Оптимизация программно-алгоритмического обеспечения коррекции ошибок инерциальных навигационных систем на основе идентификации и моделирования

• Автор: Ахмад Бадер
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 233 с. : ил.

Содержание
Содержание.
Введение.

Глава 1. Состояние проблемы и задачи исследования

1.1. Состояние проблемы идентификации ошибок ИНС.

1.1.1. Оптимальный фильтр КалманаБьюси .

1.1.2. Структура ошибки ИНС с учетом эволюции вектора со стояния ЛА.

1.2. Базовый метод выделения сигнала ошибок, на основе комплекс

ной обработки сигналов в ОФК.

1.3. Методы построения алгоритмов идентификации.

1.3.1. Метод сопряженных градиентов

1.3.2. Метод вращающихся координат
1.4. Построение динамических прогнозирующих фильтров
1.4.1. Обзор методов идентификации ПФ.
1.4.1.1. Рекуррентный метод наименьших квадратов РМНК
1.4 Обобщенный рекуррентный метод наименьших квадратов.
1.4 Рекуррентный метод вспомогательных переменных
1.4.1.4. Метод стохастической аппроксимации
1.4 Общая схема рекуррентных алгоритмов
1.4.1.6. Модифицированные вычислительные алгоритмы на основе
рекуррентного метода наименьших квадратов
1.5. Постановка задачи идентификацииоптимизации ИНС
Глава 2. Математические модели ИНС, ЛА, среды
2.1. Математические модели объекта управления.
2.1.1. Математическая модель ЛА
2.1.2. Балансировочные параметры.
2.1.3. Режим стабилизации
2.1.4. Математическая модель среды движения
2.2. Математическая модель ИНС
2.3. Тестовые алгоритмы и программа движении ЛА по маршруту
Глава 3. Структурно параметрическая идентификации матема
тнческон модели ошибок ИНС.
3.1. Математическое моделировании ОФК при различных вариантах
внешней коррекции
3.1.1 Описание принципов построения самонастраивающегося ал
горитма оценивания порешностей ПНК.
3.1.2. Практическая реализация алгоритма
3.1.2.1. Горизонтальные каналы.
3.1.3. Тестовые алгоритмы и программы для коррекции ошибок
навигационных параметров.
3.2. Построение модели прогнозирующего фильтра ПФ ошибок ИНС
3.2.1. Алгоритмы выделении тренда.
3.2.2. Алгоритмы выделении динамических составляющих ошибок
3.3. Результаты
Глава 4. Применение методики идентификации для оптимизации 1 алгоритмов обработки сигналов в ИНС
4.1. Результаты оптимизации
4.1.1. Коррекция ошибок скорости по л и у.
4.1.2. Коррекция ошибок местоположении по р и А.
4.1.3. Исследование влияния шумов измерителей НП на
точности ПФ ошибок
4.2. Практические замечания
4.2.1. Входные и выходные сигналы для второго этапа разра .
боткиПФ
4.2.2. Влияние шага интегрирования.
4.2.3. Сглаживание параметров входных сигналов модели
динамических ошибок ПФ.
Глава 5. Оптимизация характеристик электронных устройств
инерциальимх навигационных систем
5.1. Оптимизация блока коррекции ИНС.
5.2. Формирование требований к электронным модулям АЦП.
5.2.1. Выбор частоты дискретизации входного сигнала
5.2.2. Длительность выборки АЦП.
5.2.3. Разрядность АЦП
5.3. Модель ошибок АЦП.
Заключение.
Список литературы


Некоторые вопросы исследования и разработки бесплатформенных ИНС и интегрированных ИНС/вРв систем рассмотрены в работах[, , , , , , , , , , 0, 1]. ОФК. Сигналы разных измерителей имеют разный спектр ошибки, поэтому позволяют один сигнал (ошибок ИНС), выделить на фоне высоко частотных ошибок радио системы (РСДН, РСБН, СНС, ДИСС, Астра), с помощью ОФК и далее эту оценку ошибок ИНС исключить из показаний ИНС. У2- ошибки радио системы. Отличительное качество навигационного комплекса — это избыточность информации, получаемой от входящих в него систем. Местоположение самолета может быть установлено с помощью инерциальной системы (ИНС) и радиотехнических средств (СНС, РСБН и РСДН). Высота измеряется радиовысотомером, СВС, а также, с меньшей точностью, ИНС. Информация о векторе скорости в том или ином объеме может быть получена с помощью ИНС, ДИСС, СВС. Каждый из перечисленных способов измерения навигационных параметров имеет свои достоинства и недостатки. В частности, навигационные системы отличаются спектром ошибок измерений от очень узкого, характерного для низкочастотной погрешности инерциальной системы, до весьма широких спектров флюктуации сигналов радиотехнических средств. При составлении навигационного комплекса это должно приниматься во внимание. Смешивание информации от измерителей, различающихся спектральным составом ошибок, существенно повышает точность комплекса. Одним из методов обработки избыточной информации, применяющихся в навигационных комплексах, является метод оптимальной фильтрации Калмана — Бюси. У = НХ + ? А и С - известные матрицы параметров ; <;ие— векторы белых шумов с известными статистическими характеристиками (корреляционными матрицами). Ставится задача определения по результатам измерений у наилучшей оценки х вектора состояния х? А - ЬН)х + Ьу (8. Ь устанавливается в результате решения некоторой системы стохастических уравнений, не зависящих от вектора наблюдений у. Следовательно, если измерения вектора у производятся непрерывно, то текущая оценка х(/) определяется как решение х(/) = х[у(г)] где (г '2=»-Уи (1-2. Калмана, нужно прежде всего получить линейную модель наблюдаемой стохастической системы. Начнем с уравнений ошибок. Назовем эту систему координат местной горизонтальной системой. Будем рассматривать инерци-альную систему, у которой предусматривается непрерывное совмещение осей чувствительности акселерометров с осями местной горизонтальной системы. Это обеспечивается путем соответствующего вращения гироплатформы, на которой установлены акселерометры. В силу погрешностей чувствительных элементов (акселерометров и гироскопов) неизбежно возникает рассогласование между осями гироплатформы и местной горизонтальной системы самолета, обуславливающее возникновение ошибок на выходе инерциальной системы. О - угловая скорость вращения Земли; ф - угловой вектор поворота гироплатформы относительно местной горизонтальной системы, соответствующей вычисленному местоположению самолета. Векторные уравнения (1. Хо и местной горизонтальной системы самолета. Скорость дрейфа гироплатформы 5о обусловлена в основном дрейфом гироскопов. А; (1. Спроектируем теперь уравнения (1. Хо и Уо местной горизон-тальной системы и присоединим к результату этой операции уравнения (1. Ах + ? А - матрица размера (X) со многими нулевыми элементами; 4 - вектор белых шумов, также имеющий много нулевых компонент. Что касается погрешностей радиосистемы, то их можно моделировать процессом типа белого шума, т. ЗА =п6; 5? П7 - независимые белые шумы.