Исследование существующих подходов к комплексированию информационных датчиков навигационных систем беспилотных летательных аппаратов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Военно-воздушная академия

имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю. А. Гагарина, г. Воронеж

Исследование существующих подходов к комплексированию информационных датчиков навигационных систем беспилотных летательных аппаратов

Ташков Сергей Александрович

Булочников Денис Юрьевич

Проведено исследование существующих подходов к комплексированию информационных датчиков навигационных систем на предмет возможности их применения на борту беспилотных летательных аппаратов. Результаты проведенных исследований показали, что существуют схемы структурного и алгоритмического комплексирования навигационных измерителей. Целесообразной для практического применения на борту беспилотного летательного аппарата является комплексная обработка информации навигационных измерителей на алгоритмическом уровне с использованием рекуррентных алгоритмов при раздельной схеме их структурного комплексирования.

Основными факторами, определяющими состав и структуру навигационной системы, являются необходимая точность и надежность определения навигационных параметров при условии выдерживания заданных ограничений на время подготовки системы к работе, массогабаритные характеристики, энергопотребление и скрытность функционирования.

Решение задачи обоснования состава и структуры навигационной системы является многовариантным, зависящим не только от перечисленных выше характеристик, но также и от ряда других, таких как: тип и назначение носителя системы; стоимость системы; условия эксплуатации системы; возможности технического обслуживания и ремонта.

При разработке навигационной системы необходимо формализовать критерий выбора ее рационального состава и структуры. Это можно сделать, взяв за критерий сумму количественных характеристик каждого из вышеприведенных факторов, взвешенных с учетом эксплуатационных требований и условий применения. Такой подход дает возможность проводить формальное сравнение различных вариантов построения навигационной системы. Слабой стороной этого подхода является субъективность назначения весовых коэффициентов, а также количественного представления ряда определяющих факторов.

Альтернативным подходом определения рационального состава и структуры навигационной системы является подход, основанный на классификации определяющих факторов, выделении групп требований и формировании основных типов навигационных систем, удовлетворяющих той или иной группе.

В состав современной навигационной системы беспилотного летательного аппарата (БЛА) в качестве информационных датчиков, как правило, входят датчики (акселерометры, гироскопы) инерциальной навигационной системы (ИНС) и приемник спутниковых навигационных систем (СНС) [1].

СНС доказали свои высокие эксплуатационные качества и признаны наиболее перспективными, а также экономически эффективными в авиационно-космической области.

Недостатком СНС является низкая скорость «выдачи» информации внешним потребителям: для лучших приемников она составляет 10 Гц, а, как правило, 1 Гц.

Кроме того из-за возможности кратковременной потери сигналов спутников, эти системы не могут обеспечить требуемого уровня надежности навигационных измерений по показателям целостности, доступности и непрерывности.

ИНС позволяют получать всю совокупность необходимых параметров для управления объектом, включая углы ориентации. При этом системы полностью автономны, то есть для их нормального функционирования не требуется использования какой-либо информации от других систем (кроме, начала работы, когда требуется задать начальные условия по координатам и проекциям скорости).

В качестве ИНС чаще всего используются бесплатформенные ИНС. Это объясняется их повышенной надежностью, меньшим весом и габаритами, меньшим потреблением энергии. Отсутствие платформы определяет, как правило, и меньшее время выставки системы -- обязательной процедуры первоначального задания (для платформенных ИНС) или определения (для бесплатформенных ИНС) ориентации осей чувствительности акселерометров и инициализации координат и скоростей.

Благодаря своей автономности и возможности с высокой скоростью обновления давать потребителю как позиционную, так и угловую информацию ИНС на современном этапе является ядром навигационной системы БЛА.

Еще одним достоинством этих систем является высокая скорость «выдачи» информации внешним потребителям: скорость обновления углов ориентации составляет до 100 Гц, навигационной информации -- от 10 до 100 Гц.

Вместе с тем, ИНС присущи недостатки, которые не позволяют использовать их долгое время в автономном режиме. Измерительным элементам ИНС, прежде всего, гироскопам и акселерометрам, присущи собственные методические и инструментальные ошибки, начальные условия не могут быть введены абсолютно точно, вычислитель, входящий в состав ИНС, вносит свои погрешности. Под влиянием этих факторов ИНС работает в так называемом «возмущенном» режиме, и получаемая с нее информация будет содержать ошибки, вызванные влиянием перечисленных возмущений.

В таблице 1 приведены основные достоинства и недостатки СНС и ИНС [1].

Таблица 1. Основные достоинства и недостатки СНС и ИНС

Благодаря различной физической природе и различным принципам формирования навигационного алгоритмического обеспечения СНС и ИНС хорошо дополняют друг друга. В этом случае правомерно говорить о целесообразности комплексирования информационных датчиков СНС и ИНС.

Сущность комплексирования состоит в том, чтобы использовать информацию об одних и тех же или функционально взаимосвязанных параметрах, полученных от различных устройств, для повышения точности определения этих параметров.

Целью комплексирования является объединение различных датчиков в единый комплекс, обладающий существенно более высокими характеристиками точности, помехоустойчивости и надежности измерений по сравнению с отдельными измерителями.

Возможны два варианта построения комплексных систем: первый -- на основе структурного, второй -- на основе функционального (алгоритмического) объединения датчиков [2].

Реализация первого направления построения комплексных систем подразумевает структурное комплексирование путем соединения датчиков в соответствии с определенными структурами, учитывающими свойства составных частей. Комплексирование при этом основывается на том, что изменение внешних условий оказывает на характеристики датчиков различное воздействие.

В настоящее время сложилось представление о возможности структурного комплексирования навигационных измерителей в четырех основных вариантах [1, 2]:

· по раздельной схеме;

· по слабо связанной схеме;

· по жестко связанной схеме;

· в виде глубоко интегрированной системы.

Раздельная схема -- это наиболее простой вариант совместного использования ИНС и СНС (рисунок 1).

В этом случае обе системы работают независимо друг от друга, но, поскольку ошибки ИНС возрастают со временем, то периодически необходимо проводить коррекцию ИНС по данным СНС. Коррекция заключается в циклическом перезапуске алгоритма ИНС с новыми начальными условиями по координатам и скорости, данные о которых поступают от приемника СНС. Процедурно это может быть оформлено как одновременная коррекция координат и скоростей ИНС. Такая архитектура обеспечивает независимость систем (исключая моменты перезапуска или коррекции) и информационную избыточность общей структуры.

Рисунок 1. Раздельная схема комплексирования ИНС и приемника СНС

В целом комплексная навигационная система имеет более высокую точность как по координатам и скорости, так и по углам ориентации. При этом сохраняется возможность получать позиционную, скоростную и угловую информацию (в том числе и об угловой скорости), необходимую для целей управления и наведения с высокой скоростью выдачи информации, свойственной ИНС. Кроме того, для создания такой архитектуры требуются минимальные изменения в аппаратных средствах и программном обеспечении уже существующих навигационных систем БЛА.

В системе, построенной по слабо связанной схеме, ИНС и СНС по-прежнему вырабатывают независимые решения, однако появляется связующий блок, в котором интегральный фильтр Калмана на основании данных приемника СНС формирует оценку вектора состояния, в результате чего производится коррекция данных, полученных от ИНС (рисунок 2).

Рисунок 2. Слабо связанная схема комплексирования ИНС и приемника СНС

В этой схеме функциональное разделение подсистем может также сопровождаться их физическим разделением: приемник СНС, ИНС и вычислитель оформляются в виде законченных раздельных блоков, между которыми организованы соответствующие информационные связи, не требующие, как правило, высоких скоростей передачи данных. Приемник СНС использует информацию от ИНС только для надежного и быстрого восстановления захвата сигнала в случае его потери.

Представленная структура ИНС предусматривает возможность компенсации инструментальных ошибок измерительных элементов -- гироскопов и акселерометров -- по априорным данным. В результате в основной алгоритм ИНС передаются корректированные показания гироскопов и акселерометров.

Основу связующего блока образует интегральный фильтр Калмана, который получает информацию о координатах и скорости от СНС и ИНС, образует разности их показаний и на этой основе вычисляет оценки ошибок ИНС.

В слабо связанной системе навигационные параметры, так же, как и в раздельной схеме, вырабатываются независимо как в ИНС, так и в СНС, причем в состав приемника СНС включен фильтр Калмана.

Описанная схема носит название «каскадной» из-за двух последовательно включенных фильтров Калмана. Достоинством такой схемы является высокая надежность интегрированной системы, а недостатком -- взаимная корреляция ошибок оценок первого фильтра (фильтра спутникового приемника) и их отличие от белых шумов. Поступая с выхода приемника на вход второго фильтра Калмана, и являясь по отношению к нему шумами измерений, они нарушают условия оптимальной работы этого фильтра. Кроме этого, в такой схеме необходимо предпринимать меры синхронизации измерений ИНС и приемника.

В работе [3] можно найти подразделение слабо связанных схем на три типа: стандартную, агрессивную и так называемую MAGR-схему (Military Airborne GPS Receiver).

Отличие агрессивной схемы от стандартной заключается в том, что в ней используется информация БИНС об ускорении для экстраполяции навигационных данных приемника в период между измерениями СНС [1].

В свою очередь, МAGR-схема фирмы Rockwell использует инерциальные измерения в контуре слежения за кодом приемника СНС при пропадании захвата в контуре слежения за несущей частотой.

В навигационных системах, построенных по жестко (сильно) связанной схеме, роль ИНС сводится к измерению первичных параметров поступательного и вращательного движения, например проекций кажущегося ускорения и абсолютной угловой скорости вращения объекта (рисунок 3). По этой причине в схемах такого типа ИНС представляют собой блоки инерциальных измерителей (акселерометры и гироскопы).

Отличием данной структуры от предыдущей является отсутствие в составе приемника СНС фильтра Калмана.

В жестко связанной схеме ИНС и приемник СНС обеспечивают состав измерений для общего вычислительного блока, в котором реализован единый фильтр Калмана. Измерения для фильтра в жестко связанных системах строятся по разности псевдодальностей или/и скоростей изменения псевдодальностей, определенных, с одной стороны, в ИНС по вычисленным координатам объекта и Эфемеридам спутника, и измеренных приемником СНС с другой.

Рисунок 3. Жестко связанная схема комплексирования ИНС и приемника СНС

Другой отличительной особенностью жестко связанной схемы является использование контурами слежения за кодом и доплеровским сдвигом несущей частоты информации о расчетных псевдодальностях и псевдоскоростях (или их приращений), поступающей от фильтра Калмана. Использование этой информации позволяет существенно улучшить устойчивость слежения и снизить время восстановления работы приемника СНС в случае потери сигналов спутников.

Жестко связанные системы обеспечивают большую точность решения навигационной задачи по сравнению с предыдущими системами, при этом фильтр Калмана позволяет оптимально использовать все доступные спутники. Однако, наличие лишь одного фильтра Калмана приводит к потере избыточности системы, так как становится доступным лишь одно совместное решение. алгоритмический навигационный измеритель рекуррентный

К другим достоинствам такой схемы можно отнести: отсутствие проблемы взаимной корреляции шумов измерений и их отличий от белых шумов; отсутствие проблемы синхронизации измерений ИНС и СНС, так как используется один формирователь тактовых частот; возможность обнаружения и отбраковки «плохих» измерений псевдодальностей по их предсказанным значениям, формируемым с использованием данных от ИНС.

К недостаткам жестко связанных систем можно отнести: необходимость разработки специальной аппаратуры потребителя (приемника СНС); использование сложных соотношений для измерений; ухудшение надежности, так как отказ ИНС приводит к отказу системы в целом.

Последний недостаток можно устранить, введя дополнительный (параллельный) фильтр Калмана, предназначенный только для приемника СНС. Такое решение создает промежуточный вариант между слабо и жестко связанной схемами.

Глубоко интегрированные системы являются еще более сложными и менее гибкими с точки зрения организации их структуры, имеют жесткую организацию связей и единый выход (рисунок 4).

Приемник СНС еще более упрощается. В интегральном фильтре Калмана вычисляются не только ошибки ИНС, но и оценки пседодальностей и псевдоскоростей, которые передаются в приемник СНС для улучшения характеристик захвата сигнала.

Таким образом, традиционные контуры слежения за кодом и доплеровской частотой сдвига несущей оказываются включенными в общий интегральный фильтр комплексной системы. В такой схеме фильтр должен обладать 20-40 порядком, и для его реализации требуется цифровая вычислительная машина (ЦВМ) с высоким быстродействием.

Рисунок 4. Глубоко интегрированная схема комплексирования ИНС и приемника СНС

Все перечисленные схемы комплексирования ИНС и СНС (кроме первой) получаемые на выходе фильтра Калмана оценки инструментальных погрешностей ИНС (ошибки смещения нулей гироскопов и акселерометров, ошибки масштабных коэффициентов и т.д.) используют для коррекции инерциальных датчиков. Поэтому при перерывах поступления данных с приемника СНС полученные ранее оценки ошибок ИНС и ее измерительных элементов позволяют улучшить точностные характеристики ИНС в автономном режиме.

В таблице 2 представлены основные особенности перечисленных схем комплексных навигационных систем [1].

Таблица 2. Сравнительные характеристики схем комплексных навигационных систем

Первые три из приведенных структур комплексных навигационных систем могут быть реализованы с использованием существующих приемников СНС, ИНС и вычислителей. Вместе с тем, слабо и жестко связанная схемы для более полного использования открывающихся возможностей комплексирования требуют создания специализированных датчиков для ИНС и СНС, изготовленных на одной технологической и конструктивной базе. Последняя из рассмотренных схем -- глубоко интегрированная -- в обязательном порядке требует разработки специальных приемников и вычислителей.

Реализация второго направления построения комплексных систем осуществляется за счет функционального комплексирования датчиков путем обработки их сигналов в соответствии с определенным алгоритмом.

В настоящее время сложилось представление о возможности функционального (алгоритмического) комплексирования навигационных измерителей в пяти основных вариантах [4]:

· по инвариантной схеме;

· по неинвариантной схеме;

· по централизованной схеме;

· по децентрализованной схеме;

· по реккурентной схеме.

При инвариантной схеме для комплексной обработки навигационной информации двух и более измерителей используется комплементарный фильтр. Такой фильтр применяется в условиях, когда априорная информация о векторе фазовых координат отсутствует и предполагается лишь наличие априорной статистической информации об ошибках измерения.

Суть комплементарного фильтра заключается в использовании разностных измерений Dz, не содержащих искомого вектора координат x, с целью получения оценки ошибок одного измерителя h1 на фоне ошибок другого измерителя h2 (рисунок 5).

Рисунок 5. Инвариантная схема комплексной обработки (комплементарный фильтр)

Очевидно, что ошибка оценки не зависит (инвариантна) от оцениваемого вектора x и, таким образом, обладает относительно него свойством инвариантности.

Инвариантную схему можно трактовать как специальным образом организованную процедуру получения оценок, соответствующих обобщенному методу наименьших квадратов. Ее особенность заключается в том, что не требуется вводить каких-либо предположений о статистических свойствах искомого вектора x при разработке алгоритма оценивания.

Если дополнительно предположить, что ошибки h1 и h2 распределены по гауссовскому закону, то оценка для ошибки h1первого измерителя становится оптимальной байесовской оценкой, а оценка будет совпадать, в свою очередь, с оценкой, максимизирующей функцию правдоподобия. Иными словами, оценка, полученная с использованием инвариантного алгоритма, будет соответствовать оценке, максимизирующей функцию правдоподобия. В этих условиях правомерно говорить о том, что инвариантная схема обеспечивает получение оценки, соответствующей максимуму функции правдоподобия, ошибка которой также не зависит от вектора оцениваемых параметров.

Инвариантная схема обеспечивает нахождение оптимальных в среднеквадратическом смысле байесовских оценок по разностным измерениям Dz лишь для ошибок измерений, а не для искомых параметров.

Для получения оптимальной байесовской оценки искомого вектора x требуется ввести предположение о его случайном характере. В этом случае задачу комплексной обработки целесообразно сводить к традиционной постановке задачи оценивания вектора x по измерениям z и использовать для решения байесовские алгоритмы. Поскольку ошибка байесовской оценки зависит не только от ошибок измерения, но и от самого оцениваемого параметра, алгоритм, с помощью которого отыскивается эта оценка, оказывается построенным по неинвариантной схеме (рисунок 6). В отличие от предыдущего случая, оба измерения равноправно используются в алгоритме, в котором привлекается априорная информация как об ошибках измерения, так и о самом оцениваемом векторе.

Рисунок 6. Неинвариантная (байесовская) схема построения алгоритма комплексной обработки

Принципиальное отличие инвариантного и неинвариантного алгоритмов заключается в том, что в первом случае используется априорная информация только о стохастических свойствах ошибках измерения, а во втором -- привлекается еще информация и о векторе оцениваемых параметров.

Достоинство инвариантной схемы заключается в том, что не требуется вводить каких-либо предположений о статистических свойствах относительно оцениваемого вектора. В ряде случаев это оказывается вполне оправданным, так как зачастую адекватно описать вектор фазовых координат x бывает затруднительно. Вместе с тем следует помнить, что при наличии информации о векторе фазовых координат отказ от нее может привести к существенной потере в точности.

При получении оптимальной оценки по всему имеющемуся набору измерений могут быть использованы две схемы обработки. Одна из них получила название централизованной схемы обработки (рисунок 7). Причиной этому послужило то, что выполнение всех вычислений осуществляется централизованно в одном алгоритме.

Рисунок 7. Централизованная схема комплексной обработки

Оптимальная оценка, полученная с использованием всего набора измерений, представляет собой «взвешенную» сумму частных оптимальных оценок.

Вместе с тем при вычислении искомой оценки может быть использована и другая схема, называемая децентрализованной схемой (рисунок 8).

Рисунок 8. Децентрализованная схема комплексной обработки

Вычисления частных оценок и соответствующих им матриц ковариаций может осуществляться в отдельных блоках, а искомая оценка затем определяется путем взвешивания этих частных оценок.

Если дополнительно предположить, что x и zi имеют гауссовский закон распределения, то полученные оценки будут оптимальными байесовскими оценками, минимизирующими среднеквадратический критерий без ограничения на класс используемых алгоритмов.

Наибольшее применение при решении задач обработки навигационной информации получила рекуррентная схема. Суть этой схемы заключается в том, что искомая оценка получается не в результате обработки всего набора измерений, а формируется путем последовательной обработки каждого имеющегося измерения и результатов, полученных на предыдущем шаге обработки.

В предположении, что x и zi имеют гауссовский закон распределения, рекуррентные алгоритмы на практике реализуются в виде фильтра Калмана.

Таким образом, установлено, что существующий уровень развития СНС не позволяет использовать их как отдельное (единственное) средство навигации применительно к БЛА. Приоритет в большей степени отдается использованию ИНС, позволяющей при отсутствии информации СНС реализовать автономную навигацию. В свою очередь, комплексирование СНС и ИНС является эффективным средством обеспечения постоянного наличия на борту БЛА навигационной информации о его координатах и параметрах движения. Существующие алгоритмы комплексной обработки навигационной информации подразумевают различную степень интеграции СНС и ИНС. Повышение степени интеграции датчиков, с одной стороны, позволяет более полно реализовать их информационные возможности, но с другой стороны усложняет навигационную аппаратуру, не позволяя использовать стандартные унифицированные устройства. Компромиссом в этом случае будет являться комплексная обработка информации приемника СНС и датчиков ИНС на алгоритмическом уровне с использованием рекуррентных алгоритмов при раздельной схеме их структурного комплексирования.

Список литературы

1. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных ап-паратов на основе современных информационных технологий / под ред. М.Н. Красилыцикова и Г.Г. Себрякова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 280 с.

2. Ярлыков М.С., Богачев А.С., Меркулов В.И., Дрогалин В.В. Радио-электронные комплексы навигации, прицеливания и управления вооружени-ем летательных аппаратов. Том 1. Теоретические основы / под ред. М.С. Яр-лыкова. М.: Радиотехника, 2012. 504 c.

3. Phillips D., Schmidt G. GPS/INS Integration // AGARD Lecture Series on «System Implementations and Innovative Applications of Satellite Naviga-tion», Paris, France, 4-5 July, 1996. LS-207. P. 9-18.

4. Степанов О.А. Методы обработки навигационной измерительной информации. СПб: Университет ИТМО, 2017. 196 с.

Размещено на Allbest.ru