автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.14, диссертация на тему:Комплексирование навигационной аппаратуры потребителя СРНС с нерадиотехническими датчиками

На правах рукописи

НАГИН Илья Алексеевич

КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ НАВИГАЦИОННОЙ АППАРАТУРЫ ПОТРЕБИТЕЛЯ СРНС С НЕРАДИОТЕХНИЧЕСКИМИ ДАТЧИКАМИ

Специальность 05.12.14 - Радиолокация и радионавигация

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005532007 - 8 АВГ 2013

Москва-2013

005532007

Работа выполнена на кафедре Радиотехнических систем федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» (ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ»)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

ПЕРОВ Александр Иванович

Официальные оппоненты: ЕФИМЕНКО Валерий Сергеевич

доктор технических наук, профессор, начальник отдела НИР ОАО «ВНИИР-Прогресс»

ПУДЛОВСКИЙ Владимир Борисович

кандидат технических наук, старший научный сотрудник ЗЦНИИМОРФ

Ведущая организация: ЗАО «Конструкторское бюро навигацион-

ных систем» (ЗАО «КБ НАВИС») г. Москва

Защита состоится 03 октября 2013 года в 17:00 на заседании диссертационного совета Д 212.157.05 при ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ» по адресу: 111250, г. Москва, Красноказарменная ул., 17, аудитория А-402.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ».

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью учреждения, просим направлять по адресу: 111250, г. Москва, Красноказарменная ул., д. 14, Ученый совет ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ».

Автореферат разослан «2Ъ » ццзаэ 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.157.05

кандидат технических наук, доцент т ^ Т.И.Курочкина

Введение

Спутниковые радионавигационные системы (СРНС) используются во многих областях человеческой деятельности. Эти системы позволяют с большой точностью оценивать вектор состояния (ВС) потребителя СРНС, включающий в себя координаты, скорость потребителя и время относительно системной шкалы. Вместе с тем, ряд потребителей нуждается в расширенном векторе состояния, включающем в себя, кроме прочих, параметры ориентации потребителя. Также при большой динамике движения потребителя снижается точность навигационных определений и помехоустойчивость (способность выполнять целевую задачу под действием внешних помех) приемника СРНС.

Часто для компенсации этих недостатков используют комплексирование навигационной аппаратуры потребителя (НАЛ) СРНС с инерциальными навигационными системами (ИНС). Комплексирование объединяет достоинства обеих систем, позволяя повысить точность и помехоустойчивость системы. Комплексированные СРНС/ИНС системы часто называют инерциально-спутниковыми навигационными системами (ИСНС).

Максимального выигрыша при комплексировании СРНС и ИНС можно достичь, поставив и решив соответствующую задачу оптимальной комплексной фильтрации. Результатом синтеза является оптимальный приемник с одноэтапной обработкой сигналов СРНС и ИНС. Этот тип схем комплексирования характеризуется большой вычислительной сложностью и близкими к потенциальным точностными характеристиками и помехоустойчивостью. Существенным недостатком использования одноэтапных алгоритмов является необходимость отказа от привычной двух-этапной схемы построения НАЛ.

В классической НАЛ можно выделить этап первичной обработки - оценки параметров сигналов (задержек и доплеровских смещений частот сигналов спутников) и этап вторичной обработки - оценки вектора состояния потребителя. Можно поставить и решить задачу комплексной фильтрации при условии использования фиксированной двухэтапной схемы приемника. Одним из известных подходов для решения этой задачи является комплексированная на вторичном уровне НАЛ. Недостатком такой схемы комплексирования является отсутствие выигрыша в помехоустойчивости по сравнению с некомплексированной НАЛ.

Существует способ повышения помехоустойчивости при комплексировании с ИНС в рамках двухэтапной схемы построения НАЛ. Для этого часть оценок ИСНС

вводится в блок первичной обработки в качестве компенсирующего воздействия, что позволяет скомпенсировать динамику потребителя и сузить полосы пропускания следящих систем (ССЗ, ССФ или ССЧ). Эта схема комплексирования называется схемой комплексирования на первичном уровне. Достоинством такой схемы комплексирования, наряду с повышением точности определения навигационных параметров и определение ориентации, является также повышение помехоустойчивости по сравнению с некомплексированной НАЛ.

В работе рассматривается синтез алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и ИНС на первичном уровне. Важным отличием диссертационной работы от опубликованных подходов и алгоритмов является более полное описание погрешностей инерциальных датчиков, и как следствие — увеличение числа оцениваемых параметров, а именно: смещений нулей, масштабных коэффициентов, а также перекосов осей чувствительности как гироскопов, так и акселерометров. Другим отличием работы является то, что в качестве компенсирующего воздействия в следящих системах за фазами навигационных сигналов (ССФ) используется оценка рывка (первая производная от ускорения) вдоль линии визирование НАП-навигационный спутник, (НС) которая формируется с использованием оценок, формирующихся в комплексном фильтре ИСНС. Это позволяет сохранить традиционную структуру ССФ (третьего порядка). Эффективная компенсация динамического возмущения, действующего на следящую систему, позволяет получить существенный выигрыш в помехоустойчивости ИСНС.

Отметим также еще одну особенность рассматриваемых в диссертации алгоритмов комплексирования, а именно — использование кватернионов для представления ориентации потребителя. Кватернионы обладают рядом преимуществ над другими способами представления ориентации - углами Эйлера, матрицами направляющих косинусов.

Актуальность увеличения точности и помехоустойчивости ИСНС обусловлена сферой их использования. В первую очередь эти системы применяются на высокодинамичных объектах военной техники: самолетах и вертолетах, беспилотных летательных аппаратах и др. Также ИСНС разных классов востребованы в гражданской авиации и транспорте.

Существует другой класс задач, применительно к которым комплексная фильтрация позволяет улучшать потребительские характеристики НАЛ. Гражданские потребители, использующие НАЛ СРНС для автомобильной навигации в условиях со-

временных мегаполисов сталкиваются с определенными трудностями. Плотная застройка ведет к уменьшению количества видимых спутников и ухудшению геометрического фактора точности навигационных определений. Кроме того, возникающие переотражения сигналов вызывают эффект многолучевости, что также негативно сказывается на точности определения навигационных параметров.

Одним из способов повышения потребительских характеристик НАЛ является комплексирование с одометрическими датчиками, представляющими собой счетчики пройденного пути. Использование одометрического датчика позволяет получать информацию о перемещении потребителя даже в том случае, когда недоступны сигналы СРНС.

Существует возможность использования в качестве одометра датчиков антиблокировочной (АБС) системы автомобиля. В данной работе рассмотрен синтез алгоритма, использующего измерения НАЛ СРНС и измерения пройденного пути двумя датчиками АБС. Отличительной особенностью данного алгоритма от существующих является оценка и компенсация масштабных погрешностей одометриче-ских датчиков, а также оценивание величины колеи автомобиля, что повышает точность работы системы. Таким образом, синтез и исследование алгоритмов комплек-сирования датчиков АБС и НАЛ СРНС является перспективной и актуальной задачей.

Объектами диссертационного исследования являются:

1. Инерциально-спутниковая навигационная система, комплексированная на уровне первичной обработки в приемнике СРНС.

2. Приемник СРНС, комплексированный с одометрическими. датчиками.

Предметом исследования являются алгоритмы комплексирования СРНС и

ИНС, а также алгоритмы комплексирования СРНС и одометрических датчиков.

Целями диссертационной работы являются:

1. Повышение потребительских характеристик приемника СРНС (помехоустойчивости, точности, оценка углов ориентации и обеспечение автономности) путем комплексирования на первичном уровне с инерциальными датчиками.

2. Повышение потребительских характеристик приемника СРНС (точности и возможности оценивания координат потребителя при пропадании сигналов НС) путем комплексирования с одометрическими датчиками.

Для достижения поставленной в диссертации цели решаются задачи:

1. Разработка алгоритмов комплексирования ИНС и СРНС.

2. Разработка алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков.

3. Анализ разработанных комплексных алгоритмов.

4. Разработка имитационных моделей и моделирование комплексных алгоритмов.

5. Экспериментальные исследования алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков.

Методы исследования: при решении поставленных задач использованы методы теории оптимальной фильтрации случайных процессов, статистической теории радиотехнических систем, имитационного компьютерного моделирования, а также исследования характеристик экспериментальных макетов.

Научная новизна результатов диссертационной работы состоит в следующем:

1. Предложена и обоснована структура комплексной инерциально-спутниковой системы (ИСНС), включающая: НАЛ СРНС, на выходе которой формируются оценки координат и скорости потребителя в связанной с Землей геоцентрической системе координат, и в следящие системы за фазами спутниковых сигналов (ССФ) которой вводятся компенсирующие воздействия в виде оценок рывков на линии визирования НС-НАП; ИНС, включающую трехосевые гироскоп и акселерометр; комплексный фильтр ИСНС, обрабатывающий данные, поступающие с выходов НАЛ и ИНС, и формирующий оценки вектора состояния хк; блок расчета компенсирующих воздействий (в виде оценок рывков вдоль линии визирования НС-потребитель) для ССФ НАЛ на основе сформированных оценок вектора состояния хк.

2. Методами теории оптимальной фильтрации в гауссовом приближении для комплексного фильтра ИСНС синтезирован квазиоптимальный алгоритм обработки измерений инерциальных датчиков и оценок составляющих вектора скорости потребителя, формирующихся в НАЛ СРНС, с 27-компонентым вектором состояния.

3. Методами теории оптимальной фильтрации в гауссовом приближении для комплексного фильтра ИСНС синтезирован упрощенный квазиоптимальный алгоритм обработки измерений инерциальных датчиков и оценок составляющих вектора скорости потребителя, формирующихся в НАЛ СРНС. Вектор состояния данного фильтра включает 13 компонент.

4. Разработан алгоритм комплексной фильтрации данных, поступающих из навигационной аппаратуры потребителей СРНС и инерциальной навигационной системы, основанный на технологии Швсе^ес! фильтра Калмана, при использовании 13-компонентного вектора состояния.

5. Методами теории оптимальной фильтрации в гауссовом приближении проведен синтез алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков -датчиков пройденного пути автомобиля.

6. Результаты моделирования и экспериментальных исследований разработанных алгоритмов.

Практическая ценность работы

1. Разработанный алгоритм комплексной обработки в ИСНС с расширенным вектором состояния обеспечивает повышение помехоустойчивости до 17 дБ по сравнению с некомплексированной НАЛ.

2. Разработанный алгоритм комплексной обработки позволяет оценивать углы ориентации потребителя со среднеквадратичной ошибкой (СКО) ~ 0.17 угловых минут, скорости потребителя с СКО ~ 5 мм/с, ускорение потребителя с СКО ~ 1 мм/с2 для высокой динамики потребителя и ИНС навигационного класса точности.

3. Алгоритм комплексной обработки позволяет существенно уменьшить ошибки счисления навигационных параметров при работе ИСНС при пропадании спутниковых сигналов - до 17 раз по СКО оценки координат и до 20 раз по СКО оценки скорости по сравнению с ИНС, которая работала бы в автономном режиме, т.е. без поддержки НАЛ СРНС.

4. Алгоритм комплексирования НАЛ СРНС с одометрическими датчиками позволяет снизить СКО определения координат (до 9 раз) и курса (до 2 раз) автомобиля.

5. Также алгоритм комплексирования НАЛ СРНС с одометрическими датчиками позволяет оценивать координаты в режиме, когда недоступны измерения НАЛ СРНС (в режиме экстраполяции по измерениям одометрических датчиков), с точность в несколько процентов пройденного пути.

Реализация и внедрение результатов исследования Результаты исследований использованы при выполнении ОКР: «Создание навигационных модулей для использования в аппаратуре высокодинамичных объектов Вооруженных Сил Российской Федерации», «Разработка алгоритмического и программного обеспечения высокоточной коррекции БИНС межвидовой АИНС данными приемника СНС» и НИР: «Разработка комплексных алгоритмов и программно-математического обеспечения для обработки сигналов спутниковых радионавигационных и инерциальной навигационной систем в приемо-вычислительном модуле бортовой навигационной аппаратуры», «Теоретические и экспериментальные исследования высокоточной коррекции БИНС сигналами аппаратуры потребителей спутниковых навигационных си-

стем», «Исследование вопросов помехозащиты аппаратуры спутниковой навигации военного и специального назначения, средств НКУ и бортовых информационно-навигационных комплексов системы ГЛОНАСС», «Исследование принципов построения и разработка алгоритмов функционирования инерциально-спутниковых комплексов для эффективного решения задач по безопасности посадки летательных аппаратов»; НИР по созданию малогабаритного навигационного модуля, интегрированного с микромеханическими датчиками для расширения возможностей навигационной аппаратуры потребителей СНС («Проект ИНМ»),

Алгоритм комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков внедрен в серийный малогабаритный встраиваемый навигационный модуль NV08C-CSM.

Апробация результатов: результаты работы докладывались и обсуждались на шестнадцатой, семнадцатой и восемнадцатой международной НТК студентов и аспирантов «Радиотехника, электроника и энергетика» (Москва, 2010-1012 г.); на десятой НК «Радионавигационные Технологии в Приборостроении» (Туапсе, 2011 г.); на НК «Радиооптические технологии в приборостроении» (Туапсе, 2012 г.); на семнадцатой международной НТК «Радиолокация Навигация Связь» (RLNC-2011, Воронеж, 2011 г), на ION GNSS 25th International Meeting of the Satellite Division (Nashville, USA, 2012).

Результаты диссертационной работы, выносимые на защиту:

1. Струюура комплексной инерциально-спутниковой системы (ИСНС).

2. Квазиоптимальный алгоритм комплексного фильтра вторичной обработки измерений НАЛ СРНС и ИНС, оценивающий скорость и ориентацию потребителя, а также погрешности инерциальных датчиков (27 компонент вектора состояния).

3. Упрощенный квазиоптимальный алгоритм комплексного фильтра вторичной обработки измерений НАЛ СРНС и ИНС, оценивающий скорость и ориентацию потребителя, а также погрешности инерциальных датчиков (13 компонент ВС).

4. Квазиоптимальный алгоритм комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков.

5. Результаты имитационного моделирования разработанных алгоритмов и экспериментальных исследований.

Структура и объем работы. Струюура диссертации состоит из введения, 3 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 161 станице машинописного текста (включая 3 страницы приложения), содержит 90 рисунков, 7 таблиц и список литературы из 64 наименований.

Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы и решаемых задач, формулируется цель работы, определяется научная новизна и практическая ценность результатов, вводятся основные используемые понятия, обосновываются способы достижения целей работы и формулируется перечень решаемых задач.

В первой главе приводится описание постановки задачи и синтеза алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и ИНС на первичном уровне.

При синтезе алгоритма комплексирования учитывается то, что темп поступления инерциальных измерений ушс и измерений НАЛ СРНС уСРНС существенно различается. Пусть измерения НАЛ и ИНС поступают в соответствии с временной диаграммой, приведенной на Рис. 1.

Будем полагать, что измерения синхронизированы, т.е. момент времени навигационных определений приемника совпадает с моментом измерений инерциальных датчиков. При этом период навигационных определений НАЛ Гсрис, а темп инерциальных измерений - Ттс, Ттс » Тсрнс. На Рис. 1 и далее индекс к соответствует более частым измерениям ИНС, а индекс i — более редким измерениям НАЛ.

Метха времени СРНС

- |

|Тинс III I

I I I ' * I

Такты ИНС (0 (/ + 1) I

Рис. 1. Временная диаграмма измерений НАЛ СРНС и ИНС

Приняты следующие модели измерений инерциальных датчиков:

У,,* = (! + m«.t )•kRpr,k + Ьад + n„,t, где APJ,rj - вектор истинных ускорений, так - матрица перекоса осей и погрешностей масштабных коэффициентов, Ъак - вектор смещений нулей акселерометров, пд к - вектор независимых белых гауссовских шумов (БГШ) с СКО

У«,,* = (* + m*.0 + b*,*+ n*,* > где Sl/pyj - вектор истинных угловых скоростей, - матрица перекоса осей и масштабных коэффициентов, bg к - вектор смещения нулей гироскопов, к - вектор независимых БГШ с СКО ag.

Модель измерений скорости НАЛ СРНС:

УСРНС,( = УЕСЕР(СРНС),1 = УЕСЕЕ,1 + >

УЕСЕЕ1 - истинный вектор скорости, пуГ вектор БГШ с матрицей дисперсий

Обосновывается использование модернизированного варианта комплексирова-ния, суть которого в данной задаче заключается в том, что измерения уа к и ум представляются известными функциями времени и через них может быть выражена динамика компонент вектора состояния.

Оцениваемый вектор состояния фильтра записывается как:

\Т / £СИЛТ I, \Т I- \Т /, \Т чТТ

X =

(Уесее)1 К?) (К)Т (йг) (КУ (т,)1

где УЕСЕЕ - вектор скорости потребителя в ЕСЕБ системе координат; -кватернион, представляющий собой вращение от ССК к ЕСЕБ системе координат; Ьг - вектор смещений нулей гироскопов; тг- элементы матрицы записанные в

виде вектора; Ъа - вектор смещений нулей акселерометров; то- элементы матрицы та записанные в виде вектора.

Всего вектор состояния комплексного фильтра включает 27 компонент. Динамика изменения вектора состояния описывается матричным уравнением:

где хк, хн - оценка вектора состояния на к и к-1 шаге, С - матрица дисперсий формирующих шумов, пк - вектор независимых БГШ с нулевыми мат.ожиданиями и единичными дисперсиями, {(хы) - нелинейная векторная функция, связывающая значения вектора состояния на к и к -1 шаге:

"(I-27X2^)'У№>м + Tg{XECEF¡k) + ГС(Ч££_,)(1 --Ь„)

ь„

г.*-' т„

а,к-1

Алгоритм комплексного фильтра задается двумя этапа - экстраполяции и коррекции. Этап экстраполяции описывается соотношениями:

x = f(x ) D -Mfidln

5x*-i l йхд-,

+ G,

Генератор дальномерного кода

□Г"

£ О-§1

¥8

со

I j*

In* "да -►

Дискриминатор ссз Фильтр ССЗ

) Qn

&.»

h , Фильтр ССФ

Дискриминатор ССФ

a ,

Генератор опорного сигнала

b=J«

а этап коррекции описывается соотношениями:

К, = D,, Нт (Н Ъи. Нт + R,,)"', D„ = (l27 - К, ■ н) • D, „ х( = х,. + К, • (уСРНС, - Vecefj)> где H = [I3 0М4], DI ( - матрица дисперсий ошибок экстраполяции, DI( - матрица дисперсий ошибок фильтрации, К, - матрица весовых коэффициентов.

В результате работы РФК происходит оценивание ориентации потребителя и его скорости, а также оценивание погрешностей инерциальных датчиков. При помощи полученных в комплексном фильтре оценок рассчитываются компенсирующие воздействия - рывки в проекции НС -потребитель, которые затем используются в канале первичной обра- Рис. 2. Канал первичной обработки НАЛ ботки НАЛ (структурная схема приведена на Рис.2).

В работе проведен синтез комплексного фильтра системы слежения за фазой (ССФ), на вход которого подается сигнал с выхода дискриминатора идф k и компенсирующее воздействие ук. В результате поддержки петли слежения данными о взаимной динамики НАЛ и НС удается снизить полосу ССФ и тем самым повысить помехоустойчивость НАЛ.

Итогом синтеза алгоритма комплексирования становится структурная схема ИСНС, приведенная на Рис. 3.

Разработана имитационная модель ИСНС в среде MATLAB и проведено имитационное моделирование для высокой динамики потребителя (500 м/с2, 500 м/с3) при работе НАЛ по С/А сигналу GPS. Показано, что погрешности инерциальных датчиков оцениваются в течение длительного переходного процесса, порядка 250 секунд. После переходного процесса, в ИСНС устанавливаются низкие среднеквадратичные ошибки оценивания навигационных параметров - углы ориентации

Рис. 3. Структурная схема ИСНС. потребителя - до 0.17 угловых минут, скорости потребителя - до 5 мм/с, ускорение потребителя - до 1 мм/с2. Высокие точности оценок позволяют добиться повышения помехоустойчивости до 17 дБ по сравнению с НАЛ без поддержки от ИНС.

Установлено, что характеристики ИСНС практически не зависят от динамики потребителя, но с уменьшением динамики уменьшается выигрыш в помехоустойчивости по сравнению с НАЛ без поддержки от ИНС. Характеристики помехоустойчивости приведены в Таблице 1.

Таблица 1. Выигрыш в помехоустойчивости при разной динамике потребителя.

Динамика потребителя Низкая 5 м/с3,5 м/с2 Средняя 50 м/с3, 50 м/с2 Высокая 500 м/с3,500 м/с2

Помехоустойчивость НАЛ без поддержки от ИНС, дБ 35 32 30

Помехоустойчивость ИСНС, дБ 47 47 47

Выигрыш в помехоустойчивости, дБ 12 15 17

Величина помехоустойчивости зависит от качества используемого опорного генератора (ОГ), ухудшение характеристик которого приводит к снижению выигрыша в помехоустойчивости. Приведенные выше характеристики помехоустойчивости соответствуют ОГ с относительной нестабильностью частоты 10~п, что позволяет сузить полосу пропускания ССФ до 0,4 Гц.

Исследованы характеристики точности ИСНС при пропадании сигналов СРНС. Показано, что после пропадания сигналов СРНС ошибки оценивания координат в ИСНС за 600 секунд работы возрастают до ±43 метров, что в ~ 17 раз меньше аналогичных ошибок ИНС, работающей те же 600 секунд с момента начальной выставки в автономном режиме. При этом ошибки оценивания скоростей в ИСНС за 600 се-

12

кунд возрастают до 0.2 м/с, что в 20 раз меньше аналогичных ошибок ИНС, работающей 600 секунд с момента начальной выставки в автономном режиме.

Во второй главе приводится описание постановки задачи и синтеза упрощенного алгоритма комплексирования ИНС и НАЛ СРНС. Основным отличием от алгоритма, описанного в первой главе, является упрощение модели измерения инерци-альных датчиков, которая теперь задается в виде:

У а .к - АЯРУ,к + Ь ал + пак, ушЛ = £1№ук + Ь^ +Пг>.

Использование упрощенной модели инерциальных датчиков приводит к сокращению количества оцениваемых компонент вектора состояния до 13.

Сокращение количества оцениваемых и компенсируемых погрешностей инерциальных датчиков приводит к ухудшению характеристик ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования. К тому же, характеристики ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования зависят от динамики потребителя.

Проведено моделирование упрощенного алгоритма комплексирования ИСНС для разных величин динамики потребителя (см. Таблицу 2). Таблица 2. Ошибки оценивания навигационных параметров в ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования.

Динамика потребителя Низкая 5 м/с3, 5 м/с2 Средняя 50 м/с3,50 м/с2 Высокая 500 м/с3,500 м/с2

среднеквадратичная ошибка определения координат, м 1,8 1,7 1,8

среднеквадратичная ошибка определения скоростей, м/с 0.01 0.1 0.5...1

среднеквадратичная ошибка определения ускорения, м/с2 0.01 0,03 0,4...0,6

среднеквадратичная ошибка определения углов ориентации, угл. мин. 2...2,5 2...2,5 2...2,5

Установлено, что уменьшение ускорений и рывка потребителя на порядок ведет к уменьшению ошибок оценивания скоростей и ускорений в 7-9 раз. Ошибки оцени-

вания координат и углов ориентации от динамики движения потребителя практически не зависят.

Характеристики помехоустойчивости ИСНС с упрощенным алгоритмом также зависят от динамики потребителя (приведены в Таблице 3). Таблица 3. Выигрыш в помехоустойчивости при разной динамике потребителя.

Динамика потребителя Низкая 5 м/с3,5 м/с2 Средняя 50 м/с3, 50 м/с2 Высокая 500 м/с3,500 м/с2

Помехоустойчивость НАЛ без 35 32 30

поддержки от ИНС. дБ

Помехоустойчивость ИСНС, упрощенный алгоритм. дБ 37 36 36

Помехоустойчивость ИСНС полный алгоритм, дБ 47 47 47

на 11 дБ ниже помехоустойчивости ИСНС с полным алгоритмом при высокой динамике потребителя, и выше на 6 дБ помехоустойчивости автономной НАЛ СРНС. При низкой динамике выигрыш в помехоустойчивости при комллексировании составляет лишь 2 дБ по сравнению с автономной НАЛ СРНС.

В этой же главе разработан алгоритм комплексной фильтрации данных, поступающих из НАЛ СРНС и ИНС, основанный на технологии Швсе^ес! фильтра Калмана. В алгоритме оцениваются погрешности инерциальных датчиков - смещения нулей гироскопов и акселерометров. Проведено моделирование комплексного алгоритма фильтрации и сравнение его характеристик с аналогичными характеристиками комплексного фильтра, построенного по методологии расширенного фильтра Калмана (с 13-компонентным вектором состояния). Показано, что среднеквадрати-ческие ошибки оценивания углов ориентации в обоих алгоритмах практически одинаковы, а среднеквадратические ошибки оценивания составляющих скорости в расширенном фильтре Калмана несколько меньше. При этом следует отметить, что реализация алгоритма с ЦЮ7 значительно более ресурсоемка, чем реализация с РФК.

В третьей главе приводится описание постановки задачи и синтеза алгоритма комплексирования НАЛ СРНС и одометрических датчиков колес на вторичном уровне. С выхода НАЛ на вход алгоритма комплексирования подаются измерения широты и долготы Вк и Ьк, высоты \ и курса ак с темпом Т. С выходов одометрических датчиков колес (датчиков АБС) подаются измерения пройденного задними колесами пути за последний период Т - Я2к, для заднего левого и заднего правого колеса, соответственно.

При синтезе алгоритма используется модернизированный вариант комплексирования, аналогичный описанному в главах 1 и 2.

В комплексном фильтре производится оценивание вектора состояния:

х = [Д Ь а Кх К2 в]т, где В, Ь, а - широта, долгота и курс автомо-

в | ¿усо5(ср

^Зсмм +

с!хк -зт(а^)

а ы+<йгк К\,к-\

биля, Кх, Кг - масштабные коэффициенты и <3 - величина колеи автомобиля. Динамика компонент вектора состояния описывается уравнением:

где хк, - оценка вектора состояния на к и к-1 шаге, в - матрица дисперсий формирующих шумов, - вектор независимых БГШ с нулевыми мат. ожиданиями и единичными дисперсиями, ^х^) - нелинейная векторная функция, связывающая значения вектора состояния на к и к -1 шаге.

.Структурная схема комплексной системы приведена на Рис. 4.

НАП CPHC

Измерения НАП

Датчик левого колеса

Уь*

Датчик правого колеса

Алгоритм комплексирования

Оценки алгоритма

Bk>Lk,Hk,a.k

Рис. 4. Структурная схема алгоритма комплексирования НАП СРНС и одо-метрических датчиков колес.

В диссертации проведен синтез алгоритма комплексирования на основе расширенного фильтра Калмана. Разработана имитационная модель комплексной системы фильтрации и проведено имитационное моделирование.

Приводится описание модели и результатов моделирования синтезированного алгоритма. Показывается, что комплексирования НАП с одометрическими датчиками позволяет повысить точность оценивания координат (до 9 раз) и курса (до 2 раз) автомобиля. Установлено, что -•- - "■■"' - ■--> '* .. • •

алгоритм комплексирования позволяет оценивать коорди- £ wi^j М fLjSsÄ L наты в режиме, когда недо- ! ступны измерения НАП

СРНС (в режиме экстраполя- J ■■ £■'[

ции по измерениям о доме i - ^ЧпшВИЧг i-

рических датчиков), с точ- HmMjHjlp^^- -

ность в несколько процентов ВцЦВлрг®?^ |» ■ Kt Щ HjKrV^-1

пройденного пути. wf®* Ii■ "Т^^ПЗГ^ГТ^:

Рис. 5. Трек №1

Для оценки качества работы алгоритма в реальных условиях разработан макет специализированного приемника ЫУ-08С БЯ («КБ НАВИС»). В макете присутствует интерфейс для подключения датчиков АБС автомобиля. Проведена серия испытаний в городских условиях. Результаты одного из испытаний в виде «трека» - траектории движения автомобиля, представлен на Рис. 5, где одна из линий (приходящая в точку «Финиш») - след траектории, оцененной комплексным алгоритмом, другая (не приходящая в точку «Финиш») - след траектории, оцененной приемником СРНС. Метки «Старт» и «Финиш» обозначают начало и конец участка симуляции автономного движения (по измерениям одометрических датчиков).

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты работы.

В Приложении 1 - приведены акты о внедрении результатов.

В рамках проведенного диссертационного исследования получены следующие результаты:

1. Предложена и обоснована структура комплексной инерциально-спутниковой системы (ИСНС), включающая: НАЛ СРНС, на выходе которой формируются оценки координат и скорости потребителя в подвижной геоцентрической системе координат, и в следящие системы за фазами спутниковых сигналов которой вводятся компенсирующие воздействия в виде оценок рывков на линии визирования НС-НАП; ИНС, включающую трехосевой гироскоп и трехосевой акселерометр; комплексный фильтр ИСНС, обрабатывающий данные, поступающие с выходов НАЛ и ИНС, и формирующий оценки вектора состояния; блок расчета компенсирующих воздействий (в виде оценок рывков вдоль линии визирования НС-потребитель) для ССФ НАЛ на основе сформированных оценок вектора состояния комплексным фильтром ИСНС.

2. Для комплексного фильтра ИСНС синтезирован квазиоптимальный алгоритм обработки с 27-компонентным вектором состояния, в которых ориентация объекта задается кватернионом вращения. Особенностью синтезированного алгоритма является то, что измерения от датчиков ИНС и НАЛ поступают и обрабатываются с различной частотой.

3. Предложена методика введения в следящую систему за фазой сигнала компенсирующего воздействия в виде оценки рывка вдоль линии визирования НС-потребитель, рассчитываемой по оценкам вектора состояния, формируемого комплексным фильтром ИСНС. Приведены соответствующие формулы для расчетов.

4. Разработана имитационная модель в среде МАТЬАВ для исследования характеристик предложенной ИСНС и синтезированных алгоритмов обработки.

5. Исследованы характеристики ИСНС для датчиков ИНС навигационного класса точности при разной динамике потребителя. Установлено, что ИСНС позволяет оценивать навигационные параметры с низкими ошибками - углы ориентации потребителя - до 0.17 угловых минут, скорости потребителя - до 5 мм/с, ускорение потребителя - до 1 мм/с2. Существенно уменьшаются ошибки счисления навигационных параметров при работе ИНС при пропадании спутниковых сигналов - до 17 раз цо среднеквадратичной ошибке оценки координат и до 20 раз по среднеквадратичной ошибке оценки скорости по сравнению с ИНС, которая работала бы в автономном режиме, т.е. без поддержки НАЛ СРНС.

Предложенная комплексная ИСНС обеспечивает повышение помехоустойчивости при воздействии широкополосной помехи на 12-17 дБ по сравнению с помехоустойчивостью обычной НАЛ СРНС. Показано, что выигрыш по помехоустойчивости существенно зависит от характеристик ОГ, используемого в НАЛ. Указанные выше выигрыши достигаются при ОГ высокого класса с относительной нестабильностью частот ~ 10~" и низким уровнем фазовых шумов. При использовании ОГ более низкого класса выигрыш в помехоустойчивости ИСНС снижается.

Показано, что выигрыш в помехоустойчивости ИСНС по сравнению с обычной НАЛ зависит от динамики движения потребителя. Так, например, если при высокой динамике потребителя (500 м/с2, 500 м/с3) величина выигрыша составляет 17 дБ, то при средней динамике (50 м/с2, 50 м/с3) величина выигрыша составляет ~ 15 дБ, а при низкой динамике потребителя (5 м/с2,5 м/с3) -12 дБ.

6. Для комплексного фильтра ИСНС синтезирован упрощенный квазиоптимальный алгоритм обработки с 13-компонентным вектором состояния.

7. Проведено исследование характеристик ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования методом имитационного моделирования. Показано, что в этом случае при большой динамике движения потребителя ошибки оценивания скоростей в комплексной ИСНС становятся сравнимыми с аналогичными характеристиками НАЛ СРНС без поддержки от ИНС. Вместе с тем, уже при средней динамике потребителя (50 м/с2, 50 м/с3) упомянутая характеристика комплексной ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования существенно лучше характеристик приемника СРНС примерно в 8 раз по СКО. Показано, что СКО оценивания углов ориентации в комплексной ИСНС с упрощенным алгоритмом обработки равны ~ 2...2,5 угловых

минут, что примерно в 12 раз хуже, чем при использовании комплексной ИСНС с более полным алгоритмом обработки.

Помехоустойчивость ИСНС с упрощенным алгоритмом ниже помехоустойчивости ИСНС с полным алгоритмом на 11 дБ и выше на б дБ помехоустойчивости автономной НАЛ СРНС.

8. Разработан алгоритм комплексной фильтрации данных, поступающих навигационной аппаратуры потребителей СРНС и инерциальной навигационной системы, основанный на технологии ШзсегЛес! фильтра Калмана. В алгоритме рассматривался 13-компонентный вектор состояния. Проведено моделирование комплексного алгоритма фильтрации и сравнение его характеристик с аналогичными характеристиками комплексного фильтра, построенного по методологии расширенного фильтра Калмана. Показано, что СКО оценивания углов ориентации в обоих алгоритмах примерно одинаковы, а СКО оценивания составляющих скорости в расширенном фильтре Калмана несколько меньше. При этом отмечается, что реализация алгоритма с ЦШ7 значительно более ресурсоемка, чем реализация с РФК.

9. Сформулирована постановка задачи и проведен синтез алгоритма комплекси-рования НАЛ СРНС и одометрических датчиков.

10. Разработана имитационная модель и проведены исследования характеристик алгоритма комплексирования. Показано, что комплексирование позволяет получить существенный прирост в точности определения координат (до 9 раз по СКО) и курса (до 2 раз по СКО).

11. Разработан макет комплексированного с одометрическими датчиками приемника СРНС и проведены натурные испытания, результаты которых подтверждают характеристики комплексного алгоритма, полученные при моделировании.

Публикации Основное содержание диссертационной работы изложено в тринадцати печатных работах, среди которых четыре статьи (из которых три в научно-технических журналах, входящих в перечень Высшей аттестационной комиссии), одно свидетельство о регистрации программы ЭВМ, а также восемь тезисов международных конференций.

1. Н агин И. А., Шатилов А. Ю. Алгоритм комплексирования НАП СРНС и автомобильных датчиков скоростей вращения колес // Радиотехника. — М.: Радиотехника, 2012. — № б. — С. 126-130.

2. Шатилов А. Ю., Нагни И. А. Тесно связанный алгоритм комплексирова-ния НАЛ СРНС и многоцелевой ИНС // Радиотехника. — М.: Радиотехника, 2012. —№6. —С.118-125.

3. H агин И. А. Комплексный инерциально-спутниковый алгоритм вторичной обработки на основе метода «unscented» фильтрации // Радиотехника. — М.: Радиотехника, 2013. — №5. — С. 17-22.

4. H агин И. А., Шатилов, А. Ю. Синтез и анализ комплексной системы навигации по сигналам спутниковой навигационной системы и автомобильной системы счисления пути // Радиотехнические тетради. — 2011. — № 44. — С. 49-53.

5. А. Y. Shatilov, I. A. Nagin. A Tightly-Coupled GNSS/IMU Integration Algorithm for Multi-Purpose INS // ION GNSS 25th International Meeting of the Satellite Division, 2012, Nashville, TN, - Pp: 867-873.

6. П ервачев C.B., Нагин И.А. Моделирование комплексной цифровой системы слежения за временным положением и частотой фазоманипулированного сигнала // Сборник тезисов докладов конференции РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭНЕРГЕТИКА. — М.: Издательский дом МЭИ, 2010. — Т. 1. —С. 150-151.

7. П еров А. И., Нагин И. А. Моделирование комплексной системы спутниковой навигации и автомобильной системы счисления пути // Сборник тезисов докладов конференции РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭНЕРГЕТИКА. — М.: Издательский дом МЭИ, 2011. — Т. 1. — С. 144-145.

8. П еров А. И., Нагин И. А. Экспериментальные исследования алгоритма Dead Reckoning на основе датчиков АБС автомобиля // Сборник тезисов докладов конференции РАДИОЭЛЕКТРОНИКА, ЭЛЕКТРОТЕХНИКА И ЭНЕРГЕТИКА. — M.: Издательский дом МЭИ, 2012. — Т. 1. — С. 140-141.

9. H агин И.А. Реализация алгоритма Dead Reckoning на основе датчиков АБС автомобиля // Радионавигационные технологии в приборостроении: Сборник материалов Научно-технической конференции за 2011 г. (г. Туапсе). — М.: Лика, 2011.

Ю.Шатилов А.Ю., Нагин И.А. Тесносвязанная схема комплексирования ИНС и НАЛ СРНС // Радиооптические технологии в приборостроении: Сборник материалов Научно-технической конференции за 2012 г. (г. Туапсе).

П.Бутыло C.B., Нагин И.А. Испытания интегрированного навигационного модуля // Радиооптические технологии в приборостроении: Сборник материалов Научно-технической конференции за 2012 г. (г. Туапсе).

12.Нагин И. А. Комплексный алгоритм обработки информации от приемника СРНС и автомобильной системы счисления пуга // Радиолокация, навигация и связь: Сб. трудов междунар. конф. Воронеж, 2011.

13. Наган И. А. Программа моделирования комплексного фильтра для интегрирования измерений приемника СРНС и автомобильной системы счисления пути. — РОСПАТЕНТ. Свидетельство №2011616993 от 27.10.11 г.

Подписано в печать 1М/10 Зак. т ЮО

Полиграфический центр МЭИ, Красноказарменная ул., д.13

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

На правах рукописи

04201361134

Нагин Илья Алексеевич

Комплексирование навигационной аппаратуры потребителя СРНС с нерадиотехническими датчиками

05.12.14 - Радиолокация и радионавигация

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель д. т. н., профессор Перов А. И.

Москва 2013

Содержание

Список сокращений....................................................................................................5

Введение.......................................................................................................................7

ГЛАВА 1. Алгоритм комплексирования ИНС и СРНС........................................23

1.1 Общее описание алгоритма комплексирования ИНС И НАЛ СРНС .................................................................................................................................23

1.2 Синтез алгоритма комплексного фильтра ИСНС..............................24

1.2.1 Модели измерений.........................................................................25

1.2.2 Вектор состояния фильтра и модель динамики..........................28

1.2.3 Модернизированный вариант комплексирования......................31

1.2.4 Синтез алгоритма комплексного фильтра...................................34

1.2.5 Гравитация и барометрическая высота.......................................41

1.3 Алгоритм формирования компенсирующих воздействий................42

1.3.1 Счисление координат, вычисление ускорений и рывков..........42

1.4 Канал первичной обработки с компенсацией динамического воздействия............................................................................................................44

1.4.1 Общая структурная схема канала первичной обработки..........44

1.4.2 Синтез фильтров систем слежения за фазой и задержкой........45

1.5 Итоговая структурная схема комплексированной СРНС/ИНС системы...................................................................................................................48

1.6 Исследование характеристик алгоритма комплексирования методом имитационного моделирования...........................................................................49

1.6.1 Модель движения потребителя....................................................49

1.6.2 Модель опорного генератора........................................................53

1.6.3 Характеристики приемника СРНС без поддержки от ИНС......54

1.6.4 Помехоустойчивость приемника СРНС без поддержки от ИНС .............................................................................................................................56

1.6.5 Характеристики ИНС в автономном режиме.............................61

1.6.6 Характеристики комплексной ИСНС..........................................64

1.6.7 Помехоустойчивость комплексной ИСНС..................................74

2

1.6.8 Зависимость характеристик ИСНС от динамики потребителя. 79

1.7 Выводы по главе...................................................................................81

ГЛАВА 2. Упрощенный алгоритм комплексирования ИНС и СРНС.................84

2.1 Синтез упрощенного алгоритма комплексирования ИНС и СРНС. 84

2.1.1 Модели измерений.........................................................................84

2.1.2 Вектор состояния фильтра и модель динамики..........................85

2.1.4 Синтез алгоритма упрощенного комплексного фильтра...........87

2.1.5 Структурная схема ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования.............................................................................................93

2.2 Исследование характеристик упрощенного алгоритма комплексирования методом имитационного моделирования..........................95

2.2.1 Характеристики комплексной ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования.......................................................................95

2.2.2 Помехоустойчивость комплексной ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования.....................................................................102

2.2.3 Зависимость характеристик ИСНС с упрощенным алгоритмом комплексирования от динамики потребителя..............................................106

2.3 Комплексный алгоритм вторичной обработки на основе метода «unseented» фильтрации.....................................................................................108

2.3.1 Алгоритм UKF..............................................................................109

2.3.2 Алгоритм комплексирования с использованием метода «unscented» фильтрации.................................................................................111

2.3.3 Результаты моделирования.........................................................112

2.4 Выводы по главе.................................................................................115

ГЛАВА 3. Комплексирование аппаратуры потребителя СРНС и одометрических датчиков......................................................................................118

3.1 Синтез комплексного алгоритма DR7CPHC.....................................118

3.1.1 Модели измерений.......................................................................118

3.1.2 Вектор состояния и модель динамики.......................................121

3.1.3 Синтез квазиоптимального алгоритма комплексного фильтра

...........................................................................................................................124

3.1.4 Структурная схема.......................................................................128

3.2 Исследование характеристик комплексного алгоритма DR/CPHC методом имитационного моделирования.........................................................129

3.2.1 Описание модели.........................................................................129

3.2.1 Характеристики комплексного алгоритма DR/CPHC..............131

3.2.2 Зависимость характеристик комплексного алгоритма DR/CPHC от точности оценивания координат приемником СРНС.............................138

3.3 Экспериментальные исследования характеристик комплексного алгоритма DR/CPHC...........................................................................................139

3.4 Выводы по главе.................................................................................149

Заключение..............................................................................................................150

Список литературы.................................................................................................152

Приложение 1. Акты о внедрении результатов...................................................159

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БГШ - белый гауссовский шум; ВС - вектор состояния;

ГЛОНАСС - Глобальная навигационная спутниковая система, РФ;

ДК - дальномерный код;

МШУ - малошумящий усилитель;

НАЛ - навигационная аппаратура потребителей;

НВО - навигационно-временные определения;

НИ - навигационная информация;

НКА - навигационный космический аппарат;

МЭМС - микроэлектромеханические системы;

ОГ - опорный генератор;

ПСП - псевдослучайная последовательность;

ГТЧ - промежуточная частота;

РФК - расширенный фильтр Калмана;

РЧБ - радиочастотный блок;

СВ - случайная величина;

СК - система координат;

СКО - среднеквадратическое отклонение;

СКОш - среднеквадратическая ошибка;

СРНС - спутниковая радионавигационная система;

ССЗ - система слежения за задержкой;

ССК - связанная система координат;

ССФ - система слежения за фазой;

ССЧ - система слежения за частотой;

ECEF - (англ. Earth-Centered Earth-Fixed) - связанная с Землей геоцентрическая система координат;

GPS (NAVSTAR GPS) - (англ. Global Positioning System) - глобальная система позиционирования, США;

DR - (англ. Dead Reckoning) - счисление пути;

WGS-84 - (англ. World Geodetic System) Всемирная Система Координат 1984 г.;

MEMS - (англ. Microelectromechanical Systems) см. МЭМС;

ВВЕДЕНИЕ

Спутниковые радионавигационные системы (СРНС) используются во многих областях человеческой деятельности. Эти системы позволяют с большой точностью оценивать вектор состояния (ВС) потребителя СРНС, включающий в себя координаты, скорость потребителя и время относительно системной шкалы. Вместе с тем, ряд потребителей нуждается в расширенном векторе состояния, включающем в себя, кроме прочих, параметры ориентации потребителя. Кроме того, темп навигационно-временных определений (НВО) приемника СРНС как правило не превышает 1-10 Гц, что для динамичных объектов зачастую недостаточно. Также при большой динамике движения потребителя снижается точность НВО и помехоустойчивость приемника СРНС.

Часто для компенсации этих недостатков используют комплексирование навигационной аппаратуры потребителя (НАЛ) СРНС с инерциальными навигационными системами (ИНС) [8]. Известно, что ИНС и СРНС являются взаимодополняющими навигационными системами [7]. Комплексирование объединяет достоинства обеих систем, позволяя повысить точность и темп выдачи НВО, помехоустойчивость системы, достоверность и непрерывность навигационных определений. Комплексированные СРНС/ИНС системы также называют инерциально-спутниковые навигационные системы (ИСНС).

Максимального выигрыша при комплексировании СРНС и ИНС можно достичь, поставив и решив задачу оптимальной комплексной фильтрации [1]. В общем виде задача комплексной фильтрации формулируется следующим образом: оценке подлежит вектор состояния Хиснс к, включающий в себя

координаты, скорости, ускорения потребителя, углы ориентации и угловые скорости. Инерциальные датчики измеряют величины ускорения и угловые скорости, связанные с компонентами вектора состояния нелинейной функцией:

У инсл- = К (хисне.*) + % ' в-1

где Ь - нелинейная векторная функция, связывающая компоненты вектора состояния и измерения, 1] - вектор погрешностей измерений, к - такт поступления инерциальных измерений. На вход НАЛ СРНС поступают сигналы N навигационных спутников (НС), которые после обработки в радиочастотной части и аналогово-цифрового преобразования в моменты

времени ; = + г • Т,, г=1 ,п (Тс1 - шаг дискретизации АЦП) можно записать в виде:

N

Усрнс1.1) = X$,(^ ' ^ИСНСД-1,!'^-!,.) + Пк-\,Г

7=1

где пк_х, - внутренний шум НАЛ, ] - номер НС, N - количество НС, £ -нелинейная функция.

Если теперь задать динамику изменения компонент ХИСНСА., то

результатом синтеза оптимального алгоритма фильтрации Хиснс/, с наблюдениями уинс, )'СРНС станет схема оптимальной ИСНС:

Рис. 1. Схема одноэтапной ИСНС, первый вариант. Известно [9], [10], что при ряде условий вместо наблюдений )>СРНС можно использовать наблюдения уК0РР:

п

У КОРР.*: ~ У! УгРНС.<.-1.1^(^ИСНС.<.-1.1 )' 1=1

где 8(ХИСНС^_,,) - вектор опорных сигналов, а укорр, по сути, представляет собой выход многомерного коррелятора. При синтезе оптимального алгоритма фильтрации вектора состояния Хиснс<. с использованием наблюдений уК0РР и

Уине схема принимает вид (см. Рис. 2).

НАП СРНС

йене

РЧБ

АЦП

Многомерный коррелятор

__J

инс

X

Алгоритм комплексирования

йене >

Акселерометры гироскопы

Компенсация ошибок

I_

ИНС к

Рис. 2. Схема одноэтапной ИСНС, второй вариант.

Результатом синтеза является оптимальный приемник с одноэтапной обработкой сигналов СРНС и ИНС (в англоязычной литературе распространено название этой схемы комплексирования «deeply integrated», или глубокоинтегрированная). Этот тип схем комплексирования характеризуется близкими к потенциальным характеристиками и большой вычислительной сложностью. Для реализации этого метода комплексирования необходимо разрабатывать специализированную НАП.

Известны отечественные работы по синтезу и анализу одноэтапных алгоритмов Ярлыкова М.С. [2], Харисова В.Н. и Горева А.П. [3], [4], Оганесяна A.A. [12], Перова А.И. [1] и Шатилова А.Ю. [13], также зарубежные [18, 30, 31].

Существенным недостатком использования одноэтапных алгоритмов

является необходимость отказа от привычной двухэтапной схемы построения

НАП. В классической НАП можно выделить этап первичной обработки -

оценки радионавигационных параметров сигналов (задержек и доплеровских

смещений частот сигналов спутников) и этап вторичной обработки - оценки

вектора состояния потребителя. При использовании фиксированной

9

двухэтапной схемы приемника постановка задачи комплексной фильтрации может производиться следующим образом. В качестве наблюдений СРНС в этом случае могут быть использованы выходные оценки НАЛ ХСРНС(Ь,

включающие в себя оцененные приемником координаты и скорости потребителя:

У CPHC.it = ® ' -^СРНСЛ '

где В - матрица связи измерений НАЛ и компонент вектора состояния. При синтезе оптимального алгоритма для оценивания вектора состояния Хиснс<: и использовании наблюдений уСРНС и уинс схема ИСНС принимает вид:

Рис. 3. Схема комплексирования на вторичном уровне.

Данные схемы называют комплексированием на вторичном уровне (в англоязычной литературе используется название «loosely coupled» -слабосвязанная схема). Достоинством данных схем является их простота и отсутствие необходимости перестройки ПАП. Существенным недостатком данных схем является невозможность повышения помехоустойчивости НАЛ, так как первичный уровень обработки сигналов не затрагивается.

Существует способ повышения помехоустойчивости при комплексировании с ИНС в рамках двухэтапной схемы приемника. Для этого

часть оценок вектора состояния ХИСНС), вводится в блок первичной обработки в

качестве компенсирующего воздействия, что позволяет скомпенсировать динамику потребителя и сузить полосы пропускания следящих систем (ССЗ, ССФ и ССЧ) [1]. Соответствующая схема комплексирования изображена на Рис. 4.

Рис. 4. Схема комплексирования на первичном уровне.

Эта схема комплексирования называется схемой комплексирования на первичном уровне (в англоязычной литературе используется название «tightly coupled» - тесносвязанная схема). Недостаток данной схемы - худшие характеристики, чем те, что получаются при комплексировании по одноэтапной схеме. Достоинство данной схемы - относительная простота реализации в реальной НАЛ, так как в аппаратуру вносятся незначительные изменения.

Несмотря на высокие характеристики одноэтапных алгоритмов, в реальных применениях чаще встречаются схемы комплексирования, синтезированные для классической НАП с двухэтапной обработкой. При несколько худших характеристиках, схема комплексирования на первичном уровне позволяет решить основные задачи комплексирования - повышение помехоустойчивости, оценка расширенного вектора состояния потребителя с высоким темпом. В работе будет рассматриваться синтез алгоритма комплексирования на первичном уровне.

Известны работы по синтезу и анализу алгоритмов комплексирования на первичном уровне: Шатилова А.Ю. [13, 5], [1], и зарубежные: [17, 22, 25, 27, 29, 33,51].

В [13] изложено построение некогерентного алгоритма комплексирования на первичном уровне. В алгоритме учтен тот факт, что измерения ИНС и СРНС поступают с разным темпом. В комплексном фильтре производится оценивание вектора состояния, включающего в себя: координаты, скорости, ускорения потребителя X, V, а, ошибки угловой ориентации и

оценку первой производной солч,, а также оценки смещения часов и первой производной смещения D , V . Наблюдениями фильтра являются измерения углов ориентации и ускорений а ИНС и п измерений приемника СРНС у1п где К ' псевдодальность, - псевдоскорость, ауК п -

псевдоускорение. Оценки, полученные в комплексном фильтре, вводятся в блок первичной обработки. Это позволяет компенсировать часть динамических возмущений, действующих на следящие системы блока первичной обработки и сузить полосы следящих систем. Результатом становится повышение помехоустойчивости до 44 дБ (7/5), высокие точности определения углов ориентации и параметров движения потребителя.

В [27] описан комплексный алгоритм с поддержкой петель слежения данными ИНС низкого класса точности. Комплексный фильтр, используемый в данном алгоритме, предназначен для оценивания ВС

[бА 5У 5Р Ь8 58е Ьа 58а где 5 А - ошибки ориентации, 5У -

ошибки скорости, 5Р - ошибки координат, Ье - смещения нулей гироскопов, 58 8 - масштабные коэффициенты гироскопов, Ьа - смещения нулей акселерометров, 58а - масштабные коэффициенты акселерометров, 5^ -

ошибки смещения шкалы времени приемника и его первой производной в единицах псевдодальностей и псевдоскоростей. Всего ВС включает в себя 24 компоненты. В качестве наблюдений фильтра используется разность между

12

псевдодальностями и доплеровскими частотами, оцененных по данным измерений ИНС и псевдодальностями и доплеровскими частотами, оцененными НАЛ. В работе отмечается, что поддержка петель слежения позволяет добиться повышения точности слежения за фазой 0.2 рад и частотой 2 Гц при отношении сигнал шум 30 дБГц и высокой автомобильной динамике.

В [51] описывается принцип построения алгоритма комплексирования на первичном уровне. Особенностью алгоритма является то, что все нелинейные преобразования, относящиеся к обработке измерений ИНС и СРНС, вынесены за пределы комплексного фильтра. Наблюдениями комплексного фильтра являются координаты и скорости в связанной с Землей системе координат, измеренные НАЛ, а также ускорения в той же СК, измеренные ИНС. Фильтр оценивает вектор состояния, включающий в себя координаты и скорости потребителя, а также ошибки измерений ускорений ИНС - постоянное смещение и его первая производная. Оцененные скорости используются для поддержки петель слежения. В результате получен относительно простой алгоритм, показывающий высокие точности оценивания координат и скоростей.

Известные работы по построению схем комплексирования на первичном уровне имеют важное сходство - все исследователи, так или иначе, пытаются оценить и скомпенсировать погрешности измерений ИНС. Действительно, именно погрешности инерциальных измерений, наряду с качеством опорного генератора, определяют максимальный выигрыш в помехоустойчивости [12].

Важным отличием диссертационной работы от опубликованных подходов и алгоритмов является более полное описание погрешностей инерциальных датчиков, и как следствие — увеличение числа оцениваемых параметров, а именно: смещений нулей, масштабных коэффициентов, а также перекосов осей чувст