Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Рассмотрим пример, как с помощью дальномерного метода определить координаты объекта при помощи измерения дальностей до трех точек, координаты, которые заданы и известны.
Предположим, что координаты трех маяков нам известны и определяются соответственно {x1, y1, z1}, {x2, y2, z2} и {x3, y3, z3}. Искомое местоположение объекта определяется как пересечение трех сфер с радиусами, равными дальностями до известных радиомаяков, как показано звездочкой на рисунке 20.
Рисунок 20. Искомое положение объекта
Если обозначить неизвестные координаты объекта, которые мы хотим определить, как x=|x0, y0, z0|, то они рассчитываются при решении следующей системы уравнений:
, (8)
где R1, R2 и R3 дальности до радиомаяков и известными координатами.
Основным достоинством дальномерного метода определения местоположения объекта в пространстве и нахождения его координат является его высокая точность, поскольку измерение времени передачи сигнала производится с незначительными погрешностями. Однако данным метод используется только в том случае, когда есть возможность найти дальности до радиомаяков.[25]
В случае, когда дальности до радиомаяков по какой-либо причине найти не удается, как в случае с аварийным самолетом, у которого существует априорная неопределенность, связанная с неточным знанием параметров движения, то есть нельзя однозначно определить его начальное положение, вектор направления и вектор скорости, используется разностно-дальномерный метод, в основу которого входит изменение не самих дальностей, а их разностей.
Предположим, что наш аварийный самолет, в тот момент, когда его конфигурация приняла такие параметры, что его крушение стало неизбежно, аварийный радиобуй при помощи источника радиосигнала посылает один или несколько аварийных сигналов. На рисунке 21 показаны времена получения сигналов. Ближайший спутник S0 через какое-то время T принимает этот сигнал. Это и будет точкой отсчета для определения остальных времен получения сигнала. До других последующих спутников S1, S2 и S3 сигнал дойдет через время T+t1, T+t2 и T+t3. Поскольку местоположения спутников имеют известные координаты, то можно по этим параметрам и полученным разностям времен определить координаты аварийного судна.
Рисунок 21. Принцип разностно-дальномерного метода, получение аварийного сигнала
Принцип разностно-дальномерного метода определения местоположения объекта основан на определении разностях времен приема сигнала от радиомаяка, то есть от базовой станции. На земной поверхности линиями положения объекта являются гиперболы.
Для того, чтобы максимально точно определить местоположение объекта, на котором имеется источник радиоизлучения разностно-дальномерным методом требуется использовать как минимум четыре радиолокационных станции.
Рисунок 22. Нахождение местоположения объекта разностно-дальномерным методом
В отличие от дальномерного метода, для разностно-дальномерного не требуется точная информация о структуре сигнала. Для достаточно точного измерения необходимо указать лишь ту область спектра, в которой сосредоточена главная энергия сигнала. Самым основным преимуществом разностно-дальномерного метода определения местоположения объекта является практически бесконечная пропускная способность сигнала, поскольку станции, располагающиеся на поверхности земли могут обслуживать практически неограниченное количество источников радиоизлучения, которые находятся в пределах действия системы. [25]
2.2 Проблемы синтеза алгоритмов оценки параметров движения аварийных летательных аппаратов в многопозиционной системе при априорной неопределенности начальной информации
Исследование поведения любой системы основывается на некоторой совокупности априорных сведений об этой системе, полнота которых определяет задачу исследований и методы ее решения. Так, при наличии информации о всех параметрах системы и необходимых статистических характеристик входных сигналов имеет место задача вероятностного анализа реакции системы на заданное воздействие. Если же априорные сведения не отличаются достаточной для анализа полнотой, то единственно возможный путь - построение некоторой приближенной модели системы и последующее ее уточнение на основе опытных данных.
Построение алгоритмов обработки таких данных, полученных в результате исследования поведения приближенной модели в условиях априорной неопределенности - суть задачи статистического синтеза, которая и является предметом рассмотрения в данной главе.
К необходимым априорным данным следует отнести тип и параметры модели исследуемой системы, ее начальное состояние, условия проведения эксперимента.
Применительно к рассматриваемой задаче это есть модель движения летательного аппарата, модель измерения его навигационных параметра многопозиционной системой пассивной локации, начальная оценка вектора состояния летательного аппарата, статистические свойства ошибок измерения (закон распределения или моментные функции).
При этом априорная неопределенность выражается в отсутствии достоверной начальной оценки вектора фазовых координат, неизвестном характере ошибок измерения, неточном задании параметров движении летательного аппарата как за счет конструктивных отличий конкретного образца от расчетных, отклонений параметров реальной атмосферы от стандартной, так и отклонений работы бортовой аппаратуры от заданного алгоритма в результате возможных сбоев или отказов в случае аварийной конфигурации самолета.
Для случая линейных систем оценивание параметров движения имеет хорошо разработанную и оформившуюся теоретическую базу в виде теории оптимальной фильтрации Калмана-Бьюси, основные положения которой можно сформулировать следующим образом:
· ошибки измерения и наблюдения ортогональны друг другу;
· структура оценивания строится на принципе обновляющей последовательности;
· при получении результатов новых измерений с помощью рекурсивной процедуры корректируются сформированные ранее оценки.
При соблюдении условия наблюдаемости фильтр Калмана асимптотически устойчив. При этом он обеспечивает получение сходящейся оценки искомого вектора состояния с матрицей дисперсий ошибок оценивания, элементы которой в процессе фильтрации уменьшаются от максимальных в начале до теоретического минимума в установившемся режиме. Вместе с тем, как показывает практика, имеет место расходимость оценок линейного фильтра, основными причинами которой являются:
· неточность задания математических моделей движения наблюдаемого процесса, принятых в фильтре, относительно реальных;
· отсутствие априорной информации о статистических свойствах формирующих шумов и шумов наблюдения;
· отсутствие точной информации об априорной статистике начальных условий для алгоритма оценивания;
· ошибки вычислителей, определяющих матричный коэффициент усиления фильтра. [16]
В случае нелинейных систем, а именно таковой является модель наблюдения навигационных параметров аварийного летательного аппарата многопозиционной спутниковой системой пассивной локации, в дополнение к выше перечисленным причинам следует добавить еще и погрешности, обусловленные попаданием начального приближения вектора состояния летательного аппарата (в окрестности которого производится линеаризация исходных нелинейных уравнений наблюдения) на нелинейный участок навигационных функций. Применяемые при этом итерационные методы приближенного решения нелинейных уравнений - последовательного приближения Гауса-Ньютона, различных модификации градиентных методов - оказываются чувствительны к ошибкам начальных условий и, кроме того, требуют дополнительных вычислительных затрат.
На устойчивость фильтра Калмана влияют особенности его функционирования, которые при наличии вышеперечисленных причин могут привести к расходимости. Данные особенности обусловлены:
а) наличием отрицательных обратных связей только по наблюдаемым координатам;
б) зависимостью корректирующего влияния обновляющего процесса на оценку вектора состояния от точности фильтрации;
в) составом измерительной системы и видом навигационных функций;
г) размерностью фильтра и продолжительностью его работы.
Для уменьшения склонности фильтра Калмана к расходимости применяют увеличение числа наблюдаемых координат, повышение степени соответствия заложенных в фильтр моделей реальному характеру вычислителей, априорной статистике формирующих шумов и шумов наблюдения, начальных оценок для вектора состояния и ковариационной матрицы ошибок оценивания, сокращают время работы фильтра. Кроме того, используются специальные меры для обнаружения факта расходимости и ее компенсации, например, постоянный контроль за следом матрицы ковариаций обновляющего процесса - при превышении им некоторого порога делается вывод о наличии факта расходимости.
Вместе с тем представляется, что меры по повышению точности начальных оценок вектора состояния и ковариационной матрицы ошибок оценивания являются одними из наиболее важных, поскольку попадание их значений за пределы линейного участка дискриминационной характеристики фильтра в начальный момент времени, когда коэффициент усиления фильтра максимален, способно уже само по себе вызвать расходимость оценок. Кроме того, работа фильтра в условиях прогноза в качестве необходимого условия требует наличия достаточно точной начальной оценки. Наряду с этим такую же необходимость выдвигает задача линеаризации исходных нелинейных уравнений наблюдения в некоторой окрестности оцениваемого вектора состояния объекта. Даже градиентные методы, обладающие наивысшей устойчивостью к начальным рассогласованиям, оказываются грубыми или вообще не пригодными при больших начальных ошибках и в случае полимодальных функций, каковыми являются навигационные функции летательного аппарата.
При сопровождении аварийного воздушного судна возникают дополнительные трудности. Априорная неопределенность, связанная с неточным знанием параметров движения, которая может быть достигнута с помощью узкополостного фильтра, и быстрое отслеживание резких маневров летательного аппарата, которое предполагает использование широкополостных фильтров.
Данным требованиям удовлетворяют адаптивные алгоритмы оценивания. Подробный анализ существующих и синтез оптимальных алгоритмов для случая сопровождения маневрирующего объекта при отсутствии информации о маневре выходит за рамки рассмотрения данной работы. Вместе с тем, необходимо отметить, что во всех случаях на точность оценивания вектора состояния оказывает существенное влияние близость начальной оценки действительному положению летательного аппарата. В противном случае, учитывая большой коэффициент усиления, можно ожидать, как минимум, увеличение интервала сходимости при ожидаемом движении летательного аппарата и расходимость (срыв сопровождения) оценки при аварийном движении.[16]
Преодоление априорной неопределенности относительно начального приближения положения и скорости летательного аппарата возможно несколькими путями. К примеру, предлагается использовать в качестве начального приближения для каждой координаты среднее из возможных ее значений то есть: а элементы ковариационной матрицы при гауссовском распределении величины определять
Di i (0) = (xi min - xi max)2 / 36 (9)
Если же x I (0) имеет равновероятное распределение, то
D i i (0) = (x i min - x i max )2 / 12. (10)
Однако выбранные таким образом начальные условия могут привести к несоответствию начальных значений функционально связанных переменных в алгоритмах фильтрации и, как следствие, к расходимости оценок.
Накладывая некоторые ограничения на поверхности положения и динамику объекта навигации также можно решить задачу определения его местоположения.
В задаче определения параметров движения летательного аппарата при полигонных испытаниях такого рода ограничения представляются необоснованными. Объект способен совершать маневры как по скорости, так и по координатам, причем последний не обязательно может быть плоским. Кроме того, аварийное движение вообще нельзя спрогнозировать. Скорости движения самого летательного аппарата при этом достигают величин, соизмеримых со скоростями навигационных точек. Это не позволяет использовать указанные выше алгоритмы для оценки вектора состояния летательного аппарата и требует изменение подхода к синтезу новых алгоритмов. [16]
2.3 Алгоритмы, использующие текущую информацию
Повторяющиеся во времени измерения позволяют повысить точность оценивания за счет использования статистических свойств шумов измерения, а именно - равенство нулю первого момента и ортогональность ошибок измерения и оценивания.[26]
Пусть движение летательного аппарата описывается дифференциальным уравнением:
, (11)
где X(t) - вектор состояния объекта,
Ф(t), Г(t), u(t) - соответственно матрица переходов, матрица интенсивностей маневра и вектор управления, параметры которых будут определены ниже при рассмотрении конкретного объекта наблюдения,
- формирующий шум,
Движение летательного аппарата совершается вдоль некоторой трубки относительно опорной траектории, матрица интенсивностей Г(t) и вектор управлений u(t) для которой полагается известными, а поперечные размеры определяются вектором з0(t). Таким образом, на приемной стороне известны все параметры маневра: его начало, продолжительность и интенсивность. Такое положение характерно для практики летных испытаний, когда программа движения известна априори, однако в результате воздействия случайных факторов, обусловленных как внутренними, так и внешними причинами, происходит отклонение движения летательного аппарата от расчетного.
К внутренним причинам отклонения движения летательного аппарата от расчетного следует отнести технологические отличия конкретного образца летательного аппарата от расчетных, ошибки и отклонения от штатной программы в работе бортовой системы управления, погрешности аппроксимации реальных нелинейных систем линеаризованными моделями.
К внешним причинам относятся вариации параметров среды движения относительно расчетных, а также преднамеренные причины со стороны возможного противника.
Случай, резкого отличия маневра от программного является аварийным режимом работы системы управления и требует применения адаптивных алгоритмов, основанных на обнаружении расходимости оценок и принятия соответствующих мер, например, реинициализации фильтра, расширения оцениваемого вектора состояния и так далее.
Подробное описание проблемы оценивания параметров движения в условиях априорной неопределенности структуры маневра выходит за рамки дипломного проекта и в дальнейшем не будет рассматриваться.
Предметом дальнейшего исследования является оценивание движения аварийного высокоскоростного летательного аппарата, занимающего произвольные положение в пространстве и скорость к началу наблюдения, в условиях априорной неопределенности его начального положения.
Пусть многопозиционная система пассивной локации, состоящая из N+1 приемной позиции, наблюдает аварийный летательный аппарат в дискретные моменты времени tж, принадлежащие некоторому интервалу tж[t0;T] , ж[0;L].
Векторы положения и скорости приемных позиций известны для любого момента времени. В результате измерений с помощью разностно-дальномерного и радиально-скоростного методов формируется вектор наблюдения Z(t).
Z(tж) = D(X(tж)) + з(tж) , (12)
D (X(tж)) = (13)
D1(x(tж)) = (14)
D2(x(tж)) = {[(r1(tж) - x(tж)]T [r1(tж) - x(tж)] / p1 - [r0(tж) - x(tж)]T [r0(tж) -
- x(tж)] / p0 , … , [rN(tж) - x(tж)]T [rN(tж) - x(tж)] / pN - [r0(tж) - x(tж)]T (15)
[r0(tж) - x(tж)] / p0}T ;
где tж [t0 , T] - время;
ж [0 , L] , L - число сеансов измерения на интервале наблюдения;
X(tж) = [x(tж) , x(tж)]T - искомый вектор состояния ЛА;
x(tж) , x(tж) - векторы его положения и скорости;
ri(tж) , ri(tж) - известные векторы положения и скорости в экваториальной неподвижной декартовой системе координат i- ых приемных позиций (i= );
pi - дальность от i- ых (i = ) приемных позиций до источника излучения, всюду далее индекс O обозначает опорную позицию;
Z(tж) R2N - вектор наблюдения;
ж (tж) R2N - случайный вектор з(tж) = {з1(tж) , з2(tж)}T ошибок измерений.
Характеристики вектора з(tж) , компоненты которого в гауссовском приближении будем полагать случайными величинами с нормальным распределением, считаются известными
M {з (tж) } = 0, M {зT (tж) з (tж + ф) } = Rз у(ф) . (16)
Задачу сформулируем следующим образом: определить параметры движения высокоскоростного летательного аппарата, совершающего аварийное движение, то есть отличающееся от программного, занимающего произвольное положение в пространстве и скорость, в дискретные моменты времени, принадлежащие интервалу наблюдения, по результатам измерений с нарастающим объемом, выполненных в многопозиционной спутниковой системе пассивной локации, в условиях отсутствия начального приближения вектора состояния.
Определим начальную оценку вектора состояния объекта навигации. Для этого используем алгоритм оценивания по полной выборке, исходными данными для которого будут значение вектора наблюдения в начальный момент интервала наблюдения Z (t0), а также векторы положения и скорости приемных позиций в момент времени tж = t0.
A = diag {z1(t0) ; … ; zN(t0) ; zN+1(t0) ; … z2N-1(t0)}T . (17)
(t0)МНК = H*(t0)[E2N-1 - {Z1(t0)Z1(t0)T П(t0) V1 П(t0)} {Z1(t0)T П(t0) * *V1П(t0)xZ1(t0)}-1]Z2(t0), (18)
Где Н - матрица геометрии системы, определяется по параметрам движения навигационных спутников
П(t0) = {E2N-1 - H(t0) H*(t0) - проекционная матрица, (19)
V1 - положительно определенная матрица.
Таким образом, получено значение начальной оценки вектора состояния аварийного летательного аппарата по результатам измерения вектора наблюдения Z(t0) на момент времени t0
X(t0) = X(t0)МНК (20)
Рассмотрим уравнения (14) и (15). Они нелинейные относительно искомого вектора состояния летательного аппарата в силу присутствия дальности от источника излучения до нулевой приемной позиции p и ее производной p, являющихся нелинейными функциями X(tж). Для приведения уравнений (14) и (12) к линейному относительно искомого вектора состояния летательного аппарата виду достаточно исключить указанные нелинейности, что может быть достигнуто проективным преобразованием. Действительно, приведем (14) и (12) к виду:
Z(tж) = B(tж) X(tж) - G(Z(tж))R{X(tж) , Z(tж)} + N(з(tж)) , (21)
где
Z(tж) = {Z12(tж) + [r1T(tж)r1(tж) - r0T(tж)r0(tж)] / 2 ;
zN2(tж) + [rNT(tж)rN(tж) - r0T(tж)r0(tж)] / 2 ; (22)
z1(tж)zN+1(tж) + [r1T(t)r1(t) - r0T(t)r0(t)] ;
zN(tж) z2N(tж) + [rNT(tж)rN(tж) - r0T(tж)r0(tж)] }T ;
B(tж) = (23)
G(Z(t)) = (24)
R { X(tж) , Z(tж) } = {p0 ; p0}T ; (25)
В результате, уравнения фильтра Калмана будет выглядеть следующим образом:
X(j+1) = Ф(j)X(j)+I(j)u(j)+K0(j) {З(Z(j))-B(j)Ф(j)X(j) } , (26)
K(j) = Ф(j)P(j)BT(j) [ђ(Z(j)) {B(j)P(j)BT(j)+R1(X(j)) *
*NH(j)R1T(X(j))} ђ(Z(j))] . (27)
На рисунке 23 представлена структурная схема системы, реализующей полученный алгоритм.
Рисунок 23. Структурная схема системы, реализующая алгоритм, использующий текущую информацию
Выражения (26) и (27) определяют алгоритм динамического оценивания параметров движения аварийного летательного аппарата, в качестве начальной оценки вектора состояния которого выступает результат обработки вектора наблюдения в начальный момент времени (20).
Другой какой-либо априорной информации о местоположении и скорости наблюдаемого объекта данный алгоритм не требует.[26]
3. Определение рабочих характеристик алгоритмов определения параметров движения аварийного самолета по измерениям с нарастающим объемом
Пусть движение летательного аппарата описывается дифференциальным уравнением:
(28)
где X(t) - вектор состояния объекта,
Ф(t), Г(t), u(t) - соответственно матрица переходов, матрица интенсивностей внешних (внутренних) воздействий и вектор управления,
- формирующий шум с известными статистическими характеристиками.
Заданное движение летательного аппарата совершается вдоль некоторой трубки относительно опорной траектории, матрица интенсивностей Г(t) и вектор управлений u(t) для которой полагается известными, а поперечные размеры определяются вектором з0(t). При этом будем полагать, что при моделировании движения летательного аппарат в ходе аварийного движения известны основные параметры: продолжительность полета, учитывая высоту полета летательного аппарата, и угол снижения для данного класса и типа воздушного судна.
Пусть также известно время начала аварийного движения летательного аппарата. Такое положение характерно для практики полетов, когда траектория полета известна заранее, однако в результате воздействия случайных факторов, обусловленных как внутренними, так и внешними причинами, происходит отклонение движения летательного аппарата от расчетного. К внутренним причинам следует отнести технологические отличия конкретного образца летательного аппарата от расчетных, ошибки и отклонения от штатной программы в работе бортовой системы управления, погрешности аппроксимации реальных нелинейных систем линеаризованными моделями. К внешним следует отнести вариации параметров среды движения относительно расчетных, а также выход из строя элементов систем управления летательного аппарата.
Предметом дальнейшего исследования является возможность оценивания параметров движения аварийного летательного аппарата в условиях ограниченного времени наблюдения за сигналами аварийного буя системы КОСПАС-SARSAT, который включается экипажем или автоматически с началом аварии, то есть при изменении конфигурации самолета до критической. Также интерес представляют точностные характеристики алгоритма оценивания параметров движения аварийного летательного аппарата, занимающего произвольные положение в пространстве и скорость к началу наблюдения за его аварийным движением, в условиях априорной неопределенности его начального положения.
Движение летательного аппарата описывается уравнением (28) с матрицей перехода вида
- матрица частных производных системы
(29)
; ; ,
где x,y,z - координаты положения вектора состояния летательного аппарата;
Vx ,Vy, Vz - компоненты скорости центра масс летательного аппарата;
- константа, учитывающая сплюснутость Земли;
- постоянная всемирного тяготения;
- баллистический коэффициент;
r - радиус-вектор положения объекта.
Начальные условия:
x= 2985 км, vx = 0.178 км/с,
y= 5288 км, vy = 0.197 км/с,
z= 6388 км, vz = -0.164 км/с.
Это соответствует высоте полета летательного аппарата 10 км над поверхностью Земли, и скоростью 750 км/час. Интегрирование уравнений движения производится с шагом 0.1 секунд. Начиная с высоты 10 км летательный аппарат начинает аварийное движение типа «наклонное пикирование», что характерно для движения при отказе двигателей.
Матрица интенсивностей при этом имеет вид
Г(t)= (30)
Вектор управления представим следующим образом
U (t) = { -28 ; -28 ; 0 }T м/сек . (31)
Длительность движения составляет 12 секунды.
Определим ковариационную матрицу формирующего шума
N0(1,1) = N0(3,3) = N0(5,5) = 0.015 (м/с2) . (32)
Ошибки измерений полагаются белыми гауссовскими шумами, при этом рассматривается два варианта их интенсивностей
- у2 оRD = 10 км, у2 оDD = 0.01 м/с ; (33)
- у2 оRD = 50 км, у2 оDD = 0.05 м/с . (34)
Программы в среде «MATСAD» моделирования движения аварийного летательного аппарата, измерений его навигационных параметров, динамики навигационной системы и реализации алгоритма оценивания параметров движения летательного аппарата по результатам измерений с нарастающим объемом.
Рисунок 24. Результаты определения ошибок оценивания при шумах - у2 оRD = 10 км, у2 оDD = 0.01 м/с по координате
На рисунке 24 приведены результаты определения ошибок оценивания при шумах (33) по координате X dx = , на рисунке 25 представлены ошибки оценивания скорости по координате X dv = .
Рисунок 25. Результаты определения ошибок оценивания при шумах - у2 оRD = 10 км, у2 оDD = 0.01 м/с по скорости
На рисунке 26 приведены результаты определения ошибок оценивания при шумах (34) по координате X dx = , на рисунке 27 представлены ошибки оценивания скорости по координате X dv = .
На рисунках 24-27 представлены графики ожидаемой среднеквадратической ошибки
(35)
Рисунок 26. Результаты определения ошибок оценивания при шумах - у2 оRD = 50 км, у2 оDD = 0.05 м/с по координате
где Pi I - диагональный элемент ковариационной матрицы (32) и ошибки измерений Д = для первого случая шумов измерения, представленных на рисунке 24 и второго случая с более высокой интенсивностью шумов измерения - рисунок 26.
Наблюдения велись в течении 10 секунд, с интервалом измерений 0.1 секунда. В обоих случаях наблюдается ожидаемая сходимость фильтра Калмана, при этом средняя выборочная ошибка составляет в первом случае 400 м по координате положения и 20 м/с по скорости, во втором случае ошибка составляет 1.2 км по координате положения и 8 м/с по скорости. Интервал сходимости во втором случае в полтора раза больше, чем в случае среднеквадратического отклонения шумов, что может быть объяснено высоким уровнем помех.
Рисунок 27. Результаты определения ошибок оценивания при шумах - у2 оRD = 50 км, у2 оDD = 0.05 м/с по скорости
Однако в обоих случаях алгоритм обеспечивал сходимость оценок в течении 40 - 60 шагов, что является величиной достаточной для практического применения.
Данный эксперимент доказал эффективность применения синтезированных алгоритмов к задачам определения параметров движения летательного аппарата при отклонениях от программы полета. Процесс оценивания имеет устойчивый характер и конечный интервал сходимости. В рассмотренном случае он составил от 40 до 60 шагов работы алгоритма.
Точность алгоритма обработки первоначальных измерений для данной гипотетической системы измерения параметров движения аварийного летательного аппарата характеризуется величиной среднеквадратических отклонений оценок положения и скорости, не превышающих величины 10 км и 12 м/сек соответственно при 5 %-ых погрешностях измерений; при обработке измерений с нарастающим объемом средневыборочная ошибка определения вектора состояния блока составила 1.2 км по координатам положения и 8 м/сек по скорости. Это позволяет говорить о пригодности синтезированных алгоритмов для практического применения.
Таким образом, построенный алгоритм позволяет определять координаты возможного нахождения летательного на поверхности Земли при выходе его из зон радиовидимости наземных радиотехнических систем контроля воздушного пространства, по сигналам аварийного радиобуя, который начинает выдавать аварийный сигнал в системе КОСПАС-SARSAT автоматически или включается экипажем с началом аварии. Размер зоны нахождения летательного аппарата на поверхности Земли определяется точностными характеристиками алгоритма оценивания параметров движения воздушного судна и зависит от продолжительности наблюдения сигналов аварийного буя.
самолет навигация аварийный координата
Заключение
На основании проведённого анализа существующих систем определения параметров движущихся объектов применительно к решению задачи по определению местоположения разбившегося летательного аппарата было установлено, что в случае аварии и, вследствие этого, ограничении питания и времени измерения, оптимальным способом является спутниковая навигация, поскольку приёмные позиции расположены высоко на орбитах и способны обнаружить сигнал в труднодоступных местностях, в том числе горах.
Любая из систем самоопределения является неэффективной в данных условиях, поскольку поломки бортовой аппаратуры при крушении самолета не позволят однозначно определить искомые параметры. Наземная навигация при все положительных сторонах имеет существенный недостаток: всю земную поверхность невозможно покрыть наземными радиомаяками, из-за этого возникают так называемые «слепые зоны», в которых эта система не даст никакой информации об аварийном судне. Поэтому предпочтение отдается спутниковой системе навигации.
Разностно-дальномерная методика позволяет производить расчёт при априорной неопределенности параметров движущегося объекта. Построение алгоритмов обработки опытных данных, полученных в результате исследования поведения приближенной модели в условиях априорной неопределенности - суть задачи статистического синтеза.
Алгоритм определения параметров движения аварийного самолета по измерениям с нарастающим объемом доказал эффективность применения синтезированных алгоритмов к задачам определения параметров движения летательного аппарата при отклонениях от программы полета. Процесс оценивания имеет устойчивый характер и конечный интервал сходимости.
Библиографический список
1 Соловьев В.И., Шабалов П.Г. Интегральные навигационные системы. Самара: СГАУ, 2011
2 Кузовков Н.Т., Салычев О.С. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация. М.: Машиностроение, 1982.
3 Шебшаевич В.С. Сетевые спутниковые радионавигационные системы. М.: 2-е изд., Радио и связь, 1993
4 Сырямкин В.И., Шидловский В.С. Корреляционно-экстремальные радионавигационные системы. ? Томск: Изд-во Том. ун-та, 2010. - 316 с.
5 Medium Accurate Gyroscopes for Higher Performance Attitude Requirements. Inertial Sensors and Systems - Symposium Gyro Technology, Karlsruhe Germany: iMAR Navigation/DGON, 2011
6 Oxford Technical Solutions Inertial Navigation Guide
7 Кузовков H.T., Салычев O.C. Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация.- М.: Машиностроение, 1982. 216 с.
8 Li. R. Survey of maneuvering target tracking. part I. dynamic models /R. Li and V.P. Jilkov/Aerospace and Electronic Systems,- IEEE Transactions on 39 (4), 2004. - Pp. 1333 - 1364.
9 Middlebrook D.L. Bearings-only tracking automation for a single unmanned underwater vehicle: Thesis (S.M.) Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 2007
10 Подколзина Л.А., Другов К.М. Алгоритмы обработки информации в навигационных системах наземных подвижных объектов для канала определения координат местоположения
11 Иванов, А.В. Комплексные оптимальные алгоритмы обработки информации в навигационных системах подвижных наземных объектов с контролем целостности навигационного обеспечения / А.В. Иванов // Радиотехника. - 2010. - № 12. - С. 15 - 20.
12 Ворошилин Е.П., Миронов М.В., Громов В.А. Определение координат источников радиоизлучения разностно-дальномерным методом с использованием группировки низкоорбитальных малых космических аппаратов, Доклады ТУСУРа, 2010
13 Гришин Ю.П., Ипатов В.П., Казаринов, Ю.М. Радиотехнические системы. - М.: Высш. шк., 1990. - 496 с.: ил.
14 Официальный сайт системы КОСПАС-SARSAT
15 Михайлов В.С., Кудрявцев В.Г., Давыдов В.С. Навигация и локация - Киев: КГАВТ им. Конашевича-Сагайдачного, 2009
16 Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. Сопровождение целей, Перевод с английского - М.: Радио и связь, 1993. - 320 с
17 Кузьмин С.3. Цифровая радиолокация. Введение в теорию, Киев: КВіЦ, 2000. -- 428 c.
18 Верба В.С. Авиационные комплексы радиолокационного дозора и наведения. Состояние и тенденции развития М.: Радиотехника, 2008. -- 432с.
19 Сворень Р. Спасатели дежурят на орбите -- М.: Наука и жизнь, Правда № 8 , 1983.
20 Сведения о системе КОСПАС-САРСАТ
21 Куприянов А.О. Глобальные навигационные спутниковые системы - М.: МИИГАиК, 2017. - 76 с
22 Web-сайт информационно-аналитического центра координатно-временного и навигационного обеспечения. Прикладной потребительский центр ГЛОНАСС
23 Nakamura M., Development status of the world's GNSSs and the trend of the satellite positioning utilization, Special issue of this NICT Journal, 5-1, 2010
24 Шебшаевич В.С., Дмитриев П.П., Иванцев Н.В. и др. Сетевые спутниковые радионавигационные системы / Под ред. В.С. Шебшаевича. -- 2-е изд., перераб. и доп. -- М.: Радио и связь, 1993. -- 408 с.
25 Серапинас Б.Б. Глобальные системы позиционирования. -- М.: ИКФ «Каталог», 2002 -- 106 с
26 Алексеенко А.В. Определение параметров баллистического спуска орбитального объекта на основе проективных преобразований уравнений и наблюдений // Радиотехника. 1995. №12. С.3-7.
27 Тяпкин В.Н. Методы определения навигационных параметров подвижных средств с использованием спутниковой радионавигационной системы ГЛОНАСС: монография // В.Н. Тяпкин, Е.Н. Гарин. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2012.
28 Сомов А.М., Корнев С.Ф. Спутниковые системы связи: учеб. Пособие для вузов // под ред. А.М. Сомова. М.: Горячая линия - Телеком, 2012.
Размещено на Allbest.ru
...
Навигационные измерения в многоканальной НАП. Структура навигационных радиосигналов в системе ГЛОНАСС и GPS. Точность глобальной навигации наземных подвижных объектов. Алгоритмы приема и измерения параметров спутниковых радионавигационных сигналов.
курсовая работа [359,2 K], добавлен 13.12.2010
Виды систем определения параметров движения спортивного снаряда по санно-бобслейной трассе. Сравнение светодиодной и лазерной системы. Принцип работы преобразователя "время-код". Цифровое устройство реализующее операцию экспоненциального усреднения.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 01.10.2012
Качественный и количественный подходы к оценке опасностей и выявления отказов систем. Прямой и обратный порядок определения причин отказов и нахождения аварийного события при анализе состояния системы. Метод анализа опасности и работоспособности.
курсовая работа [74,2 K], добавлен 03.01.2014
Методы определения пространственной ориентации вектора-базы. Разработка и исследование динамического алгоритма определения угловой ориентации вращающегося объекта на основе систем спутниковой навигации ГЛОНАСС (GPS). Моделирование алгоритма в MathCad.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 11.03.2012
Система определения координат движущихся объектов с лазерным сопровождением. Прецезионные дальномеры на основе двухволнового инжекционного лазера. Методы определения координат (целеуказания) и наведения на объект лазерного пучка с заданной точностью.
реферат [881,6 K], добавлен 14.12.2014
Способы определения дифференциальных параметров транзисторов. Этапы расчета параметров эквивалентной схемы биполярного транзистора. Особенности разработки принципиальных электрических схем параллельного и последовательного суммирующих счетчиков.
контрольная работа [736,4 K], добавлен 28.03.2013
Локация как область техники, использующая явления отражения и излучения электромагнитных волн различными объектами для обнаружения этих объектов. Структурная схема радиолокатора. Основные цели и задачи определения трех групп навигационных параметров.
контрольная работа [1,5 M], добавлен 21.08.2015
Развитие спутниковой навигации. Структура навигационных радиосигналов системы GPS. Состав навигационных сообщений спутников системы GPS. Алгоритмы приема и измерения параметров спутниковых радионавигационных сигналов. Определение координат потребителя.
реферат [254,9 K], добавлен 21.06.2011
Разработка оптимальных, по критерию максимального правдоподобия, методов оценки параметров сигнала при измерениях за время, не кратное периоду. Алгоритмы оценок параметров радиосигнала при симметричном измерительном интервале. Погрешности алгоритмов.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 26.10.2011
Основные термины и определения по телевизионной и видеотехнике. Классификация видеосистем по категории значимости объекта. Рекомендуемые составы модулей в зависимости от эксплуатационных параметров технических средств, их возможная комплектация.
реферат [417,5 K], добавлен 25.01.2009
Описание трехфазной мостовой схемы. Определения и расчет параметров тиристорного выпрямителя. Выбор допустимых нагрузок вентилей по току и параметров цепи управления. Расчет токов короткого замыкания; ограничение напряжения, защита предохранителями.
курсовая работа [307,7 K], добавлен 22.09.2014
Проектирование системы определения перемещения движущегося предмета на основании магнитной системы и магнитодиода. Выбор применяемых материалов и конструкций. Расчет параметров магнитной системы. Технология изготовления чувствительного элемента.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 21.10.2012
Рассмотрение методов измерения параметров радиосигналов при времени измерения менее и некратном периоду сигнала. Разработка алгоритмов оценки параметров сигнала и исследование их погрешностей в аппаратуре потребителя спутниковых навигационных систем.
дипломная работа [3,6 M], добавлен 23.10.2011
Определение интермодуляционных параметров нелинейности усилителя на основе аппроксимации его коэффициента усиления в функции от напряжения смещения на управляющем электроде транзистора. Определения параметров нелинейности и выбор оптимального режима.
курсовая работа [350,4 K], добавлен 02.01.2011
Принципы определения граничных частот многоканального сигнала для заданных параметров. Особенности оценки линейного спектра сигнала спутниковой связи. Анализ уровня сигнала на входе приемника. Мощность тепловых шумов на выходе телефонной коммутации.
контрольная работа [106,6 K], добавлен 28.12.2014
Описание методов измерения информации с гироскопических систем ориентации и навигации (ГСОиН). Применение эффекта Мессбауэра для измерения малых расстояний, скоростей и углов. Разработка устройства съема информации с ГСОиН на основе эффекта Мессбауэра.
дипломная работа [7,3 M], добавлен 29.04.2011
Выбор системы передачи и оборудования для защиты информации. Расчет параметров оптического волокна и параметров передачи оптического кабеля. Особенность вычисления длины регенерационного участка. Анализ определения нормативного параметра надежности.
курсовая работа [803,9 K], добавлен 12.10.2021
Способы определения местоположения источников электромагнитного излучения (ЭМИ). Амплитудные методы пеленгации источников ЭМИ. Методы обзора пространства. Определение несущей частоты сигналов. Цифровые устройства измерения временных параметров сигналов.
контрольная работа [2,6 M], добавлен 24.08.2015
Метод определения местоположения – угломерно-разностно-дальномерный. Построение на местности приемных позиций. Расчет координат источника радиоизлучения. Расчёт параметров эллипса рассеивания. Алгоритм работы обнаружителя. Структурная схема измерителя.
курсовая работа [347,9 K], добавлен 21.11.2013
Классификация радиовысотомера и его принцип работы. Метод определения задержки сигнала. Непрерывное автоматическое измерение истинной высоты полета самолета в любых метеоусловиях и выдача экипажу. Схема звуковой и световой сигнализаций заданной высоты.
контрольная работа [207,8 K], добавлен 16.02.2014
