Технические науки. Авиация и космонавтика
Шэнь Кай
Московский
Государственный Технический Унивесрситет им. Н.Э. Баумана
ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Получение
навигационной информации о параметрах летательного аппарата (ЛА) осуществляется
с помощью различныз навигационных систем, в частности инерциальных
навигационных систем (ИНС). ИНС имеют погрешности, которые компенсируются как
правило алгоритмическим путем. Наиболее распространенными схемами коррекции
являются схемы коррекции в выходном сигнале с использованием алгоритмов
оценивания. В качестве алгоритмов оценивания чаще всего используются
разнообразные фильтры Калмана.
В работе
исследованы линейный фильтр Калмана, классический нелинейный фильтр Калмана и
модифицированный нелинейный фильтр Калмана с помощью алгоритма самоорганизации.
Проведено математическое моделирование погрешностей ИНС и алгоритмов
оценивания.
Сравнение точности оценок погрешностей ИНС, полученных с помощью
линейного фильтра Калмана, нелинейного фильтра Калмана и модифицированного
нелинейного фильтра Калмана с алгоритмом самоорганизации (МГУА). В таблице
представлены значения точности оценивания в различные моменты времени: первая
колонка- через 100 с. ; вторая -200с.; третья-300с.; четвертая-400с.;
пятая-500с.; шестая — суммарное значение точности на интервале 0-500с. Точность
оценивания определяется в % от оцениваемого номинала. Седьмая колонка содержит
данные о времени проведения расчетов оценки на всем интервале работы алгоритма.
|
Модели |
|
|
|
|
|
|
Время
расчёта （s） |
|
Линейный
фильтр Калмана |
18.4% |
15% |
16.6% |
18.9% |
24.6% |
21,00% |
1,2 |
|
Нелинейный
фильтр Калмана |
21.3% |
18.5% |
16.7% |
14.2% |
12.2% |
18% |
15 |
|
модифицир. Фильтр Калмана |
17.7% |
13.7% |
12.6% |
11.2% |
10.3% |
12% |
17,5 |
Таким образом, оценивание погрешностей ИНС можно проводить с помощью компактного линейного фильтра Калмана, который в общем случае обладает невысокой точностью. Нелинейные фильтры Калмана требуют больших вычислительных ресурсов и обладают большей точностью при оценке погрешностей ИНС ЛА.