Sys., 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] Grewal S.M., Weil L.R., Andrews A.P. Global positioning systems, inertial navigation, and integration. John Wiley & Sons, 2007.

[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] Collinson R.P.G. Introduction to avionics systems. Springer, 2011.

[11] Parkinson B.W., Spilker J.J., eds. Global Positioning System: theory and applications. Vol 2. Amer. Inst. of Aeronautics, 1996.

[12] Groves P.D. Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. Artech House, 2013.

[13] Proletarsky A.V., Neusypin K.A., Shen K., et al. Development and analysis of the numerical criterion for the degree of observability of state variables in nonlinear systems. Proc. ITA, 2017, pp. 150–154. DOI: 10.1109/ITECHA.2017.8101927 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8101927/

[14] Neusypin K.A., Selezneva M.S., Proletarsky A.V., et al. Algorithm for building models of INS/GNSS integrated navigation system using the degree of identifiability. Proc. ICINS, 2018, pp. 1–5. DOI: 10.23919/ICINS.2018.8405848 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8405848