автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.03, диссертация на тему:Прикладные методы обработки информации и моделирования при проектировании информационно-управляющих комплексов высокоманевренных летательных аппаратов

□С34Т5 123 На правах рукописи

Бабиченко Андрей Викторович л

О 6 АВГ 2009

ПРИКЛАДНЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ ВЫСОКОМАНЕВРЕННЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

Специальность 05.11.03 - Приборы навигации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва-2009

003475123

Работа выполнена в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана на кафедре «Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации»

Официальные оппоненты:

Ведущая организация: ОАО «ОКБ Сухого», г. Москва

Защита состоится « 23 » сентября 2009 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д212.141.19 в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана по адресу: 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5.

Ваш отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью организации, просим присылать по адресу: 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ученому секретарю диссертационного совета Д212.141.19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Автореферат разослан «___»_.2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совет?

1. Доктор технических наук, профессор Рахтеевко Евгений Романович

2. Доктор физико-математических наук, профессор Жбанов Юрий Константинович

3. Доктор технических наук Лунин Борис Сергеевич

д. т. н.

ИВ. Бурый

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Перспективы развития фронтовой авиации связываются с многофункциональными высокоманевренными летательными аппаратами (ВМЛА), оснащенными бортовыми информационно-управляющими комплексами (ИУК), позволяющими совершать полеты в различных условиях, получать и обрабатывать информацию о внешней обстановке и состоянии бортовых систем, осуществлять воздействие по воздушным и наземным целям с помощью бортовых средств поражения. Требования к ИУК летательных аппаратов, создаваемых опытно-конструкторскими бюро Сухого, Микояна, Миля, Камова, постоянно возрастают и, соответственно, усложняются как сами бортовые комплексы и системы, так и их разработка, осуществляемая коллективами Раменского приборостроительного конструкторского бюро (РПКБ), Государственного научно-исследовательского института авиационных систем (ГосНИИАС), Научно-исследовательского института авиационного оборудования (НИИ АО), Государственного научно-исследовательского института приборостроения (ГосНИИП), Московского института электромеханики и автоматики (МИЭА), Летно-исследовательского института им. М.М. Громова (ЛИИ), Российского института радионавигации и времени (РИРВ), Всероссийского научно-исследовательского института радиоаппаратуры (ВНИИРА), другими организациями отрасли. Значительный вклад в развитие методов и алгоритмов комплексной обработки и моделирования ИУК внесен учеными МГТУ им. Н.Э. Баумана, ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, МАИ им. С. Орджоникидзе, МГУ им. М.В. Ломоносова, ИПМ РАН, научно-исследовательских центров Министерства обороны Российской Федерации.

Математическое моделирование на этапах разработки, испытаний и технического сопровождения бортовых комплексов, в известной степени заменяя работу с реальными дорогостоящими компонентами ИУК работой с их моделями, позволяет существенно снизить трудоемкость и стоимость работ по созданию ИУК. Достигнутый уровень развития вычислительной техники позволяет успешно ставить и решать задачи моделирования практически любых информационных связей и физических процессов бортовых комплексов и систем.

С другой стороны, повышение требований к информационному обеспечению ИУК ВМЛА ведет к необходимости разработки все более сложных алгоритмов обработки в реальном масштабе времени многообразной информации измерительных устройств комплекса, при этом требуется использовать все более тонкие и сложные математические модели самих бортовых систем, летательного аппарата и взаимодействующих с ним объектов. Это - другое направление математического моделирования ИУК ВМЛА, успех которого также в значительной мере обусловлен достигнутым уровнем развития бортовых вычислительно-коммуникационных средств.

Можно констатировать, что усложнение задач бортовых комплексов, увеличение числа взаимодействующих объектов, качественный рост

возможностей вычислительно-коммуникационных средств предопределяют существенное повышение роли обработки информации и моделирования при разработке и эксплуатации ИУК ВМЛА. При этом прикладные методы обработки информации и моделирования ИУК ВМЛА развиваются по двум направлениям:

• моделирование работы ИУК ВМЛА как элемент технологического процесса разработки и исследований бортовых алгоритмов и систем,

• моделирование состояния и поведения ВМЛА и его бортового оборудования в информационном пространстве в реальном масштабе времени как основное содержание комплексной обработки информации ИУК при его штатной эксплуатации.

Основным объектом исследования в диссертации является ИУК ВМЛА и его связи с информационным пространством, при этом в качестве предмета исследований выступает математическая модель комплекса и методы обработки информации ИУК.

Целью диссертации является разработка методов моделирования и комплексной обработки информации, обеспечивающих выполнение функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения и повышающих эффективность проектирования и испытания бортовых комплексов.

Теоретическая основа и методы решения задач. Теоретическую основу диссертационной работы составили:

• классическая механика и инерциальная навигация;

• теория линий, поверхностей и фигуры Земли;

• информационно-статистическая теория обработки измерений;

• оптимальная и адаптивная фильтрация данных;

• аппроксимация экспериментальных данных гладкими линиями;

• обработка измерений обзорно-прицельных и радионавигационных бортовых средств;

• объектно-ориентированиос и структурное программирование. Многие научные положения диссертации опираются на фундаментальные труды А.Ю. Ишлинского, П.В. Бромберга, В.Д. Андреева, Р. Калмана и других известных отечественных и зарубежных ученых. Основными методами решения задач диссертационной работы явились:

• математическое имитационное моделирование комплекса;

• полунатурное моделирование комплекса;

• летные испытания ИУК ВМЛА и послеполетный анализ результатов. Научная новизна работы состоит в следующем:

• разработаны методы и алгоритмы многоуровневой адаптивно-робастной комплексной обработки информации ИУК ВМЛА, обеспечивающей выполнение функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения;

• разработаны методы построения математической модели информационного пространства на базе семейства уровневых поверхностей и системы координатных трехгранников,

обеспечивающей информационное единство и целостность ИУК ВМЛА;

• разработаны методы отображения уровневых поверхностей на сферу и высокоточные бортовые алгоритмы решения позиционных задач на уровневых поверхностях;

• разработаны и исследованы математические модели, методы и алгоритмы обработки информации базовых инерциальных навигационных систем;

• разработаны и исследованы методы моделирования ИУК ВМЛА при проектировании и исследованиях ИУК, обеспечивающие высокое качество результатов и их соответствие экспериментальным данным;

• разработаны методы и алгоритмы формирования эталонной траекторной информации, обеспечивающей методическую основу моделирования ИУК ВМЛА;

• разработаны метод и алгоритмы послеполетного контроля качества работы ИУК на основе субоптимальной обработки записанной в шлете информации;

• разработаны методы компенсации динамических дрейфов платформенных инерциальных систем путем автоматической калибровки на борту с помощью субопгимальной фильтрации текущих измерений.

Практическая значимость, реализация и внедрение результатов работы.

Основным результатом диссертационной работы является создание методов обработки информации и математического моделирования ИУК ВМЛА при разработке и испытаниях новой авиационной техники. Выносимые на защиту теоретические положения диссертации, проработанные в рамках выполнения научно-исследовательских работ (НИР), соответствуют экспериментальным данным, полученным в ходе многочисленных полунатурных и летных испытаний бортовых комплексов летательных аппаратов «Су», «МиГ», «Ка». Выполненные разработки легли в основу проектирования ИУК новых поколений и модернизации существующих бортовых комплексов:

• разработанные методы обработки информации ИУК ВМЛА, обеспечивающие формирование параметров состояния с требуемой точностью во всех условиях применения, доведены до практических алгоритмов и бортовых программ, зарегистрированных в Государственном Реестре программ для ЭВМ;

• разработанные прикладные методы моделирования составили основу системы имитационного моделирования ИУК ВМЛА новых поколений, обеспечивающую высокую эффективность создания и испытаний бортового программно-математического обеспечения (ПМО) летательных аппаратов новых поколений.

Предложенные методы обработки информации и моделирования ИУК:

• использованы при разработке авансового, эскизного и технического проектов перспективного авиационного комплекса фронтовой авиации (ПАК ФА) 5-го поколения;

• используются при разработке рабочей конструкторской документации ПАК ФА, а также при проектировании и испытаниях бортовых комплексов и систем ВМЛА поколений 4 и 4+;

• защищены патентами Российской Федерации, внедренными в состав бортовых комплексов самолетов и вертолетов, прошедших государственные испытания и выпускаемых крупными сериями (различные модификации самолетов Су-27, Су-ЗОМК, МиГ-29; вертолеты Ка-31);

• использованы при выполнении научно-исследовательских работ, заказанных Министерством обороны Российской Федерации;

• используются при чтении курсов лекций «Математическое моделирование ИУК» и «Информационно-статистическая теория обработки измерений» в МГТУ им. Н.Э. Баумана и МАИ им. С. Орджоникидзе, а также при курсовом и дипломном проектировании студентов этих университетов.

Внедрение результатов работы подтверждается более чем 30 актами. На защиту выносятся следующие основные положения:

• методы и алгоритмы многоуровневой адаптивно-робастной комплексной обработки информации ИУК ВМЛА;

• методы адаптации алгоритмов и моделей ИУК: априорной - на основе ковариационного анализа и минимаксного критерия качества, текущей - на основе согласования расчетной и фактической ковариаций и сетевой фильтрации данных, долгосрочной - на основе использования энергонезависимой памяти комплекса;

• методы построения математической модели информационного пространства;

• методы и алгоритмы решения позиционных задач на уровневых поверхностях;

• математические модели, методы и алгоритмы обработки информации базовых инерциальных навигационных систем;

• методы моделирования ИУК ВМЛА при проектировании и исследованиях ИУК;

• методы и алгоритмы формирования эталонной траекторной информации;

• метод и алгоритмы послеполетного контроля качества работы ИУК на основе субоптимальной обработки записанной в полете информации;

• методы и бортовые алгоритмы автоматической калибровки и компенсации динамических дрейфов платформенных ИНС.

Личный вклад автора. Разработка и внедрение новой авиационной техники - это коллективный творческий труд, тем не менее, разработка методов, моделей и алгоритмов, выносимых на защиту, осуществлена

непосредственно автором или при его решающем вкладе в исследования, проведенные в соавторстве с А.П. Рогалевым, Г.И. Джанджгавой, А.В. Чернодаровым, М.И. Ореховым, В.В. Негриковым, В.К. Шкредом, С.Я. Сухоруковым, В.И. Манохиным.

Апробация диссертации. Основные положения и результаты диссертации докладывались на Московском авиакосмическом салоне МАКС-2001 (Жуковский, 2001), юбилейной научно-технической конференции «Авиационные системы в XXI веке» (Москва, 2006), XVII международном научно-техническом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации» (Алушта, 2008), 6-й международной конференции «Авиация и космонавтика» (Москва, 2007), заседаниях Государственных комиссий Министерства обороны Российской Федерации по приему НИР (Раменское, 1995-2007 гг.), Научно-техническом Совете РПКБ (Раменское, 2008), 3-ей Всероссийской конференции «Фундаментальное и прикладное координатно-временное и навигационное обеспечение» (Санкт-Петербург, 2009).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 научных статей и материалов научно-технических конференций, в том числе в изданиях Перечня ВАК - 18, получено около 20 патентов Российской Федерации, выпущено более 24 научно-технических отчетов по различным этапам НИОКР по разработке новой авиационной техники.

Структура и объем диссертации. Работа изложена на 377 машинописных страницах, содержит 90 рисунков, 25 таблиц и состоит из: списка сокращений, введения, шести глав основной части, выводов, заключения и списка литературы, включающего 123 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 «Методы и задачи обработки информации и моделирования информационно-управляющих комплексов высокоманевренных летательных аппаратов» состоит из трех разделов. Первый раздел - описание облика и основных тенденций развития главного объекта исследования - ИУК ВМЛА, посредством которого экипаж решает задачи целевого применения ВМЛА. Важнейшими атрибутами бортовых комплексов ЛА являются [19]:

• аппаратно-измерительная база;

• вычислительные ресурсы;

• средства внешней и внутренней коммуникации;

• средства отображения информации и управления;

• программно-математическая и алгоритмическая база;

• технологическая база разработки и эксплуатации комплекса, соответственно степени развития которых различают несколько поколений бортового оборудования. ИУК современных и перспективных ВМЛА относятся к 4, 4+ и 5 поколениям. Основные перспективы развитая ИУК связаны с дальнейшим углублением и расширением информационной

интеграции комплекса с объектами тактической группы и элементами информационного пространства, а также с широким применением гибких технологий адаптации комплекса к внешним и внутренним условиям. Необходимым условием этого является устойчивый рост мощности наземных и бортовых вычислительных средств и средств обмена данными.

С другой стороны, качественный рост вычислительных средств делает возможным проведение полномасштабного математического моделирования разрабатываемых бортовых комплексов и их алгоритмического обеспечения, в результате которого может быть решена значительная часть задач разработки и испытаний ИУК. Это приводит к относительному уменьшению стоимости разработки и эксплуатации комплексов.

Во втором разделе рассмотрены вопросы моделирования в реальном времени при комплексной обработке информации ИУК ВМЛА при его штатной эксплуатации. Физические объекты, участвующие в решении задач целевого применения ВМЛА, рассматриваются как струюурные элементы единой метасистемы, а информационные взаимодействия между ними - как соответствующие связи. При этом главная задача комплексной обработки информации (КОИ) ИУК ВМЛА формулируется как задача построения адекватной математической модели связей метасистемы (рис. 1), включающей [1]: околоземное навигационное пространство; заполняющие его информационные поля и объекты; ЛА, оснащенные ИУК. Центральное место в метасистеме занимает информационное пространство - околоземное навигационное пространство, заполненное информационными полями [1] естественного и искусственного происхождения, в которое погружены ЛА и взаимодействующие с ними объекты - цели, ориентиры и т.п. ВМЛА связан с информационным пространством посредством информационной оболочки, включающей различные бортовые измерительные устройства и системы. Связи между информационными полями, навигационным пространством и ЛА образуют замкнутые цепочки звеньев, к измерению и вычислению которых сводится решение различных информационных задач. В идеальном случае использование разных информационных полей будет давать варианты одной и той же картины.

Однако неточности измерения связей и построения модели информационного поля приводят к неоднозначности решений «треугольников связей» и, соответственно, к неточности определения состояния ВМЛА и других объектов. Устранение или сведение к минимуму этой неточности представляет собой задачу КОИ, которая решается с помощью пятиуровневой системы алгоритмов [1].

На 1-м уровне формируется модель информационного пространства.

На 2-м уровне осуществляется автономная обработка информации измерительных каналов. Обобщенный алгоритм 91' обработки информации в ¡-м канале т-го ЛА (из состава группы) связывает вектор Кга' состояния канала с измерительной информацией канала и параметрами

соответствующего информационного поля Кщ:

N01' — 5К1 Кш').

Рис. 1. Схема информационной метасистемы

На 3-м уровне формируются информационные невязки между векторами 1ЧШ', 1т', Кт' различных каналов, связанных между собой, кроме оператора 9?1, еще и операторами К1 и 3':

II!

В качестве опорной выступает информация того канала, который в текущий момент является наиболее точным и надежным. Выбор осуществляется на основе анализа накапливаемой текущей информации каналов и информации из бортовой базы данных, в том числе с помощью бортовой системы интеллектуальной поддержки.

На 4-м уровне осуществляется обработка невязок с помощью алгоритмов фильтрации разной степени сложности - от сглаживающих фильтров до вычислительно-устойчивых модификаций адаптивно-робастных фильтров Калмана.

На 5-м уровне формируются корректирующие поправки для моделей информационных полей и каналов, а также синтезируются точные параметры состояния ЛА и взаимодействующих с ним объектов. При этом широко используются данные межбортового обмена и межбортовых измерений взаимных координат (АТЧ^,,, - для т-го ЛА относительно п-го) в составе тактической единицы (группы). Использование этой информации позволяет решать следующие задачи:

определение на т-ом борту резервных расчетных значений информации 1Чд(т)' для каналов п-ых бортов:

определение на т-ом боргу резервных расчетных значений измерительной информации ЛВ<Ш)' для каналов п-ых бортов:

>Гп(т)' — ^'(^(ш)1, Кщ'). Математическую основу верхних уровней КОИ составляют методы и алгоритмы адаптивно-робастной обработки информации ИУК ВМЛА на основе субоптимальной фильтрации. В качестве базовой основы для построения фильтров выбрана вычислительно-устойчивая модификация фильтра Калмана-Джозефа, обеспечивающая надежную работу в любых режимах и условиях применения ВМЛА.

Адаптивный характер системы КОИ ИУК ВМЛА имеет несколько сторон:

• априорная адаптация моделей методом имитационного математического моделирования на основе минимаксного критерия качества обработки информации;

• текущая адаптация (настройка) в реальном масштабе времени параметров моделей и алгоритмов фильтрации на основе различных статистических критериев качества;

• долгосрочная адаптация параметров ИУК путем выделения и сохранения в энергонезависимой памяти комплекса стабильных параметров моделей.

Текущая настройка осуществляется методом параметрической адаптации по принципу согласования расчетного и фактического значений ковариации информационной невязки. Уровень сигнальной величины

где: с^ = (Н-Р-Нт), + Щ - расчетное значение ковариации ^той невязки;

V)2 — оценка фактической ковариации .¡-той невязки, служит мерой соответствия априорной информации о состоянии системы и ее фактическим состоянием. Для правильной адаптации фильтра предварительно на основе использования локальной информационной избыточности комплекса осуществляется выявление причин аномального роста р." если причина этого - рост погрешностей корректора, то его влияние ограничивается вплоть до отключения, если причина - рост погрешностей корректируемого канала или неточная настройка фильтра, то осуществляется подстройка параметров фильтра. Быстрая подстройка осуществляется по алгоритму: если р £ 1, то а = V2,

при этом происходит поправка коэффициентов усиления фильтра:

К=РНга'=^ ,

где К, Р, Н - матрицы коэффициентов усиления фильтра, расчетной ковариации вектора состояния и модели измерителя соответственно. Алгоритм медленной подстройки расчетной ковариации вектора состояния имеет вид: если /? > 1, то

р = р+к/р-1>н-р.

При этом осуществляется подстройка ковариации, позволяющая более точно учесть слабооцениваемые погрешности, например, например, курсовой дрейф инерциальных навигационных систем (ИНС).

Нечувствительность (робастность) алгоритмов КОИ к нештатным ситуациям и ускорение приспособительной реакции алгоритмов КОИ обеспечивается методом сетевой фильтрации, когда в состав алгоритмов КОИ включено несколько фильтров с разными настройками (рис. 2), работающих одновременно и формирующих свои оценки. Анализ невязок V разных фильтров позволяет различить, информация какого фильтра лучше соответствует режиму работы и будет использована для коррекции.

ФН

СА

Рис. 2. Схема реализации метода сетевой фильтрации

На рис. 2 обозначены: ФН - формирование невязок, СА - селектор-анализатор, АРФК - адалтивно-робастный фильтр Калмана. Чертеж справа поясняет принцип работы селектора-анализатора: для разных диапазонов величины V2 выбираются АРФК с разными априорными настройками. В третьем разделе рассматриваются вопросы математического моделирования ИУК ВМЛА как технологии разработки и исследований бортовых алгоритмов и систем (рис. 3). Результатом этапа проектирования, опирающегося на техническое задание (ТЗ) и накопленный научно-технический задел, является базовая версия бортового программно-математического обеспечения, которая затем испытывается в натурных условиях и дорабатывается по результатам испытаний. При этом моделирование является основным методом и инструментом разработки и исследований.

Полная схема системы имитационного математического моделирования (СИММ) включает в себя: модель ИУК; модель ВМЛА как механической системы; модель информационного пространства (рис. 4). При моделировании информационной части ИУК можно пренебречь деформациями ЛА, заменить динамическую модель ЛА кинематической и решать задачу в два этапа:

• создание эталонных траекторий движения ВМЛА в информационном пространстве;

• моделирование работы ИУК ВМЛА на этих траекториях.

На рис. 5 приведена укрупненная блок-схема алгоритма имитационного математического моделирования, соответствующая структуре рис. 4. В алгоритме присутствуют модели:

• физической составляющей метасистемы, включающей модель движения ЛА и модели информационных полей;

• информационной оболочки ИУК;

• ПМО ИУК (многоуровневая система КОИ);

ЙО Е К ТИР О ВАНИ

разработчик-исследователь

Бортовое ПМО

I Акт Щ М О Д Е л И Р О ВАн|1 Е

Результаты полета » •-¿^43

Акт

испытаний

Полет

• средств человеко-машинного интерфейса (пульт управления работой алгоритма моделирования метасистемы, отображения и регистрации данных).

Рис. 3. Роль и место математического моделирования при проектировании и исследовании ИУК ВМЛА

Летчик /оператор/

ИУК ВМЛА I модель

Средства человеко-машинного интерфейса

Вывод и хранение . Пульт управления данных (ПУ)

Ввод исходных данных

Системы отображения

Движение!" ВМЛА •

Движение твердого тела_

тп | Движение центра масс

Силы и моменты, действующие наЛА

Формирование

входной информации для

(слоягеш

Информационное пространство

Рис. 4. Полная схема СИММ ИУК ВМЛА

Рис. 5. Блок-схема алгоритма СИММ

К числу типичных задач, решаемых с помощью математического моделирования, можно отнести следующее:

• анализ и корректировка требований ТЗ к точности и информационным возможностям комплекса и систем;

• формирование требований к аппаратно-измерительной части ИУК;

• разработка и лабораторные испытания методов и алгоритмов решения функциональных задач ИУК;

• формирование математических моделей компонентов метасистемы, алгоритмов и программ комплексной обработки информации;

• обеспечение проведения полунатурных испытаний;

• анализ результатов летных испытаний и корректировка ПМО ИУК;

• послеполетный анализ и экспресс-анализ результатов работы ИУК;

• формирование научно-технического задела для будущих разработок и прогнозирование перспектив развития ИУК ВМЛА.

В ходе практических работ по проектированию н испытаниям ИУК ВМЛА сложился следующий порядок взаимодействия СИММ с пользователем.

1. Индивидуальные черты разрабатываемого или исследуемого комплекса настраиваются вручную для каждого ИУК ВМЛА и сохраняются в ввде отдельного программного проекта.

2. Изменчивые условия моделирования, описывающие в основном внешние условия работы ИУК ВМЛА, перенастраиваются с использованием автоматизированного пользовательского интерфейса.

3. При проведении вычислительных экспериментов информация о параметрах моделируемой метасистемы, в том числе и недоступная в натурных экспериментах точная (эталонная) информация, индицируется на экране монитора и записывается в энергонезависимую память компьютера.

4. Записанная информация, полученная при моделировании, обрабатывается при анализе результатов вычислительных экспериментов с помощью специальных программ.

Глава 2 «Математическая модель информационного пространства» посвящена построению модели информационного пространства и его базовой основы - модели околоземного навигационного пространства (МНП), включающей:

• метрическое пространство базовых уровневых поверхностей;

• методы решения позиционных задач на уровневых поверхностях;

• систему ортогональных координатных трехгранников в пространстве. Базовая основа МНП - модель фигуры Земли в виде эллипсоида вращения с известными стандартными параметрами - поверхность нулевого уровня околоземного пространства, заполненного множеством поверхностей [б]:

• семейством эллипсоидов, софокусных земному (¿-эллипсоиды);

• семейством эллипсоидов, подобных земному (й-эллипсовды);

• семейством поверхностей, эквидистантных земному эллипсоиду. Уравнение поверхности, эквидистантной земному эллипсоиду, впервые полученное автором в сотрудничестве с А.П. Рогалевым, имеет вид [3, 6] квазиэллипсоида - эллипсоида, полуоси которого равны:

полуоси и квадрат эксцентриситета земного эллипсоида. Главные радиусы кривизны квазиэллипсоида связаны с главными радиусами кривизны к° и ££ земного эллипсоида выражениями Д =Щ+Н к Я2 = 1%+Н. Метрические характеристики римановых пространств, образованных семействами этих поверхностей, описываются метрическими тензорами. Метрический тензор семейства квазиэллипсоидов:

(л, со$ ф)2 0 о М = О я\ О О 0 1'

где Л1 и Лг - главные радиусы кривизны квазиэллипсоида. Метрический тензор семейства й-эллипсоидов:

м„ =

eos <$f

O

■ R-

Rl

e sin ф eos ф

-Л

e sin (p eos <p

1-

где й - экваториальная высота; е2 - квадрат второго эксцентриситета подобного эллипсоида; к = ф - с1 ¿¡п2 у - сфероидическая функция; И] и -радиусы кривизны 1-го и 2-го вертикалов Л-эллипсоида:

Ri =

a + h _ (a + h)-(\-e2) - ' К2 ~-

К К

Метрический тензор семейства í-эллипсоидов:

Ms =

(Rlcos(?)1

О

R-

es sin ф eos <p

O

es sinq>cos(¡> l-2e sin ф + е sin ф

где As - экваториальная высота, е/ = c2/(a+hj2 - квадрат 2-го эксцентриситета ¿-эллипсоида; с - фокусное расстояние меридиана s-

эллипсоида; к = ф - sin2 <р - сфероидическая функция; R/ и R2 - радиусы кривизны 1-го и 2-го вертикалов ¿-эллипсоида:

a + h, „ fa-t-aj-fr-e,')

Л,

к к

Для одной и той же точки кривизны квазиэллипсоида, Л-эллипсоида и 5-эллипсоида различаются. Метрические тензоры М>, и М3 имеют недиагональный вид, поэтому нормаль к /¡-эллипсоиду или ¿-эллипсоиду в произвольной точке над Землей не совпадает с нормалью к земному эллипсоиду, опущенной из этой же точки.

Рассмотренные римановы пространства имеют особые точки, в

которых метрический тензор вырождается - точки полярной оси ()• Показано, что наличие таких точек является свойством околоземного пространства и не зависит от типа выбранных координат. Наибольшая математическая строгость обеспечивается при использовании семейства эквидистантных поверхностей.

В основу методов решения позиционных задач определения координат, углов и расстояний на уровневых поверхностях положены известные алгоритмы решения геодезических задач на поверхности земного эллипсоида. Доказано

[6], что соотношение tg(u)=tgB■^^-e2, связывающее геодезическую В и

приведенную и широты произвольной точки земного эллипсоида, справедливо и для точек на поверхности квазиэллипсоида. Построено бесселево отображение геодезической линии квазиэллипсоида на дугу большого круга сферы [б]:

где 5 и АЬ- длина дуги геодезической линии и разность долготы ее точек; 01 и Ог -длина дуги большого круга на вспомогательной единичной сфере от экватора до 1-ой и 2-ой точек соответственно, выраженные в угловой мере. На основе бесселева отображения построены алгоритмы решения позиционных задач на квазиэллипсоиде, точность которых на расстояниях до 5000 км не хуже 1СИ-30 м по дальностям и координатам и 0,1-4" - по углам направлений [б]. Высокая точность разработанных алгоритмов и отсутствие в них итерационных процедур численного интегрирования делает их пригодными для применения в бортовых комплексах ВМЛА при построении алгоритмов решения инженерно-штурманских задач.

Построение МНП завершается описанием кинематики координатных прямоугольных трехгранников с правой ориентацией осей [3], взаимная ориентация которых, описываемая с помощью различных параметров, и соответствующие кинематические уравнения составляют математическую основу решения задач о движении объектов в пространстве. Глава 3 «Формирование эталонной траектории движения объекта в информационном пространстве» посвящена разработке технологии подготовки и проведения вычислительных экспериментов по моделированию ЙУК ВМЛА в различных условиях и режимах. Стержневой вопрос обеспечения качества имитационного математического моделирования -формирование эталонной траекторной информации как совокупности данных о состоянии ВМЛА и взаимодействующих с ним объектов в информационном пространстве. Эталонная траекгорная информация должна удовлетворять противоречивой системе требований [4]: полнота, целостность, непрерывность, корректность (в смысле физической реализуемости), точность, априорность и фундаментальность.

Для удовлетворения всем этим требованиям предложен метод двухэтапного синтеза эталонной траектории. На первом этапе строится траектория, удовлетворяющая требованиям полноты, корректности и целостности. Для этого используется один из методов:

• численное решение дифференциальных уравнений движения ЛА;

• синтез эталонной траектории на основе выборки информации из записей полетных данных реальных ЛА;

• синтез эталонной траектории из отдельных типовых маневров.

5 = а \^\-егсояги -¿¡а + Н ф - е1 -(ст: -а,) ;

х

При этом рассчитываются значения ключевых параметров, которые записываются в массивы, на основе которых строятся аппроксимирующие функции, восстанавливающие законы изменения ключевых параметров, близкие к фактическим. Результатом работы первого этапа являются конкретные выражения для аппроксимирующих функций.

На втором этапе:

- единая служба времени СИММ рассчитывает модельное время /;

- для каждого / рассчитываются аппроксимации ключевых параметров;

- по значениям ключевых параметров рассчитывается полный вектор траекторных данных.

Правильный выбор аппроксимирующих функций гарантирует, что восстановленные значения ключевых параметров будут удовлетворять требованиям точности, непрерывности и априорности при сохранении корректности и целостности исходных массивов выборок. Фундаментальность и полнота обеспечиваются выбором вида ключевых параметров. В качестве ключевых параметров рекомендованы:

а) географические (X, <р, Н) или декартовы (X, У, 7) координаты центра масс;

б) углы курса С?), тангажа (0), крена (у) или составляющие вектора конечного поворота относительно гринвичского трехгранника (Ф). Параметры деформации, рассчитываемые в функции параметров движения твердого тела, уточняют поведение отдельных точек ВМЛА.

Рассмотрены методы формирования ключевых параметров:

• разбиение траектории на типовые элементы (типовые маневры): взлет, горка, крейсерский полет, пикирование, разгон, торможение, правый/левый виражи, правая/левая бочки, петля Нестерова и т.д. -описываемые участками элементарных линий, в простейшем случае -отрезков прямых и дуг окружностей;

• численное интегрирование системы дифференциальных уравнений движения ВМЛА - динамической или кинематической модели;

• использование записанных с помощью контрольно-записывающей аппаратуры (КЗА) выходных параметров навигационного комплекса во время полета ЛА, представляющих собой гипотетическую траекторию, с точностью до погрешностей комплекса совпадающую с реальной. Малые величины погрешностей комплекса и физическая устойчивость движения ЛА гарантируют, что она будет отражать основные свойства реальной: корректность, целостность и полноту.

Рассмотрены методы формирования аппроксимирующих функций для массивов опорной информации.

1) Кусочная аппроксимация элементарными кривыми, когда для каждого ключевого параметра на типовом маневре подбирается элементарная функция из специальной библиотеки.

2) Аппроксимация с помощью тригонометрических рядов Фурье на интервале [0 , Т], где Т - продолжительность моделируемого движения ЛА. Для удовлетворительного качества разложения в ряд Фурье функций, описывающих изменение во времени координат ЛА, достаточно 5*10 членов

ряда, а функций, описывающих изменение во времени угловой ориентации -30*50 членов ряда. При этом точность воспроизведения траектории составит: по координатам 5+10 км, по углам - 2+5°. Главное достоинство метода -минимальное количество параметров аппроксимирующих функций, простота аппроксимирующих выражений и гарантированная целостность траекторной информации. Недостатком являются то, что на краях интервала [0, Т] суммы рядов Фурье могут иметь колебательный характер, обычно не присущий траектории движения ЛА. Это может искажать траекторию и делать ее не вполне корректной.

3) Аппроксимация табулированных значений ключевых параметров кубическими сплайнами. Подбор параметров сплайнов осуществляется путем решения трехдиагональной системы (п+1) линейных уравнений, полученных из условий гладкости стыков на п временных интервалах (п < 1000).

Завершающим вопросом построения эталона является разработка алгоритмов восстановления полной траекторной информации для каждого момента времени по известным значениям ключевых параметров. Эта задача решается на втором этапе. В зависимости от вида выбранных ключевых параметров, алгоритмы восстановления траекторной информации могут быть различными. Перечень вычисляемых параметров зависит от конкретной задачи моделирования и, как правило, включает в себя следующее:

• параметры навигационного пространства (кривизны уровневых поверхностей, параметры взаимной угловой ориентации ортогональных трехгранников, их угловые скорости, расстояния между выбранными точками и т.п.);

• параметры информационных полей (гравитационное поле тяготения, поле высот рельефа, поле движения атмосферы, поле координат ориентиров и т.п.);

• координаты центра масс ЛА и выбранных точек интереса;

• векторы абсолютных и относительных линейных и угловых скорости и ускорения выбранных точек ЛА, отнесенным к разным системам координат;

• параметры угловой ориентации ЛА.

В работе подробно рассмотрены алгоритмы восстановления траекторной информации по различным группам ключевых параметров:

• по географическим координатам и углам ориентации;

• по вектору относительной скорости;

• по декартовым координатам и углам ориентации;

• по декартовым координатам и вектору конечного поворота.

Все рассмотренные методы опробованы и используются в СИММ при разработке и исследованиях различных ИУК ВМЛА.

Глава 4 «Модели базовых инерциальных систем ИУК ВМЛА» посвящена разработке математических моделей платформенных и бесплатформенных ИНС (БИНС), составляющих базовую информационную основу ИУК ВМЛА поколений 4, 4+, 5. Определение информационного пространства

обеспечивает строгое построение моделей информационных систем ИУК, в том числе ИНС. Введя обозначения:

Ы, - многомерный вектор навигационных параметров;

5 ,а) - инерциальная информация на интервале времени от 0 до /; М- параметры навигационного пространства и гравитационного поля, модель идеальной ИНС определится в виде [3]

Ы, = 0(У</, М, N0).

Оператор © может иметь различные формы, однако в любом случае он включает в себя три интегратора: угловой скорости, линейного ускорения и линейной скорости. Модель идеальной ИНС может быть записана в форме, удовлетворяющей условиям задачи Коши о существовании и единственности решения А^ что позволяет утверждать об однозначности счисляемого вектора Ы, при многообразии возможных форм оператора 0. Любая ИНС решает задачу взаимного определения координатных трехгранников (рис. 6). На рис. 6 показаны также параметры ориентации: матрицы направляющих косинусов С, кватернионы О, векторы конечных поворотов 0, углы последовательных поворотов.

А

Охуг

с?.о;,в; /

Ч-.Э.УЛ \ci.Qi.ei. у.в.у

/ охуг

ОЕМЙЧ

м/

. .^¿РЛ.-Йк 1 :._____

'иг С1 <И , . ........................................

Рис. 6. Схема взаимосвязи координатных трехгранников

Существует особенность счисления линейной скорости в ИНС, связанная с использованием акселерометров с интегрирующими выходами, которые формируют цифровой код, соответствующий интегральной сумме входной величины кажущегося ускорения за малый промежуток времени т. За это время приборный измерительный трехгранник поворачивается и ориентация выходного вектора приращения становится неопределенной. Для платформенных ИНС вследствие малости угловой скорости гирошшформы это не имеет большого значения, а для БИНС проблема правильной интерпретации выходных сигналов датчиков становится довлеющей и во многом предопределяет облик алгоритмов БИНС и их точность.

Приводятся разработанные автором алгоритмы обработки инерциальной информации таких акселерометров [25] и гироскопов. Основу алгоритма обработки выходной информации акселерометров составляют выражения перепроецирования любого вектора А из текущего положения вращающего трехгранника Охуг на зафиксированные в момент времени оси

_ ~ 0 - О2 v

где: А_ - вектор А в проекциях на текущие оси;

А - вектор А в проекциях на фиксированные оси;

© - вектор конечного поворота от Оху^к к Охуг. Полный интеграл на интервале времени тс от вектора кажущегося ускорения а*, полученный в зафиксированных относительно инерциального пространства осях, является полным приращением кажущейся скорости А¥ и определяется как:

'А '

Вектор ЬУ определен в осях связанного трехгранника, зафиксированного на момент г* времени начала цикла интегрирования. Векторная величина Др -локальный интеграл - накапливается на выходах акселерометров за время (I -Второе слагаемое - расчетная величина конической поправки дг- -определится с помощью формул вида:

*увт1 = Хг„-ДС\

где

« л=Л4£1);

/ - выбранная функция расчета ускорения по последовательности значений локальных интегралов;

ул - коэффициенты выбранного метода интегрирования. Период хъ измерения локальных интегралов меньше тс в целое число раз. Накопление локальных интегралов и конических поправок осуществляется в течение времени тс, после чего рассчитывается новое значение вектора скорости в проекциях на оси соответствующего положения связанного трехгранника и осуществляется обнуление счетчиков.

Выходные сигналы гироскопических датчиков угловых перемещений (ДУП) ("квазикоординаты") пропорциональны приращениям интегралов от угловых скоростей вокруг осей чувствительности этих приборов, которые можно считать проекциями на оси Ох, Оу, Ог некоторого вектора а. Ориентация связанного трехгранника относительно инерциального описывается с помощью вектора Ф конечного поворота, связанного с векторами а и ш соотношением:

Ф = а + Фсою\

где а = |ю-<Й; —2 2-(фх(фхйз))

Алгоритм БИНС осуществляет обработку "квазикоординат" с целью формирования вектора ориентации объекта, на котором установлены датчики. Обработка выходной информации датчиков угловых перемещений и расчет вектора ориентации Ф вё осуществляется аналогично тому, как это делается при определении кажущейся скорости.

В работе рассмотрены вопросы контроля точности алгоритмов БИНС. Объективный контроль алгоритма предполагает подачу на его вход эталонного сигнала, получение соответствующего выходного сигнала и сравнение последнего с его эталонным значением. При этом связь между эталонными значениями входных (а и ш)и выходных сигналов (Ф) должна иметь точное аналитическое описание. Показано [28], что получить аналитическое описание связи между "квазикоординатами" и вектором ориентации можно только для частных случаев плоскопараллельного движения, а дай произвольных пространственных движений объекта это невозможно. Соответственно, для алгоритмов обработки информации БИНС, использующих ДУПы, в общем случае возможны только косвенные или приближенные оценки точности.

Особое внимание в работе уделено рассмотрению моделей ошибок ИНС как основы алгоритмов комплексной обработки информации ИУК. Алгоритмические погрешности, не разрушающие функциональную схему идеального алгоритма, приводятся к адекватным погрешностям датчиков, поэтому рассматривается модель ИНС с функционально идеальным алгоритмом 0, возмущенную эквивалентными погрешностями датчиков 5а3, 8а\ погрешностями начальной установки ДМ0 и погрешностями определения характеристик навигационного пространства ДМ [3]:

Л? = 0"(-Л/, У, К) =М + Нш), М,Ы0,8а\87о3, Ш,Мв). Символ "м" означает модельное значение параметра.

Рассмотрены методы формирования модели погрешностей датчиков 8г=Г(5,4 8® 5,0.

Один метод состоит в том, что на основе анализа физических принципов работы прибора в составе его модели удерживаются наиболее существенные составляющие, а сумма остальных членов ряда в силу центральной предельной теоремы заменяется соответствующим гауссовским шумом.

Другой подход состоит в приняли гипотезы о том, что сумма ряда на каждом последовательном временном интервале с точностью до малых случайных величин сходится к элементарным функциям и задача формирования модели сводится к подбору параметров этих функций.

Оба варианта предполагают введение модели погрешностей в состав вектора состояния ИНС, оценка которого осуществляется на борту в реальном масштабе времени.

Третий подход состоит в том, что функциональные зависимости вида 8а = Ца, 1°) н 8й = {(а, а, г0) реализуются в процессе предполетной калибровки высокостабильных датчиков. В предельном случае систематические зависимости модели могут быть скомпенсированы и в рассмотрении останутся случайные вариации модели. Таким образом, модель погрешностей вида

= ^ ^ • У Л ] • + [Е ■ ] • + • У'3 ] • .

где е,, \ - орты координатного трехгранника, в котором ведется рассмотрение вектора эквивалентных погрешностей; и - случайные величины, динамика которых описывается соответствующими дифференциальными уравнениями формирующих фильтров; - параметры модели, является универсальной и обеспечивающей решение задач обработки информации ИУК ВМЛА.

Главной особенностью платформенных ИНС является наличие двух модельных образов опорного трехгранника ОЪ,(рис. 7.): (ОВД)пл связан с гироплатформой, а (ОВД)" соответствует рассчитанному вычислителем системы положению. Связи между ОВД, (Оф^)™ и (О^Т)0М описываются векторами ориентации Ф° и Ф"\ дифференциальные уравнения для которых: = -а" х Ф" +5°" -5° = -ш" хФ" +Ш\ = - <5'' х Ф" + 5'" - ш'' = -ш'' х Ф™ + + 8 й- ш" = - ш" х Ф" + Д©'' + 6©, где - угловая скорость опорного трехгранника

¡5"* - угловая скорость гироплатформы - трехгранника (О^цС,)™1;

- расчетное значение угловой скорости опорного трехгранника, т.е. угловая скорость трехгранника (ОсдО";

Дш° - ошибка формирования расчетного значения угловой скорости -вариация вектора м°;

5о - вектор эквивалентных инструментальных погрешностей гироскопов - эквивалентный дрейф гироплатформы, рассматриваемый в осях опорного трехгранника.

В БИНС строятся расчетные модельные образы (Охуг)" и связанного и опорного трехгранников, ориентация которых относительно исходных описывается векторами Ф' и Ф° (рис. 8.) Дифференциальные уравнения, описывающие поведение этих векторов:

Ф" = -<5° х Ф° + ш"" - = -<о° х Ф° + Д©°, Ф' =-в'хФ' + а''-й' =-ш'хФ'+6ш, где ш* - угловая скорость связанного трехгранника Охуг\

й'м - измеренное гироскопами значение угловой скорости связанного трехгранника;

8ш - вектор эквивалентных инструментальных погрешностей гироскопов, рассматриваемый в осях связанного трехгранника.

(о^пСГ

В™..-'*

(05л?)'

I» ,ф"

Рис. 7. Модельные трехгранники платформенной ИНС

Л

Охуг

а /ф! г..

Cf.Qf.ef

Рис. 8. Модельные трехгранники бесплатформенной ИНС

Ошибки определения угловых координат АХ, Дф и углов ориентации Дх, А*Р, Ду, Д9, Ду определяются как функции от векторов Ф°, Ф™ и Ф' [3].

В работе рассмотрены методы определения понятия «ошибка счисления линейной скорости» и построены соответствующие модели. Один метод рассматривает две группы скаляров: Уф У^ и V* У)Ь У2, первые три из которых являются проекциями вектора фактической скорости точки О на оси идеального трехгранника Ос,г\С„ а другие три являются счисленными (модельными) значениями этих проекций. Причем счисление осуществляется в осях модельного трехгранника Охуг. Величины Ух, Уу, Уг трактуются как модельные аналоги величин Уф У? а разности вида з Р\ - Ух, Л УЦ=УЛ - Уу, Д Ус- Уг называются «ошибками счисления скоростей вдоль осей ОЪ, Ог), <9£». Развернутые выражения для ДКП, Д^ содержат не только ошибки собственно счисления проекций скоростей, но и параметры взаимной ориентации трехгранников 0%и Охуг. Метод получил большое

распространение при проектировании ИНС. Триада скаляров АДКП, АУг не является проекциями некоторого вектора ¿V на оси трехгранников О^цС, или Охуг, так как каждый из этих скаляров получен вычитанием проекций различных векторов на различные оси.

Другой метод состоит в том, что рассматриваются векторы Vй, V, ДУ, образующие векторный треугольник: ДУ = У"-У, где V - идеальный (фактический) вектор скорости объекта, V" - модельный (счисленный) вектор скорости объекта, ДУ - вектор ошибки счисления скорости объекта, который представляет собой вектор в строгом смысле и может быть спроецирован на любые выбранные оси.

В работе приводится подробный анализ указанных вариантов, нашедших практическое применение в задачах обработки информации ИУК ВМЛА.

Глава 5 «Формирование математических моделей компонентов метасистемы и алгоритмов комплексной обработки информации ИУК ВМЛА» содержит примеры приложений разработанных методов математического моделирования при проведении соответствующих НИР и ранних этапов ОКР.

Сущность разработанного метода синтеза и априорной адаптации математических моделей и алгоритмов путем ковариационного анализа на типовых эталонных траекториях состоит в следующем. После построения математической модели информационного канала в виде системы дифференциальных уравнений она приводится к форме Коши:

где X - вектор состояния канала, и» - вектор входных возмущений, А, В -матрицы математической модели.

В составе вектора X выделяется ядро X1, состоящее из погрешностей основных счисляемых величин, и переменная часть, состоящая из элементов эквивалентных погрешностей датчиков. Переменная часть состоит из погрешностей, включенных (А"') и не включенных (А"") в состав оцениваемого Xя

вектора X* = ] . На базе сформированного вектора Х^ строится адаптивно-X

робастный фильтр Калмана. Затем осуществляется имитационное математическое моделирование работы алгоритмов фильтрации на типовых траекториях ВМЛА для разных размерностей вектора^ и настроек фильтра. В качестве обобщенного критерия качества принимается функционал

т

Л = где: ри — диагональные элементы ковариационной матрицы

ы

вектора состояния X1'-, с-, - весовые коэффициенты; т — количество оцениваемых переменных.

Для настройки параметров фильтра используется минимаксный критерий качества [5, 7, 26], который для временного интервала коррекции 4с[/0, 7], множества типичных законов изменения параметров движения и траекторий полета ВМЛА, для которого элементы переходной матрицы Р фильтра образуют множество Уг, множества Уд и Ук значений параметров

входных и измерительных шумов системы, множества VPo начальных значений ковариационной матрицы Р, множеств Vqc и VKc варьируемых параметров фильтра запишется в виде:

J„ = min тих J

Qcœ VQc Fe VF tkc[t0, T]

R, с Vgc QcVü Rcz Vg PoczVP0.

Для каждого режима работы и состава измерителей ИУК существует наилучшая структура оцениваемого вектора состояния и параметров настройки фильтра, которые определяются в ходе наземных и уточняются в процессе летных испытаний. Рекомендуемый порядок наращивания модели: 1) ядро вектора состояния, 2) постоянные случайные дрейфы, 3) динамические дрейфы, 4) смещения нулей акселерометров. Размерность модели, используемой для построения фильтра, зависит от точности и стабильности корректирующей информации и от располагаемой вычислительной мощности. На основе разработанного метода предложены структуры моделей базовых систем бортовых комплексов разных JIA.

Разработаны алгоритмы КОИ обзорно-прицельных (ОПС) и навигационных систем (НС), основанные на решении векторного треугольника положения (рис. 9). При известной величине Rop, выбираемой из бортовой базы данных, использование информации ОПС о векторе D0P обеспечивает решение задач коррекции ИНС (рис. 10а) и контроля спутниковых НС (рис. 106) с целью обеспечения информационной целостности и помехозащищенности комплекса.

Рис. 9. Векторный треугольник положения в задачах КОИ

МИП ор

А» —»

АОЙ ОПС

ЛОИ инс

ФП

ФКП

- "f

АРФК

МИП "ор

DOP |

АОИ ОПС ФП

-^ЛЛ

АОИ СНС ФВГ

ЮФ

а) коррекция ИНС

б) контроль точности СНС

Рис. 10. Схема КОИ ОПС и НС

В любом случае по информации ОПС и модели информационного поля (МИП) ориентиров формируется вектор , который сравнивается с вектором Ядд, определяемым контролируемым каналом. Невязка обрабатывается с помощью фильтра и формируется оценка погрешностей НС. На рис. 10 обозначены: ФП - блок формирования параметров

треугольника, ФН - формирование невязок, АОИ - автономная обработка информации, ПЗФ - помехозащитный фильтр, ФКП - формирование корректирующих поправок. Современные ОПС, при уровне собственных погрешностей 5-40 м по дальности и 7^10' по углам, способны эффективно решать эти задачи.

Разработаны алгоритмы решения задачи микронавигации -определения параметров движения точки ЛА, удаленной от его центра масс. Вблизи от точки интереса устанавливаются акселерометры и гироскопы, на которых строится БИНС. Задача микронавигации сводится к КОИ центральной ИНС комплекса, установленной вблизи центра масс ЛА, СНС и БИНС. Предложена двухступенчатая система адаптивно-робастной КОИ: СНС-ИНС и ИНС-БИНС (рис. 11). Показано, что использование высокочастотного (до 20 Гц) замкнутого контура коррекции БИНС по ИНС, юстировки инерциальных систем на уровне 2-КЗ' и синхронизации их информации на уровне 10 мс обеспечивает высокое качество микронавигации (до 0,5 м/с по скорости) даже в условиях упругих деформаций носовой части ЛА в пределах 20^30'.

Рис. 11. Схема КОИ при решении задачи микронавигации

Рассмотрены методы КОИ при организации резервного режима довыставки БИНС на подвижном основании (корабле) с помощью встроенного приемника СНС. Особенностями сформированных алгоритмов являются разомкнутая схема включения фильтра и использование метода быстрой адаптации. Методами математического моделирования установлено, что алгоритм оценивания погрешностей БИНС и их последующего прогноза и компенсации может обеспечить точность счисления координат до К2 миль за час, а автономные погрешности при этих условиях могут достигать 15 миль за час. Разработанные алгоритмы легли в основу ПМО бортового комплекса ВМЛА палубного базирования в части обеспечения режима довыставки и коррекции БИНС для последующих натурных испытаний.

Разработаны алгоритмы КОИ аэрометрических и высокоточных НС, основанные на решении векторного треугольника скоростей (рис. 12). Здесь о" - вектор скорости ЛА относительно атмосферы; о - вектор скорости ЛА относительно Земли; и - ветер. Алгоритм КОИ работает в двух режимах: коррекция аэрометрического канала и обеспечение режима сверхманевренности.

' шшшйш _ _

о = и-и

Ъ+(и + в>)хЪ = а + ~§ й+(и + ф)хй=£г+П и' +(и + ш/)хи* =а-Я

Рис. 12. Векторный треугольник скоростей в задачах КОИ

В первом случае осуществляется формирование невязки между точной НС и аэрометрическим каналом, в результате адантивно-робастной обработки которой формируются оценки ветра и погрешностей измерителей воздушной скорости и аэродинамических углов (рис. 13а). Во втором случае, когда ВМЛА переходит в режим полета с углами атаки 60° и более и эти измерители теряют работоспособность, осуществляется расчет значений аэродинамических углов а, ¡3 и воздушной скорости |о*| по информации НС и

АРФК (рис. 136). Погрешность расчета аэродинамических величин при этом составляет около 1%. На рис. 13 обозначены: КВ - гсурсовертикаль, АЭР -аэрометрические приборы.

а) режим коррекции б) режим сверхманевренности

Рис. 13. Схема КОИ аэродинамического и навигационного каналов

Обеспечение за счет КОИ информационной целостности комплекса в режиме сверхманевренности существенно расширяет функциональные возможности ИУК и эффективность действия ВМЛА.

Рассмотрено также применение математического моделирования при разработке алгоритмов решения задач самолетовождения для групповых действий в плотном строю. Приведенные в главе результаты неоднократно публиковались автором и использовались при решении многих прикладных задач [2,3,5,7,24,26,29].

В главе 6 «Математическое моделирование при решении проблем повышения качества информационного обеспечения бортовых комплексов ВМЛА» приведены основные результаты применения изложенных теоретических положений к решению практических задач разработки и исследования ИУК ВМЛА на завершающих этапах ОКР.

В первом разделе рассмотрены [22] вопросы математического моделирования применительно к задаче информационной интеграции серийной ИНС средней точности и высокоточного приемника СНС, осуществляемой в рамках модернизации ИУК строевых ВМЛА. Выбрана разомкнутая схема системы как требующая минимальной доработки

модернизируемого комплекса (рис. 14). Сформирован базовый вектор X состояния модели ошибок ИНС, на начальном этапе включавший: АУ™, АУ™, Ф""л, Ф™^ АТо, 6©^, 8©,,, построены алгоритмы формирования информационных невязок инерциального и спутникового каналов, а также обработки этих невязок и формирования оценок вектора состояния.

С целью компенсации выявленного в ходе летных испытаний влияния динамических дрейфов гироскопов, разработан метод его автоматической калибровки на борту. Для этого в состав вектора состояния X включены четыре коэффициента динамических дрейфов горизонтальных каналов -величины бо^/а», 5ют/а^ бсо^/а,,, бю^/а^ и по результатам моделирования сформирован облик алгоритмов КОИ и подобраны параметры настройки алгоритмов выделения и компенсации влияния дрейфов[22]. Летные испытания показали, что доработанное таким образом ПМО в режиме прогноза обеспечивает высокую точность комплекса: в течение часа после 5-минутного сеанса коррекции ошибки комплексных координат не превысили 500 м по долготе X и 800 м по широте <р, а автономных за то же время -4100 м и 4500 м соответственно.

Рис. 14. Схема комплексирования ИНС и СНС

Во втором разделе рассмотрены вопросы математического моделирования и обработки информации ИУК ВМЛА поколения 4+. В рамках решения задачи синтезированы алгоритмы КОИ ИНС, СНС и доплеровского измерителя скорости и сноса [2, 3, 5, 23]. Особое внимание уделено проблеме идентификации курсовой погрешности, для чего разработана и внедрена сетевая структура алгоритмов фильтрации [2, 5]. Достигнутая точность коррекции курса, обеспечивающая высокое качество решения задач комплекса, подтверждена летными испытаниями (табл. 1).

Проведено исследование возможности использования разработанных алгоритмов КОИ для послеполетного экспресс-анализа. Установлено, что качество оценивания курсовой погрешности с помощью разработанного алгоритма КОИ соответствует качеству существующих сертифицированных средств послеполетной обработки данных [23] (рис. 15).

Таблица 1.

Точность формирования навигационных параметров__

параметр (погрешность) Штатная работа ИНС \ Нештатная работа ИНС

автономный канал комплексный канал автономный канал

прогноз оценивание прогноз

курс, УГЛ.МИН. 8-10 6-8 5 10-12 до 600

скорость, м/с 1-2 0,5-1 ОД 2-3 до 50

координаты, КМ 2-3 1-2 од 1-3 до 100

Рис. 15. Точность послеполетной оценки погрешности курса

В третьем разделе рассмотрены вопросы моделирования на этапе испытаний при обеспечении точности начальной выставки (НВ) ИНС палубного базирования. Разработка алгоритма НВ проводилась на стендах, обеспечивающих имитацию угловой качки или линейных колебаний. Натурные испытания на море выявили некорректность настроек алгоритмов из-за несоответствия условий проведения испытаний на море и на лабораторных стендах. Доведение ПМО НВ ИНС выполнено в два этапа:

• доработка стенда угловой качки до комплексного;

• настройка на нем алгоритма НВ до требуемого качества выставки. Можно считать, что в реальных условиях на море акселерометры ИНС ЛА измеряют ускорение

а0 =ИС + Ехр + юх(ёхр// + 2юхГр + где ас - абсолютное ускорение точки С стартовой позиции ЛА на палубе; в, и - абсолютные угловые ускорение и скорость корабля; р - вектор положения ИНС ЛА относительно точки С; Кр, - скорость и ускорение движения ЛА относительно корабля. Стенд угловой качки не предусматривает моделирование слагаемых ехр, ёх(а>хр), 2шхКр и #р, ав модели ускорения отсутствует составляющая от орбитального движения корабля. Для доработки стенда в его состав введены блоки, вычисляющие недостающие слагаемые и прибавляющие соответствующие поправки к

сигналам, поступающим на вход ПМО НВ. Контрольные эксперименты показали, что поведение выходных параметров алгоритма НВ ИНС на доработанном стенде вполне соответствует тому, что наблюдалось в натурных работах на море. После этого была проведена серия экспериментов по моделированию различных условий движения и качки, в ходе которых осуществлена настройка параметров алгоритма начальной выставки, обеспечивающая требуемую точность. Результаты повторных натурных испытаний на море (табл. 2) полностью удовлетворяют требованиям ТЗ.

Таблица 2.

Результаты натурных испытаний алгоритма начальной выставки

Движение корабля Время счисления, мин Погрешности счисления скорости, м/с Погрешности счисления координат, км

|Ах)Е| |Ат)ы1 |АХ| |Дф|

Хода нет, курс 133° 30 <0,30 <0,35

Ход 22 узла, курс 85° 37 <0,3 <1,1 <0,2 <1,4

Ход 14 узлов, курс 270°±30° 60 <0,4 <1,3 <0,6 <1,9

Применение методов математического моделирования позволило в условиях ограниченного лимита времени и средств решить важную научно-техническую проблему испытаний и доработки режима начальной выставки ИНС ЛА палубного базирования и обеспечить сдачу объектов заказчику.

Основные научно-технические выводы по работе.

1. Для обеспечения выполнения функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения необходимо построение многоуровневой системы алгоритмов адаптивно-робастной комплексной обработки информации, моделирующей состояние объектов в информационном пространстве.

2. Методической основой алгоритмов КОИ ИУК ВМЛА, обеспечивающей информационное единство и целостность комплекса, является модель информационного пространства на базе семейства уровневых поверхностей и системы координатных трехгранников, причем наилучшая точность навигационных определений достигается при использовании квазиэллипсоидов. Бесселево отображение квазиэллипсоида обеспечивает построение системы бортовых алгоритмов решения позиционных задач с высокой точностью.

3. Адаптивность моделей и алгоритмов КОИ ИУК к различным условиям применения обеспечивается методами: априорной адаптации на основе ковариационного анализа и минимаксного критерия качества, текущей адаптации на основе согласования расчетной и фактической ковариаций и сетевой фильтрации данных, и долгосрочной адаптации с использованием энергонезависимой памяти комплекса.

4. Информационной основой ИУК ВМЛА являются ИНС, унифицированные математические модели погрешностей которых строятся на базе малых векторов поворотов координатных трехгранников, а также «скалярного» и «векторного» методов определения погрешностей счисления скорости. Применимость аналитических методов контроля точности алгоритмов перспективных БИНС, реализующих измерение и обработку «квазикоординат», ограничена динамикой объекта.

5. Методической основой математического моделирования ИУК ВМЛА в лабораторных условиях, обеспечивающей высокое качество результатов и их соответствие экспериментальным данным, является эталонная траектория. Требованиям, предъявленным к эталону, удовлетворяет траекторная информация, полученная методом аналитического восстановления кубических сплайн-аппроксимаций результатов натурных работ.

6. Методы автоматической калибровки на борту на основе субоптимальной фильтрации текущих измерений и лабораторной калибровки по результатам анализа полетных данных обеспечивают высокую эффективность компенсации динамических дрейфов платформенных ИНС модернизируемых комплексов серийных ВМЛА.

7. Метод субоптимальной обработки записанной в полете комплексной информации обеспечивает проведение оперативного экспресс-контроля точности работы ИУК ВМЛА.

8. Метод полунатурных испытаний режима начальной выставки ИНС на качающемся основании, предусматривающий корректировку выходных сигналов измерительных приборов на рассчитываемые величины поправок, соответствующие моделируемому движению объекта, по своим возможностям настройки и контроля алгоритмов ИНС эквивалентен натурным испытаниям.

В заключении сформулированы главные теоретические и практические итоги диссертации: развитие теории обработки бортовой информации и прикладных методов моделирования ИУК ВМЛА, проверка теоретических положений нолуыатурньши экспериментами и летными испытаниями, внедрение полученных результатов в серийное производство.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Бабиченко A.B., Орехов М.И., Рогалев А.П. Основы построения системы комплексной обработки информации в интегрированных комплексах бортового оборудования перспективных многофункциональных летательных аппаратов // Авиакосмическое приборостроение - 2007.-№ 2. - С.43-49.

2. Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Математическое моделирование инерциально-спутниковых систем навигации и управления летательных аппаратов // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2002. - № 4. - С. 60-71.

3. Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Методы и алгоритмы интеграции данных инерциально-спутниковых навигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. - 2002. - №4. - С. 9-24.

4. Рогалев А.П., Бабиченко A.B., Радченко И.В. Математическое моделирование эталонной фазовой траектории движения летательного аппарата в околоземном навигационном пространстве // Авиакосмическое приборостроение. - 2002. - №6. - С.29-32.

5. Интегрированная динамически реконфигурируемая система комплексной обработки информации бортовых комплексов навигации, управления и наведения / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, A.B. Бабиченко, СЛ. Сухорукое // Авиакосмическое приборостроение. - 2002. - № 6. - С.8-14.

6. Бабиченко A.B. Геометрия базовых поверхностей околоземного навигационного пространства // Авиакосмическое приборостроение. -2008.-№8.-С. 33-47.

7. Джанджгава Г.И., Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Интегрированная адаптивно-робастная система обработки информации с переменной управляемой структурой // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2000. - № 8. - С.73-77.

8. Комплексная обработка информации навигационных и обзорно-прицельных систем / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, С.Я. Сухоруков, A.B. Бабиченко // Авиакосмическое приборостроение. - 2002. - № 6. -С. 15-29.

9. Комплексная обработка информации инерциальных навигационных систем в режиме начальной выставки ИНС на палубе корабля / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, В.И. Манохин, A.B. Бабиченко //Авиакосмическое приборостроение. - 2007. - №2. - С.22-35.

Ю.Пат. 2232376 (РФ), МПК G01C 23/00. Информационно-управляющий комплекс многофункциональных летательных аппаратов / A.B. Бабиченко, Г.И. Герасимов, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, В.В. Негриков, М.И. Орехов, В.П. Полосенко, А.П. Рогалев, A.A. Семаш, К.В. Шелепень. -Заявлено 25.09.03; Опубл. 10.07.04, Бюл. № 19.

11.Пат. 2232102 (РФ), МПК В64С 13/00. Распределенный информационно-управляющий комплекс группы многофункциональных летательных аппаратов / A.B. Бабиченко, В.М. Бражник, Г.И. Герасимов, B.C. Горб, Г.М. Гущин, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, В.В. Негриков, М.И. Орехов, В.П. Полосенко, А.П. Рогалев, A.A. Семаш, К.В. Шелепень, В.М. Шерман. - Заявлено 21.10.03; Опубл. 10.07.04, Бюл. № 19.

12.Пат. 2232377 (РФ), МПК G01С 23/00. Распределенный информационно -управляющий комплекс подвижных объектов / A.B. Бабиченко, Г.И. Герасимов, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, В.И. Манохин, В.В. Негриков, М.И. Орехов, В.П. Полосенко, А.П. Рогалев, АЛ. Семаш, К.В. Шелепень, В.М. Шерман-Заявлено 25.09.03; Опубл. 10.07.04,Бюл.№19.

13.Пат. 2238522 (РФ), МПК В64С 13/00. Комплекс начальной выставки инерциальной системы / A.B. Бабиченко, К.А. Бахонин, В Л. Будкин, С.М.

Габбасов, В.П. Голиков, Г.И. Джанджгава, C.B. Ларионов, B.C. Магнусов,

B.И. Манохин, В.В. Негриков, В.П. Полосенко, В.М. Шерман - Заявлено 27.11.03; Опубл. 20.10.04, Бюл. № 29.

14.Пат. 2263280 (РФ), МПК G01C 23/00. Комплексная информационная система / A.B. Бабиченко, В.М. Бражник, В.Н. Вишнева, С.М. Габбасов, Г.И. Джанджгава, В.И. Манохин, A.C. Никулин, М.И. Орехов, В.П. Полосенко, А.П. Рогалев, С.Я. Сухоруков, К.В. Шелепень. - Заявлено 23.03.04; Опубл. 27.10.05, Бюл. № 30.

15.Пат. 2263281 (РФ), МПК G01C 23/00. Комплексная навигационная система / A.B. Бабиченко, В.М. Бражник, Г.И. Герасимов, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, О.И. Куколевский, A.C. Никулин, М.И. Орехов, И.В. Радченко, А.П. Рогалев, СЛ. Сухоруков, К.В. Шелепень. -Заявлено 23.03.04; Опубл. 27.10.05, Бюл. № 30.

16.Г1ат. 2265190 (РФ), МПК G01C 23/00. Комплексная навигационная система / A.B. Бабиченко, В.М. Бражник, Г.И. Герасимов, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, A.C. Никулин, М.И. Орехов, И.В. Радченко, А.П. Рогалев, С.Я. Сухоруков, К.В. Шелепень, В.К. Шкред. - Заявлено 23.03.04; Опубл. 27.11.05, Бюл. №33.

17.Пат. 2260177 (РФ), МПК G01С 23/00. Комплексная навигационная система / A.B. Бабиченко, В.М. Бражник, Г.И. Герасимов, Г.И. Джанджгава, В.В. Кавинский, М.И. Орехов, И.В. Радченко, А.П. Рогалев, К.В. Шелепень, В.К. Шкред. - Заявлено 23.03.04; Опубл. 10.09.05, Бюл. № 25.

18.Пат. на пол. модель № 34724 (РФ), МПК 7G01C23/00. Комплексная навигационная система / Г.И. Джанджгава, A.B. Бабиченко, B.C. Горб,

C.Н. Ищенко, В.В. Кавинский, В.И. Логинов, A.C. Никулин, A.A. Никулина, М.И. Орехов, A.A. Семаш. - Заявлено 24.06.03; Опубл. 10.12.03, Бюл. №34.

19.Развитие интеллектуальных интегрированных комплексов бортового оборудования навигации, управления и наведения летательных аппаратов в разработках Раменского приборостроительного конструкторского бюро /Г.И. Джанджгава, Г.И. Герасимов, П.Ю. Петкевичюс, С.Я. Сухоруков, A.B. Бабиченко, И.А. Гайнуллин, A.B. Чернодаров // Авиакосмическое приборостроение. - 2008. - № 2. - С.2-10.

20.Полунатурное моделирование качки корабля в задачах обработки инерциальной информации / A.B. Бабиченко, В.П. Голиков, C.B. Ларионов, В.И.Манохин, И.В.Радченко, А.В.Требухов // Авиакосмическое приборостроение. -2008. -№ 11. - С. 55-58.

21. Алгоритмы решения задач бортовым комплексом навигации и управления летательного аппарата в режиме сверхманевренности / В.М. Бражник, А.П. Рогалев, A.B. Бабиченко, A.C. Никулин, С.Я. Сухоруков //Авиакосмическое приборостроение. - 2002. - №6. - С.33-34.

22.Бабиченко A.B., Никулин A.C., Радченко И.В. Информационная интеграция инерциальной и спутниковой навигационных систем в модернизируемых бортовых комплексах высокоманевренных летательных аппаратов // Авиакосмическое приборостроение. ~ 2008 - №11.- С. 18-25.

23.Бабиченко AB., Шкред В.К. Оценка курсовой погрешности инерциальных навигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. - 2008. - № 11. -С.12-17.

24.Гайнуллин И.А., Бабиченко A.B. Математическое моделирование ситуационной системы интеллектуальной поддержки решения задач самолетовождения в плотном строю // Авиакосмическое приборостроение. - 2008. -№11.- С.45-54.

25.Бабиченко A.B. Метод построения алгоритмов обработки информации бесплатформенной инерциальной навигационной системой // Научно-методические материалы по системам навигации и управления летательными аппаратами / Под ред. ВЛХарькова. - М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 1995. - 180 с.

26.Бабиченко A.B., Джанджгава Г.И., Рогалев А.П. Оптимизация математической модели ошибок БИНС и их коррекция от спутниковой навигационной системы //Гироскопия и навигация -1996-№ 2-С. 50-51.

27.Бабиченко A.B., Некрасов A.B. Математические модели нейронных сетей в задачах пилотажно-навигационного комплекса // Авиакосмическое приборостроение. - 2008. - №11. - С. 33-40.

28.Бзбиченко A.B., Рогалев А.П. К вопросу о контроле точности алгоритмов БИНС // Авиакосмическое приборостроение. - 2006. - № 10. - С.27-29.

29.Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Исследование методов комплексирования бесплатформенных инерциальных и спутниковых навигационных систем // Научно-методические материалы по системам навигации и управления летательными аппаратами / Под ред. В.П. Харькова. - М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 1995. - 180 с.

ЗО.Чернодаров A.B., Бабиченко A.B. Контроль и адаптивно-робастная защита целостности инерциальных измерительных модулей //Авиакосмическое приборостроение. - 2008. -№11.- С.59-64.

31.Пат. 2241208 (РФ), МПК В64С 13/00. Измеритель курса подвижного объекта / A.B. Бабиченко, В.Н. Вишнева, С.М. Габбасов, Г.И. Джанджгава, B.C. Магнусов, В.И. Манохин, В.В. Негриков, М.И. Орехов, В.П. Поло-сенко, А.П. Рогалев. - Заявлено 04.12.03; Опубл. 27.11.04, Бюл. № 33.

32.Пат. 2209747 (РФ), МПК В 64D 45/00. Пилотажный индикатор / A.B. Бабиченко, М.И. Орехов, И.В. Радченко, В.К. Шкред. - Заявлено 21.08.01; Опубл. 10.08.03, Бюл. № 22.

33.Пат. 2011170 (РФ), МПК G01C21/00. Способ определения координат подвижного объекта / A.B. Бабиченко. - Заявлено 04.10.91; Опубл. 15.04.94, Бюл. №7.

34.Пат. 2059205 (РФ), МПК G01C21/00. Способ определения параметров ориентации и навигации подвижных объектов / A.B. Бабиченко. -Заявлено 15.05.92; Опубл. 27.04.96, Бюл. № 12.

35.Пат. 2079141 (РФ), МПК G01P3/36. Датчик абсолютной линейной скорости объекта / Бабиченко A.B. - Заявлено 14.10.92; Опубл. 10.05.97, Бюл. № 13.

Подписано к печати 8.05.09 Заказ Хг 324 Объем 2,0 печл, Тираж 100 экз. Типография МГТУ им. Н.Э. Баумана 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5 263-62-01

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ И ЗАДАЧИ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И 22 МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ КОМПЛЕКСОВ ВЫСОКОМАНЕВРЕННЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

1.1. Структура, состав и развитие бортовых информационно- 22 управляющих комплексов высокоманевренных летательных аппаратов

1.2. Математическое моделирование ИУК и его связей в реальном 34 масштабе времени в задачах комплексной обработки информации

1.2.1. Информационная метасистема и ее связи

1.2.2. Многоуровневая система комплексной обработки 40 информации ИУК ВМЛА

1.3. Математическое моделирование комплекса как звено 65 технологического процесса разработки и исследований бортовых алгоритмов и систем

1.3.1. Роль и место математического моделирования при 66 проектировании, испытаниях и эксплуатации ИУК ВМЛА

1.3.2. Система имитационного математического моделирования

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ВВЕДЕНИЕ

ИУК ВМЛА 1.4. Выводы по главе

МОДЕЛЬ

ГЛАВА

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ

ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА

2.1. Геометрия базовых поверхностей околоземного навигационного 90 пространства

2.1.1. Базовые поверхности навигационного пространства

2.1.2. Метрические свойства навигационного риманова 92 пространства

2.1.3. Особые точки навигационного риманова пространства

2.2. Решение геодезических задач на поверхности квазиэллипсоида

2.2.1. Бесселево изображение геодезической линии 101 квазиэллипсоида на единичной сфере

2.2.2. Решение прямой геодезической задачи на квазиэллипсоиде

2.2.3. Решение обратной геодезической задачи на 107 квазиэллипсоиде

2.2.4. Линия центрального сечения и ортодромические 110 координаты в решении геодезических задач на квазиэллипсоиде

2.2.5. Согласование счисленных и картографированных 116 координат

2.3. Кинематика координатных трехгранников навигационного 119 пространства

2.4. Математические модели информационных полей

2.5. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ФОРМИРОВАНИЕ ЭТАЛОННОЙ ТРАЕКТОРИИ 130 ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТА В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ

3.1. Эталонная траекторная информация

3.1.1. Основные требования к эталонной траектории

3.1.2. Выбор ключевых параметров

3.2. Формирование массивов опорной траекторной информации

3.2.1. Метод разбиения траектории на типовые элементы

3.2.2. Численные решения уравнений движения объекта

3.2.3. Использование результатов натурных испытаний

3.3. Формирование аппроксимирующих функций для массивов 147 опорной информации

3.3.1. Кусочная аппроксимация элементарными кривыми

3.3.2. Аппроксимация с помощью тригонометрических рядов 150 Фурье

3.3.3. Кубические сплайны и их приложение к задаче 152 аппроксимации

3.4. Восстановление полной эталонной информации

3.4.1. Восстановление траекторией информации по 156 географическим координатам и углам ориентации

3.4.2. Восстановление траекторной информации по вектору 158 относительной скорости

3.4.3. Восстановление траекторной информации по декартовым 161 координатам и углам ориентации

3.4.4. Восстановление траекторной информации по декартовым 165 координатам и вектору конечного поворота

3.5. Моделирование движения произвольных точек BMJIA

3.6. Выводы по главе

ГЛАВА 4. МОДЕЛИ БАЗОВЫХ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ ИУК 176 ВМЛА

4.1. Нелинейные модели инерциальных навигационных систем

4.1.1. Обобщенный алгоритм инерциального счисления

4.1.2. Алгоритмы обработки инерциальной информации

4.1.3. Точность алгоритмов обработки инерциальной 189 информации

4.2. Модели ошибок инерциальных навигационных систем

4.2.1. Модели ошибок ориентации координатных трехгранников

4.2.2. Модели ошибок счисления линейной скорости

4.2.3. Модели эквивалентных погрешностей измерительной 210 информации

4.3. Стохастические модели ошибок базовых инерциальных систем

4.3.1. Структуризация моделей ошибок

4.3.2. Уравнения погрешностей фильтрации

4.3.3. Нормализация модели ошибок

4.4. Выводы по главе

ГЛАВА 5. ФОРМИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 231 КОМПОНЕНТОВ МЕТАСИСТЕМЫ И АЛГОРИТМОВ КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ИУК ВМЛА

5.1. Ковариационный анализ при синтезе математических моделей

5.2. Математическое моделирование при оценке требований 238 технического задания по точности решения задач ИУК ВМЛА

5.2.1. Оценка точности коррекции ИНС по СНС в составе 238 навигационного комплекса самолета

5.2.2. Оценка точности начальной выставки и автономного 245 счисления микромеханической БИНС

5.3. Разработка и лабораторные испытания методов и алгоритмов 251 решения функциональных задач ИУК ВМЛА

5.3.1. Комплексная обработка информации навигационных и 252 обзорно-прицельных средств в составе ИУК'ВМЛА

5.3.2. Контроль и обеспечение информационной целостности ИУК 260 за счет КОИ навигационных и обзорно-прицельных средств

5.3.3. Обеспечение информационной целостности ИУК в режимах 263 сверхманевренности ВМЛА

5.3.4. Довыставка БИНС на подвижном основании с помощью 270 информации СНС

5.3.5. Разработка алгоритмов, решения задачи микронавигации и 276 оценка их точности методом математического моделирования

5.3.6. Математическое моделирование алгоритмов решения задач 287 самолетовождения в плотном строю 5.4. Выводы по главе

ГЛАВА 6. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ 295 РЕШЕНИИ ПРОБЛЕМ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ БОРТОВЫХ КОМПЛЕКСОВ ВМЛА

6.1. Математическое моделирование при обеспечении точности 295 решения навигационных и специальных' задач в модернизируемых бортовых комплексах ВМЛА «4+» поколения на базе платформенных ИНС с постоянным радиусом настройки

6.1.1. Особенности обработки информации и математической 296 модели серийной платформенной ИНС средней точности

6.1.2. Выбор схемы комплексирования систем и синтез 301 алгоритмов формирования и обработки информационных невязок

6.1.3. Влияние и компенсация динамических дрейфов

6.1.4. Летные испытания разработанных алгоритмов 311 комплексной обработки инерциально-спутниковой информации

6.2. Математическое моделирование при обеспечении точности 316 решения навигационных и специальных задач в бортовых комплексах ВМЛА «4+» поколения на базе платформенных ИНС с встроенным вычислителем

6.2.1. Особенности математической модели платформенной ИНС 316 «мильной» точности

6.2.2. Влияние курсовой ошибки на точность системы и ее 323 оценивание в реальном масштабе времени

6.2.3. Послеполетное оценивание курсовой ошибки путем 327 обработки результатов летных экспериментов

6.3. Математическое моделирование при обеспечении точности 334 начальной выставки базовых инерциальных систем ИУК ВМЛА на подвижном основании

6.3.1. Математические модели и алгоритмы комплексной 334 обработки информации инерциальных навигационных систем в режиме начальной выставки на палубе корабля

6.3.2. Математическое моделирование при полунатурном 347 испытании алгоритмов начальной выставки ИНС

6.3.3. Натурные испытания алгоритмов начальной выставки ИНС 356 на палубе корабля

6.4. Выводы по главе вывода

Прогрессирующий рост и усложнение техники на фоне современных межгосударственных отношений приводит к острому соперничеству в области высоких технологий, в том числе авиации, роль которой неуклонно возрастает. Анализ перспектив развития авиации [52] показывает, что одновременно с сокращением количества типов самолетов увеличивается круг решаемых ими боевых задач, выполняемых в любое время суток в простых и сложных метеоусловиях. Применительно к фронтовой авиации это означает переход к многофункциональным летательным аппаратом (ЛА). Это подразумевает установку на эти самолеты разнообразного оборудования, позволяющего совершать полеты в различных условиях, получать и обрабатывать информацию о внешней обстановке, состоянии бортовых систем и осуществлять воздействие по воздушным и наземным целям с помощью различных бортовых средств поражения. При этом экипаж (как правило, один-два человека) принимает решения о наилучшей траектории выхода к цели и применении оружия, управляет ЛА, используя пилотажные, навигационные, связные, радиолокационные и оптоэлектронные системы, средства государственного опознавания и радиоэлектронной борьбы, постоянно контролирует выполнение боевой задачи на основе информации, полученной от бортовых разведывательно-прицельных средств и внешних источников. Выполнить такой объем работы невозможно без объединения перечисленных выше средств в комплексные интегрированные системы, а также без обеспечения их взаимодействия с экипажем. Таким образом, развитие бортовых информационно-управляющих комплексов (ИУК) приобретает особую значимость при дальнейшей эволюции фронтовой авиации. Информационно-управляющий комплекс:

• осуществляет сбор и обработку информации о состоянии летательного аппарата (ЛА) и взаимодействующих с ним объектов;

• осуществляет интеллектуальную и информационную поддержку процесса решения частных задач и принятия экипажем конкретных решений во всех полетных ситуациях;

• облекает принятые решения в форму управляющих воздействий на ЛА и другие объекты;

• осуществляет реализацшо этих воздействий и контроль получаемых при этом результатов.

Условия выполнения полетных заданий летательных аппаратов непрерывно усложняются и для перспективных высокоманевренных ЛА (ВМЛА) характеризуются следующими особенностями:

• активным противодействием противника;

• малой уязвимостью, малозаметностью и/или высокой маневренностью целей;

• диапазоном скоростей от нулевых до гиперзвуковых;

• быстрыми изменениями тактической обстановки;

• высокой ценностью целей для противоборствующих сторон;

• большим количеством взаимодействующих с ЛА физических объектов. Столь жесткие условия выдвигают соответствующие требования к информационному обеспечению ИУК ВМЛА, к числу которых можно отнести:

• высокие точность и надежность решения задач навигационного обеспечения;

• ограниченное время решения специальных задач;

• большие объемы обрабатываемых данных;

• высокие информационные устойчивость, целостность и живучесть комплекса;

• широкий открытый перечень решаемых функциональных задач.

Разработка ИУК ВМЛА, удовлетворяющих этим требованиям, неизбежно приводит к соответствующему усложнению и удорожанию комплексов. Это объективно ведет к необходимости все более широкого применения технологий математического моделирования на этапах разработки, испытаний и технического сопровождения бортовых комплексов. Математическое моделирование, в известной степени заменяя работу с реальными дорогостоящими компонентами ИУК работой с их образами или моделями, позволяет существенно снизить трудоемкость и стоимость некоторых этапов работ по созданию ИУК. Возможность проведения полномасштабного математического моделирования работы ИУК обусловлена достигнутым уровнем вычислительной техники, несопоставимым с тем, что было 15-20 лет назад. Сегодня можно ставить и успешно решать задачи моделирования практически любых информационных связей и физических процессов бортовых комплексов и систем.

С другой стороны, повышение требований к информационному обеспечению ИУК ВМЛА ведет к необходимости разработки все более сложных алгоритмов обработки в реальном масштабе времени многообразной информации измерительных устройств комплекса, при этом требуется использовать все более тонкие и сложные математические модели самих бортовых систем, летательного аппарата и взаимодействующих с ним объектов. Это - другое направление математического моделирования ИУК ВМЛА, успех которого также в значительной мере обусловлен достигнутым уровнем развития бортовых вычислительно-коммуникационных средств.

Можно констатировать, что усложнение решаемых бортовыми ИУК ВМЛА задач наряду с качественным ростом возможностей вычислительно-коммуникационной техники предопределяют развитие методов математического моделирования ИУК ВМЛА по двум основным направлениям: во-первых, моделирование работы комплекса становится важной составляющей процесса разработки и исследований бортовых алгоритмов и систем, во-вторых, моделирование состояния и поведения ВМЛА и его бортового оборудования в информационном пространстве в реальном масштабе времени составляет основное содержание комплексной обработки информации ИУК при его штатной эксплуатации.

Сложившиеся тенденции развития ИУК существенно обостряют вопросы информационной интеграции бортового оборудования и математического моделирования ИУК ВМЛА, выводя их на уровень важнейших,научно-технических задач авиационной промышленности.

Целью диссертации является разработка методов моделирования и комплексной обработки информации, обеспечивающих выполнение функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения и повышающих эффективность проектирования и испытания бортовых комплексов.

Основным объектом исследования в диссертации является ИУК ВМЛА и его связи с информационным пространством, при этом в качестве предмета исследований выступает математическая модель комплекса и методы обработки комплексной информации.

Представляемый научный труд являет собой обобщенное изложение некоторых результатов, полученных автором при выполнении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, проводившихся на кафедре «Приборы и системы ориентации, стабилизации и навигации» и в Раменском приборостроительном конструкторском бюро в течение последних 15-ти лет, в которых автор принимал активное участие совместно с учеными и специалистами ОАО «РПКБ», МГТУ им. Н.Э.Баумана, МАИ им. С.Орджоникидзе, ВВИА им. Н.Е.Жуковского, ОАО «ОКБ Сухого» и других научно-производственных коллективов. Основными методами решения задач при этом явились:

• математическое имитационное моделирование комплекса, его отдельных компонентов и связей;

• полунатурное моделирование;

• летные испытания ИУК ВМЛА и послеполетный анализ результатов. Теоретическую основу диссертации составляют следующие дисциплины:

• классическая механика и инерциальная навигация;

• теория линий, поверхностей и фигуры Земли;

• информационно-статистическая теория обработки измерений;

• оптимальная и адаптивная фильтрация данных;

• аппроксимация экспериментальных данных гладкими линиями;

• обработка измерений обзорно-прицельных и радионавигационных бортовых средств;

• объектно-ориентированное и структурное программирование. Основным результатом работы является решение проблемы обработки информации и математического моделирования ИУК ВМЛА в рамках научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по созданию новой техники, и создание соответствующей школы и технологии.

Среди результатов работы, обладающих научной новизной, выделим следующее:

• разработаны методы и алгоритмы многоуровневой адаптивно-робастной комплексной обработки информации ИУК ВМЛА, обеспечивающей выполнение функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения;

• разработаны методы построения математической модели информационного пространства на базе семейства уровневых поверхностей и системы координатных трехгранников, обеспечивающей информационное единство и целостность ИУК ВМЛА;

• разработаны методы отображения уровневых поверхностей на сферу и высокоточные бортовые алгоритмы решения позиционных задач на уровневых поверхностях;

• разработаны и исследованы математические модели, методы и алгоритмы обработки информации базовых инерциальных навигационных систем;

• разработаны и исследованы методы моделирования ИУК ВМЛА при проектировании и исследованиях ИУК, обеспечивающие высокое качество результатов и их соответствие экспериментальным данным;

• разработаны методы и алгоритмы формирования эталонной траекторией информации, обеспечивающей методическую основу моделирования ИУК ВМЛА;

• разработаны метод и алгоритмы послеполетного контроля качества работы ИУК на основе субоптимальной обработки записанной в полете

- информации;

• разработаны методы компенсации динамических дрейфов платформенных ИНС путем автоматической калибровки на борту с помощью субоптимальной фильтрации текущих измерений.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные методы и алгоритмы многоуровневой комплексной обработки информации, модели информационного пространства и бортовых систем, методы математического моделирования:

• использованы при разработке авансового, эскизного, технического проектов перспективного авиационного комплекса фронтовой авиации (ПАК ФА) 5-го поколения;

• внедрены в состав бортовых комплексов ЛА, прошедших государственные испытания и выпускаемых крупными сериями (модификации самолетов Су-27, Су-ЗОМК, МиГ-29, вертолеты Ка-31);

• использованы в НИР, заказанных Министерством Обороны («Сибарит», «Алмаз-М», «Авгур», «Комплекс», «Контейнер», «ЛИТОС», «АРТЕК»);

• используются при разработке рабочей конструкторской документации ПАК ФА;

• используются при проектировании и испытаниях бортовых комплексов и систем ЛА поколений 4 и 4+.

Результаты работы:

• опубликованы в 26-и научных статьях и материалах научно-технических конференций;

• содержатся более чем в 24-х научно-технических отчетах по различным этапам НИОКР, в том числе заказанных Министерством Обороны;

• использованы в авансовом, эскизном, техническом проектов и рабочей конструкторской документации ПАК ФА;

• защищены более чем 20-ю патентами Российской Федерации, внедренными в состав бортовых комплексов самолетов и вертолетов поколений 4 и 4+;

• используются при чтении курсов лекций «Математическое моделирование ИУК» и «Информационно-статистическая теория обработки измерений» в МГТУ им. Н.Э. Баумана и МАИ им. С. Орджоникидзе, а также при курсовок и дипломном проектировании студентов этих университетов.

На защиту выносятся следующие основные положения:

• методы и алгоритмы многоуровневой адаптивно-робастной комплексной обработки информации ИУК ВМЛА;

• методы адаптации алгоритмов и моделей ИУК: априорной — на основе ковариационного анализа и минимаксного критерия качества, текущей - на основе согласования расчетной и фактической ковариаций и сетевой фильтрации данных, долгосрочной - на основе использования энергонезависимой памяти комплекса;

• методы построения математической модели информационного пространства;

• методы и алгоритмы решения позиционных задач на уровневых поверхностях;

• математические модели, методы и алгоритмы обработки информации базовых инерциальных навигационных систем;

• методы моделирования ИУК ВМЛА при проектировании и исследованиях ИУК;

• методы и алгоритмы формирования эталонной траекторной информации;

• метод и алгоритмы послеполетного контроля качества работы ИУК на основе субоптимальной обработки записанной в полете информации;

• методы и бортовые алгоритмы автоматической калибровки и компенсации динамических дрейфов платформенных ИНС.

Специфика работ по разработке и внедрению новой авиационной техники такова, что в одиночку, вне коллектива, невозможно выполнить и довести до завершения практически ни одну разработку, поэтому в подавляющем большинстве публикаций по теме диссертации автор выступает вместе с соавторами, которым выражает признательность за совместный труд. Тем не менее в разработке всех вынесенных на защиту и обладающих научной новизной положений представляемого научного труда личный вклад автора явился решающим. Неоценимая заслуга в совместных разработках принадлежит А.П. Рогалеву - учителю и соавтору большинства публикаций, руководителю НИР, которому автор бесконечно благодарен. Искреннюю признательность автор выражает выдающимся ученым, инженерам и педагогам, сотрудникам, труды и личное участие которых оказали огромное влияние и имели решающее значение в процессе творческого научного поиска: Д.С. Пельпору, В.А. Матвееву, С.Ф. Коновалову, А.К. Неусыпину, О.С. Салычеву, И.А. Михалеву, Б.Н. Окоемову, Г.И. Джанджгаве, B.C. Магнусову, Ю.К. Жбанову, A.B. Чернодарову, A.A. Головану, Г.Д. Блюмину, В.А. Космодемьянскому, В.В. Фатееву, JIM. Селивановой, И.С. Потапцеву, H.H. Щетининой, A.A. Малахову, В.К. Балтяну, В.Н. Енину, Б.В. Выжелевскому, В.К. Шкреду, В.В. Негрикову, С.Я. Сухорукову, В.И. Манохину, П.Ю. Петкевичюсу, М.И. Орехову и многим другим. Многие научные положения диссертации опираются на общепризнанные фундаментальные труды А.Ю. Ишлинского, П.В. Бромберга, В.Д. Андреева, Р. Калмана и других известных отечественных и зарубежных ученых.

Апробация диссертации осуществлялась в виде докладов автором основных результатов по тематике работы на: юбилейной научно-технической конференции «Авиационные системы в XXI веке», г. Москва, ГосНИИ АС, апрель 2006 г.;

Государственных комиссиях Министерства Обороны РФ по приему научно-исследовательских работ, г. Раменское, РПКБ, 2006-^-2007 гг.;

Научно-техническом совете Раменского приборостроительного конструкторского бюро, г. Раменское, РПКБ, ноябрь 2008 г.

выводы

Обобщая и укрупняя научные выводы, сделанные по главам, в качестве основных выводов по работе можно отметить следующее.

1. Для обеспечения выполнения функциональных задач ВМЛА во всех условиях применения необходимо построение многоуровневой системы алгоритмов адаптивно-робастной комплексной обработки информации, моделирующей состояние объектов в информационном пространстве.

2. Методической основой алгоритмов КОИ ИУК ВМЛА, обеспечивающей информационное единство и целостность комплекса, является модель информационного пространства на базе семейства уровневых поверхностей и системы координатных трехгранников, причем наилучшая точность навигационных определений достигается при использовании квазиэллипсоидов. Бесселево отображение квазиэллипсоида обеспечивает построение системы бортовых алгоритмов решения позиционных задач с высокой точностью.

3. Адаптивность моделей и алгоритмов КОИ ИУК к различным условиям применения обеспечивается методами: априорной адаптации на основе ковариационного анализа и минимаксного критерия качества, текущей адаптации на основе согласования расчетной и фактической ковариаций и сетевой фильтрации данных, и долгосрочной адаптации с использованием энергонезависимой памяти комплекса.

4. Информационной основой ИУК ВМЛА являются ИНС, унифицированные математические модели погрешностей которых строятся на базе малых векторов поворотов координатных трехгранников, а также «скалярного» и «векторного» методов определения погрешностей счисления скорости. Применимость аналитических методов контроля точности алгоритмов перспективных БИНС, реализующих измерение и обработку «квазикоординат», ограничена динамикой объекта.

5. Методической основой математического моделирования ИУК ВМЛА в лабораторных условиях, обеспечивающей высокое качество результатов и их соответствие экспериментальным данным, является эталонная траектория. Требованиям, предъявляемым к эталону, более всего соответствует траекторная информация, полеченная методом аналитического восстановления кубических сплайн-аппроксимаций результатов натурных работ.

6. Методы автоматической калибровки на борту на основе субоптимальной фильтрации текущих измерений и лабораторной калибровки по результатам анализа полетных данных обеспечивают высокую эффективность компенсации динамических дрейфов платформенных ИНС модернизируемых комплексов серийных ВМЛА.

7. Метод субоптимальной обработки записанной в полете комплексной информации обеспечивает проведение высококачественного оперативного экспресс-контроля точности работы ИУК ВМЛА.

8. Метод полунатурных испытаний режима начальной выставки ИНС на качающемся основании, предусматривающий корректировку выходных сигналов измерительных приборов на рассчитываемые величины поправок, соответствующие моделируемому движению объекта, по своим возможностям настройки и контроля алгоритмов ИНС эквивалентен натурным испытаниям.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В порядке подведения главных итогов работы следует указать на следующее.

1. Развита теория навигации и обработки информации бортовых комплексов перспективных высокоманевренных летательных аппаратов.

2. Развиты прикладные методы моделирования бортовых информационно-управляющих комплексов высокоманевренных летательных аппаратов.

3. Разработанные теоретические положения соответствуют экспериментальным данным, полученным в ходе полунатурных и летных испытаний.

4. Выполненные разработки легли в основу проектирования информационно-управляющих комплексов бортового оборудования 4+ и 5-го поколений.

5. Результаты диссертационной работы защищены патентами Российской Федерации и внедрены в состав бортовых комплексов объектов, прошедших государственные испытания и выпускаемых крупными сериями.

1. Авиационная радионавигация: Справочник / A.A. Сосновский, И.А. Хаймович, Э.А. Лутин, И.Б. Максимов; Под ред. A.A. Сосновского. М.: Транспорт, 1990. - 264 с.

2. Авиационные системы информации оптического диапазона: Справочник /Ю.В. Байбородин, В.А. Волков, В.К, Вялов и др.; Под ред. Л.З. Криксунова. -М.: Машиностроение, 1985. -264 с.

3. Авиация ВВС России и научно-технический прогресс. Боевые комплексы и системы вчера, сегодня, завтра / Под ред. Е.А.Федосова. М.: Дрофа, 2005.-734 с.

4. Адаптивные фильтры: Пер с англ. / Под ред. К.Ф. Коуэна и П.М. Гранта. -М.: Мир, 1988.-392 с.

5. Алгоритм приведения в соответствие счисляемых координат и картографированных: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв. № 101305. -Раменское, 2003. 4 с.

6. Алгоритмы решения задач бортовым комплексом навигации и управления летательного аппарата в режиме сверхманевренности / В.М. Бражник, А.П. Рогалев, A.B. Бабиченко, A.C. Никулин, С.Я. Сухоруков //Авиакосмическое приборостроение. 2002. - №6. - С.33-34.

7. Андреев В.Д. Теория инерциальной навигации. Автономные системы. -М.: Наука. ГРФМЛ, 1966. 580 с.

8. Андреев В.Д. Теория инерциальной навигации. Корректируемые системы. -М.: Наука. ГРФМЛ, 1967. 648 с.

9. Ю.Бабич O.A. Обработка информации в навигационных комплексах. — М.: Машиностроение, 1991. —512 с.

10. П.Бабиченко A.B. Базовые алгоритмы обработки информации инерциально-спутниковой навигационной системы: Дис. . канд. техн. наук. — Москва, 1996.-244 с.

11. П.Бабиченко A.B. Геометрия базовых поверхностей околоземного навигационного пространства // Авиакосмическое приборостроение. — 2008.-№8.-С. 33-47.

12. Бабиченко A.B., Джанджгава Г.И., Рогалев А.П. Оптимизация математической модели ошибок БИНС и их коррекция от спутниковой навигационной системы //Гироскопия и навигация 1996-№ 2 - С. 50-51.

13. Бабиченко A.B., Некрасов A.B. Математические модели нейронных сетей в задачах пилотажно-навигационного комплекса // Авиакосмическое приборостроение. 2008. - №11. - С. 33-40.

14. Бабиченко A.B., Некрасов A.B. Решение задачи прогнозирования в комплексных системах с применением нейронных сетей // Авиация и космонавтика: Материалы 6-й международной конференции. Москва, 2007.-С. 82.

15. Бабиченко A.B., Рогалев А.П. К вопросу о контроле точности алгоритмов БИНС // Авиакосмическое приборостроение. 2006. - № 10. - С.27-29.

16. Бабиченко A.B., Шкред В.К. Оценка курсовой погрешности инерциальных навигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2008. — № 11. — С.12-17.

17. Басараб М.А., Кравченко В.Ф., Матвеев В.А. Математическое моделирование физических процессов в гироскопии. М.: Радиотехника, 2005. -176 с.

18. Басараб М.А., Кравченко В.Ф., Матвеев В.А. Методы моделирования и цифровой обработки сигналов в гироскопии. -М.: Физматлит, 2008.- 248с.

19. Белоглазов И.Н., Джанджгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим полям. М.: Наука. ГРФМЛ, 1985. 328 с.

20. Бранец В.Н., Шмыглевский И.П. Введение в теорию бесплатформенных инерциальных навигационных систем. -М.: Наука, 1992. 280 с.

21. Бромберг П.В. Теория инерциальных систем навигации. М.:Наука. ГРФМЛ, 1979.-296 с.

22. Гайнуллин И.А., Бабиченко A.B. Математическое моделирование ситуационной системы интеллектуальной поддержки решения задач самолетовождения в плотном строю // Авиакосмическое приборостроение. -2008. -№ 11. С.45-54.

23. Гайнуллин И.А., Рогалев А.П. Построение нечетких баз знаний ситуационных систем интеллектуальной поддержки решения задач авиационных бортовых комплексов // Авиакосмическое приборостроение,- 2007. № 2. - С.57-66.

24. Геоинформационные системы / Ю.Н. Павлов, A.B. Селезнев, Г.Н. Толстоусов. -М. Машиностроение, 1978. -272 с.

25. Гироскопические системы / Под ред. Д. С. Пельпора. М.: Высшая школа, 1986-88. -Ч. 1-3.

26. Голован A.A., Парусников H.A. Математические основы навигационных систем. -М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, 2007. -110 с.

27. ГОСТ Р 51794-2001. Аппаратура радионавигационная глобальной навигационной спутниковой системы и глобальной системы позиционирования. Системы координат. Методы преобразований координат определяемых точек. М.: Госстандарт России, 2001. — 11 с.

28. Гришутин В.Г. Лекции по авиационным прицельным системам стрельбы.- Киев: КВВАИУ, 1980. 492 с.

29. Грушинский Н.П. Теория фигуры Земли. М.: Наука, 1976. - 512 с.

30. Джанджгава Г.И., Голиков В.П., Шкред В.К. Алгоритмы обработки информации серийных самолетных платформенных инерциальныхнавигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2008. — № 11.-С.4-11.

31. Джанджгава Г.И., Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Интегрированная адаптивно-робастная система обработки информации с переменной управляемой структурой // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. - № 8. - С.73-77.

32. C.Я. Сухоруков. Заявлено 19.11.08. - 11 с.

33. Радченко // Авиационные системы в XXI веке: Материалы юбилейной научно-технической конференции. Москва, 2006. - С. 5-10

34. Интегрированная система комплексной обработки информации с переменной управляемой структурой / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, A.B. Бабиченко, С.Я. Сухоруков // Московский авиакосмический салон МАКС-2001. -Жуковский, 2001. С. 1-15

35. Исследование алгоритмических и программных вопросов интегрирования инерциальной навигационной системы с СНС и ДИСС применительно к комплексу К-102М: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв. № 10159. Раменское, 1998.-57 с.

36. Исследование методов комплексирования инерциальных и спутниковых навигационных систем для реализации режима измерения траекторных нестабильностей: Научно-технический отчет по НИР «ИТН-96» / ОАО РПКБ; Инв. № 10060. Раменское, 1997. - 40 с.

37. Исследование точности решения геодезической задачи с помощью подпрограмм PQ: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв. № 101361. Раменское, 2003. - 7 с.

38. Исследования по разработке алгоритмов решения задачи микронавигации и оценке их точности методом математического моделирования: Научно-технический отчет / ФНПЦ РПКБ; Инв.№ 101262.-Раменское, 2002,-81 с.

39. Ишлинский А.Ю. Ориентация, гироскопы и инерциальная навигация.1. М.: Наука, 1976. 670 с.

40. Комплекс всепогодной навигации и управления на малых высотах для пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов: Научно-технический отчет по НИЭР «Контейнер» / АО РПКБ; Инв. № 10033. -Раменское, 1996.-257 с.

41. Комплекс пилотажно-навигационного оборудования КПНО объекта Т-50: Технический проект. Книга 2: Программно-математическое обеспечение /ОАО РПКБ; Инв. № 101568. Раменское, 2005. - 257 с.

42. Комплекс пилотажно-навигационного оборудования КПНО объекта Т-50: Эскизный проект. Книга 2: Программно-математическое обеспечение /ОАОРПКБ;Инв. № 101469. -Раменское, 2004. 183 с.

43. Комплексная обработка информации инерциальных навигационных систем в режиме начальной выставки ИНС на палубе корабля / Г.И.

44. Джанджгава, А.П. Рогалев, В.И. Манохин, A.B. Бабиченко //Авиакосмическое приборостроение. 2007. - №2. - С.22-35.

45. Комплексная обработка информации навигационных и обзор неприцельных систем / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, С.Я. Сухор^сов A.B. Бабиченко // Авиакосмическое приборостроение. — 2002. q С. 15-29.

46. Концепция создания интегрированных комплексов бортового оборудования летательных аппаратов нового поколения / Г.и Джанджгава, Г.И. Герасимов, А.П. Рогалев и др. // Авиакосмическое приборостроение. 2002. - № 6. - С.3-8.

47. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1977. - 832 с.

48. Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. -М.: Машиностроение, 1982. -216 с.

49. Липтон А. Выставка инерциальных систем на подвижном основании /Пер. с англ. Л.Г. Клибанова под ред. В.Л. Леонидова. М.: Наука, 1971. — 167 с.

50. Математическая модель навигационного пространства: Научно-технический отчет по НИР «Сибарит» / АО РПКБ; Инв. № 10003 — Раменское, 1993- 60 с.

51. Медич Дж. Статистически оптимальные линейные оценки и управление /Пер. с англ. под ред. A.C. Шаталова. М.: Энергия, 1973. - 440 с.

52. Методики расчета ортодромических координат: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв. № 101381. Раменское, 2003. - 4 с.

53. Методы и алгоритмы инерциальных навигационных систем: Научно-технический отчет по НИР «Сибарит» / АО РПКБ; Инв. № 10008. — Раменское, 1993. Книга 2.-136 с.

54. Методы и алгоритмы формирования эталонной траектории движения JIA: Научно-технический отчет по КНИР «Комплекс» / ФНПЦ РПКБ; Инв. № 101083. -Раменское, 2000. 98 с.

55. Моделирование микромеханической БИНС: Научно-технический отчет по НИЭР «ЛИТОС» / ОАО РПКБ; Инв. № 101284. Раменское, 2002-2003. -143 с.

56. Морозов В.П. Курс сфероидической геодезии. -М.: Недра, 1969. 304 с.

57. Мубаракшин Р.В., Балуев В.М., Воронов Б.В. Прицельные системы стрельбы / Под ред. Р.В. Мубаракшина. М.: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского, 1973.-332 с.

58. Огарков М.А. Методы статистического оценивания параметров случайных процессов. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 208 с.

59. ОСТ В1 00391-90. Комплексы бортовые цифровые маневренных самолетов и вертолетов. Построение системы унифицированных навигационных алгоритмов бортовых цифровых вычислительных систем. Введ. 01.01.91. М.: НИИ СУ. - 76 с.

60. Оценка точности коррекции ИНС по СНС в составе комплекса К-084М: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв.№ 101289. — Раменское, 2002. 24с.

61. Панов А.П. Математические основы теории инерциальной ориентации. -Киев.: Наукова думка, 1995. 280 с.

62. Парусников H.A., Морозов В.М., Борзов В.И. Задача коррекции в инерциальной навигации. -М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, 1982. 176 с.

63. Пат. 2079141 (РФ), МПК G01P3/36. Датчик абсолютной линейной скорости объекта / Бабиченко A.B. Заявлено 14.10.92; Опубл. 10.05.97, Бюл. № 13.

64. Пат. 2241208 (РФ), МПК В64С 13/00. Измеритель курса подвижного объекта / A.B. Бабиченко, В.Н. Вишнева, С.М. Габбасов, Г.И. Джанджгава,

65. B.C. Магнусов, В.И. Манохин, B.B. Негриков, М.И. Орехов, В.П. Поло-сенко, А.П. Рогалев. Заявлено 04.12.03; Опубл. 27.11.04, Бюл. № 33.

66. Пат. 2209747 (РФ), МПК В 64D 45/00. Пилотажный индикатор / A.B. Бабиченко, М.И. Орехов, И.В. Радченко, В.К. Шкред. Заявлено 21.08.01; Опубл. 10.08.03, Бюл. № 22.

67. Пат. 2059205 (РФ), МПК G01C21/00. Способ определения параметров ориентации и навигации подвижных объектов / A.B. Бабиченко. -Заявлено 15.05.92; Опубл. 27.04.96, Бюл. № 12.

68. Пельпор Д.С., Матвеев В.А., Арсеньев В.Д. Динамически настраиваемые гироскопы: теория и конструкция. -М.: Машиностроение, 1988. 264 с.

69. Повышение точности инерциальных навигационных систем с использованием внешней информации / Под ред. А.К.Неусыпина. — М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1989. 42 с.

70. Полунатурное моделирование качки корабля в задачах обработки инерциальной информации / A.B. Бабиченко, В.П. Голиков, C.B. Ларионов, В.И.Манохин, И.В.Радченко, А.В.Требухов // Авиакосмическое приборостроение. 2008. — № 11. - С. 55-58.

71. Практическая аэродинамика маневренных самолетов/ Под общей ред. Н.М. Лысенко. -М.: Военное издательство МО СССР, 1977. 439 с.

72. Предварительные результаты математического моделирования режима начальной выставки ИНС-2000 на корабле: Научно-технический отчет /ОАО РПКБ; Инв. № 101495. Раменское, 2004. 13 с.

73. Проблемы создания интегрированной распределенной системы интеллектуальной поддержки решения задач авиационных бортовых комплексов / Г.И. Джанджгава, А.П. Рогалев, С.Я. Сухоруков, И.А. Гайнуллин // Авиакосмическое приборостроение. 2006. - № 10. - С.2-8.

74. Развигие интегрированных комплексов бортового оборудования летательных аппаратов нового поколения / Г.И. Джанджгава, Г.И. Герасимов, А.П. Рогалев и др. // Авиакосмическое приборостроение. — 2007. № 2. - С.4-11.

75. Разработка программного обеспечения ПрНК-29К (КУБ) в части начальной выставки ЛИНС "Sigma-95NAA: Технический отчет / ОАО РПКБ; Инв. № 101602. Раменское, 2006. - 42 с.

76. Раменское приборостроительное конструкторское бюро / Под ред. Г.И. Джанджгава. Раменское, 2007. - 20 с.

77. Результаты экстренной отладки алгоритмов начальной выставки ИНС-2000 на подвижном основании: Научно-технический отчет / ОАО РПКБ; Инв.№ 101506. -Раменское, 2005. -23 с.

78. Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Математическое моделирование инерциально-спутниковых систем навигации и управления летательных аппаратов // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2002. - № 4. - С. 60-71.

79. Рогалев А.П., Бабиченко A.B. Методы и алгоритмы интеграции данных инерциально-спутниковых навигационных систем // Авиакосмическое приборостроение. 2002. - №4. - С. 9-24.

80. Рогалев А.П., Бабиченко A.B., Радченко И.В. Математическое моделирование эталонной фазовой траектории движения летательного аппарата в околоземном навигационном пространстве // Авиакосмическое приборостроение. 2002. - №6. - С.29-32.

81. Салычев О.С. Скалярное оценивание многомерных динамических систем. -М.: Машиностроение, 1987. 216 с.

82. Салычев О.С. Волновое описание возмущений в задачах оценки ошибок инерциальных систем навигации М.: Машиностроение, 1992.— 216 с.

83. Никулина, М.И. Орехов, A.A. Семаш. Заявлено 19.12.02;

84. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 19.02.03. — 2 с.

85. Сейдж Э.П., Меле Дж.Л. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. -М.: Связью 1976.-494 с.

86. Системы автоматического управления самолетом. И.А. Михалев, Б.Н. Окоемов, М.С. Чикулаев. ^-М.: Машиностроение. 1987. -240 с.

87. Словарь по кибернетике: Св. 2000 ст. /Под ред. B.C. Михалевича. 2-е изд. - Киев: Гл. ред. УСЭ ик. М.П. Бажана, 1989. - 751 с.

88. Соловьев Ю.А. Спутниковая навигация и ее приложения. — М.:Эко-Трендз, 2003.-326 с.

89. Ткачев Л.И. Системы инерциальной ориентировки. М.: МЭИ, 1973. -215 с.

90. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах /Под ред. К.Т. Леондеса. М.: Мир, 1980. - 407 с.

91. Флеров А.Г., Тимофеев В.Т. Доилеровские устройства и системы навигации. М.: Транспорт, 1987. - 191 с.

92. Харин Е.Г. Комплексная обработка информации навигационных систем летательных аппаратов. -М.: Изд-во МАИ, 2002. 264 с.

93. Чернодаров A.B., Бабиченко A.B. Контроль и адаптивно-робастная защита целостности инерциальных измерительных модулей //Авиакосмическое приборостроение. 2008. - №11. - С.59-64.

94. Шунков В.Н. Самолеты спецназначения.- Минск:Харвест, 1999.—448 с.