Анализ и разработка алгоритмов совместной обработки информации в системах относительной навигации

• Автор: Мелехов, Ярослав Андреевич
• Шифр специальности: 05.12.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 143 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1. Основные принципы построения систем относительной навигации

1.1. Назначение и характеристики систем ОН

1.2. Классификация систем ОН

1.3. Источники навигационной информации, доступные на борту ЛА

1.4. Проблемы определения относительных координат. Задачи

исследования

1.5. Выводы
2. Проектирование системы вторичной обработки информации в задачах относительной навигации
2.1. Постановка задачи
2.2. Обоснование выбора выходной системы координат
2.3. Обзор алгоритмов вторичной обработки информации
2.4. Анализ влияния взаимной корреляции ошибок измерения параметров на результаты оптимальной фильтрации
2.4. Обоснование структуры фильтра координатной и дальномерной
информации
2.5. Модель погрешностей измерения навигационной информации
2.6. Выводы
3. Методы обработки навигационной информации в задачах относительной навигации
3.1. Синтез оптимальной структуры фильтров координатной и
дальномерной информации в системе ОН
3.2. Синтез квазиоптимальной структуры (а-Д-у фильтр) ФКИ и ФДИ
3.3. Многомодельная байесовская фильтрация
3.4. Результаты фильтрации рассмотренных структур фильтров для
различных моделей движения

3.5. Выводы
4. Алгоритмы совместной обработки навигационной информации
4.1. Постановка задачи. Обзор существующих алгоритмов
комплексирования
4.2. Алгоритмы формирования выходной оценки относительной
дальности для нескольких независимых источников информации при отсутствии пропаданий в канале измерения
4.3. Комплексирование выходной оценки относительной дальности при
наличии пропаданий в канале измерения
4.4. Выводы
5. Полунатурное моделирование алгоритмов совместной обработки навигационной информации в системах ОН
5.1. Постановка задачи
5.2. Методика экспериментального исследования
5.3. Результаты полунатурного моделирования
5.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ: РАСЧЁТ КОЭФФИЦИЕНТОВ МАТРИЦЫ ЯКОБИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
БВ - Баровысотомер
БРЭО - Бортовое Радиоэлектронное Оборудование ВОИ - Вторичная Обработка Информации ВС — Вектор Состояния
ГЛОНАСС - Глобальная Навигационная Спутниковая Система ГСК - Геодезическая Система Координат ГЦСК - Геоцентрическая декартова Система Координат ГШ - Гауссовский Шум
ДИСС - Доплеровский Измеритель Скорости и угла Самолёта ДРЛОиУ - система Дальнего Радиолокационного Обнаружения и Управления
ИММ - Интерактивный Мультимодельный Алгоритм ИНС - Искусственная нейронная сеть ЛА - Летательный Аппарат МД - Множественный Доступ
МДВР - Множественный Доступ с Временным Разделением МДКР - Множественный Доступ с Кодовым Разделением МДЧР - Множественный Доступ с Частотным Разделением МНК - Метод Наименьших Квадратов МСК - Местная Система Координат МСН - Межсамолётная Навигация
НИСЗ - Навигационные Искусственные Спутники Земли
НК - Навигационный Комплекс
НС - Навигационный Спутник
ОВК - Определение Взаимных Координат
ОН - Относительная Навигация
ПВ - Плотность Вероятности
ПНК - Пилотажно-Навигационный Комплекс
ПОИ - Первичная Обработка Информации

одного из источников (например, СРНС). Разработка алгоритмов комплексирования навигационной информации на уровне вторичной обработки данных является одной из целей данной работы. Одним из подходов синтеза комплексных систем является использование алгоритмов калмановской фильтрации. Достоинством этого метода является возможность получения при указанных условиях оптимальной структуры и параметров комплексной системы. В то же время на практике достаточно тяжело получить информацию о точной модели навигационного параметра. Преодолеть данный недостаток позволяет использование интерактивного мультимодельного алгоритма (ИММ) для различных ситуаций манёвра. В ИММ алгоритме используется вероятностный подход определения текущей модели движения. Для каждой из заложенных в ИММ моделей на каждом шаге к вычисляются модельные вероятности, то есть вероятности того, что движение ДА происходит по данной модели движения. Взвешенная сумма состояний каждой модели, коэффициентами в которой являются модельные вероятности, является наиболее вероятным состоянием ВС на данном шаге, ИММ алгоритм позволяет более точно отслеживать траекторию движения ДА и быстрее реагирует на изменение траектории и начало манёвра.
1.5. Выводы
1. Возможность пропаданий и аномальных погрешностей измерения дальности, а также пропаданий при обмене навигационной информацией между ДА требует фильтрации дальномерной и координатной информации;
2. Наличие в системе ОН двух источников оценок относительной дальности требует синтеза эффективных алгоритмов формирования единой выходной оценки;
3. Для снижения объёма обрабатываемой информации временные интервалы (взаимные дальности) необходимо использовать только для обнаружения (и борьбы) с аномальными измерениями;