Формирование облика бортовой интегрированной системы навигации и управления перспективного беспилотного вертолета в маловысотном полете




Скачать 292.42 Kb.
Дата02.08.2016
Размер292.42 Kb.


На правах рукописи

Козорез Дмитрий Александрович

Формирование облика бортовой интегрированной системы навигации и управления перспективного беспилотного вертолета в маловысотном полете

Специальность: 05.13.01

Системный анализ, управление и обработка информации

(Авиационная и ракетно-космическая техника)


АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва — 2008 год

Работа выполнена в Московском авиационном институте (государственном техническом университете).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Красильщиков Михаил Наумович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Сошников Валерий Николаевич


кандидат технических наук, доцент

Веремеенко Константин Константинович


Ведущая организация: «Корпорация «Фазотрон - Научно-

исследовательский институт радиостроения"


(Корпорация "Фазотрон-НИИР"), ОАО, г. Москва)

Защита состоится « » 2008 г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.125.12 в Московском авиационном институте (государственном техническом университете) по адресу: 125993, г.Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, дом 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского авиационного института (государственного технического университета, МАИ).

Автореферат разослан « » 2008 г.

Отзывы, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 125993, г.Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, дом 4, МАИ, Ученый совет МАИ.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.125.12

к.т.н., доц. В.В.Дарнопых


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ


Актуальность темы. Настоящая диссертационная работа посвящена решению технической задачи формирования облика бортовой интегрированной системы перспективного беспилотного вертолета в маловысотном полете (МВП).

В настоящее время разработка боевых комплексов и летательных аппаратов боевой беспилотной авиации является важным направлением в области создания новых авиационных средств вооружения. Это обстоятельство определяется преимуществами боевой беспилотной авиации, а именно: живучестью, малозаметностью и относительной дешевизной конструкции и оборудования.

В силу специфики МВП и, как следствие, весьма жестких требований к точности навигации (30-60 м. по положению, 5-10 м. по высоте и 1-5 м/с по скорости) и управлению. В настоящее время имеются лишь отдельные примеры реализации аппаратов подобного класса, оперирующих в режиме МВП. В результате возникает задача формирования системных требований к аппаратному составу и программно-математическому обеспечению (ПМО) бортового комплекса навигации и управления аппаратов подобного класса.

Иными словами, возникает задача формирования облика бортовой интегрированной системы перспективного беспилотного вертолета, оперирующего в режиме МВП, в том числе в условиях действия активных помех.

Таким образом, актуальность обсуждаемой задачи определяется, с одной стороны необходимостью формирования системных требований к аппаратному и алгоритмическому составу бортового комплекса навигации и управления беспилотного летательного аппарата (БЛА) в режиме МВП и, с другой стороны, анализом возможности реализации подобного режима, удовлетворяющего приведенным выше характеристикам точности решения навигационной задачи.

Целью работы является повышение эффективности использования БЛА вертолетного типа путем реализации безопасного МВП в режиме огибания местности, в том числе в условиях действия активных помех.

Основные задачи исследований:



  • определение архитектуры бортовой интегрированной системы;

  • формирование математических моделей объекта и бортовой аппаратуры;

  • решение задачи навигации, в том числе в условиях помех;

  • решение задачи управления в режиме МВП;

  • создание функционально-программного прототипа интегрированной системы;

  • создание программного комплекса для имитационного моделирования процесса МВП;

  • осуществление имитационного моделирования МВП;

  • проведение анализа результатов и выработка рекомендаций по составу и структуре средств навигации и управления автоматического БЛА вертолетного типа в режиме МВП , в том числе в условиях помех.

Объектом исследования является бортовая интегрированная система навигации и автоматического управления МВП перспективного вертолета.

Предметом исследования является совокупность аппаратно-программных средств, обеспечивающих достижение поставленной цели.

Научная новизна полученных в работе результатов состоит в следующем:

  • сформирован облик бортовой интегрированной системы навигации и управления перспективного беспилотного вертолета, обеспечивающей безопасный МВП в режиме огибания рельефа местности, в том числе в условиях действия активных помех;

  • предложена архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при отсутствии помех с точностями навигационных определений (3): по положению – 30 м, по скоростям – 0.5 м/с, по высоте – 3 м, в том числе при деградации навигационного комплекса (отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС);

  • предложена архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при наличии активных белошумных помех мощностью до 300 Вт, с полосой 0,1 МГц и дальностью до источника помех порядка 80 км;

  • разработаны алгоритмы интеграции навигационных данных в рамках слабо связанной и глубоко интегрированной архитектур бортового комплекса, обеспечивающие потребную для безопасного МВП точность привязки центра масс БЛА к географическим координатам;

  • создан модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм навигации (КЭАН) БЛА. Модификация алгоритма состоит в учете эволюции БЛА при формировании эталонного изображения, а также в использовании вероятностной оценки достоверности и точности получаемого навигационного решения. Модифицированный КЭАН обеспечивает в отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС точность решения навигационной задачи характеризуемой параметрами бортовой цифровой карты подстилающей поверхности;

  • разработан алгоритм управления центром масс БЛА, обеспечивающий при упомянутой выше точности привязки центра масс к географическим координатам безопасный МВП путем совершения маневров «обход», «облет» и «обход-облет»;

  • разработана математическая модель влияния активной помехи на процесс функционирования GNSS-приемника;

  • предложены архитектура GNSS-приемника и алгоритм адаптивной фильтрации принимаемого навигационного сигнала, обеспечивающие работоспособность приемника в условиях активных помех;

  • реализованы математические модели:

инерциальных чувствительных элементов, учитывающие широкий спектр неконтролируемых факторов: постоянное смещения нуля, случайные аддитивные измерительные шумы, погрешности масштабных коэффициентов, ошибку нелинейности, погрешности из-за не ортогональности и перекоса осей, температурные дрейфы, удельные скорости дрейфа, пропорциональные перегрузкам;

радиобаровысотомера (РБВ), учитывающую систематическую ошибку измерения высоты РБВ, динамическую составляющую ошибки измерения высоты, случайную аддитивную ошибку.

стандартного GNSS-приемника, с учетом ошибкок бортовой аппаратуры НКА, погрешности, вызванной ионосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной тропосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной эффектом многолучевости, погрешности, вносимой внутренними шумами приемника, систематической погрешности вектора скорости, вносимой высокочастотной частью приемника, случайные аддитивные составляющие ошибок оценивания.


  • разработана математическая модель GNSS-приемника, функционирующего в условиях действия активных помех, в состав которого входят пеленгатор источника помехи, фазированная антенная решетка с системой управления диаграммой направленности, блок адаптивной фильтрации. Данная модель приемника учитывает влияние помехи, определяя эквивалентную ошибку определения псевдодальности;

  • разработан функционально-программный прототип интегрированной бортовой системы в двух вариантах, реализованных в виде программных комплексов открытой архитектуры в среде Borland Delphi и Micrsoft Visual C++;

  • создан инструментарий для имитационного моделирования резервного контура отдельно и в составе интегрированной системы, включающий: математические модели движения БЛА (в том числе модели активной системы стабилизации), модели измерений и алгоритмы обработки этих измерений для различных конфигураций бортового навигационного оборудования, модели неконтролируемых факторов различной физической природы, алгоритмы обработки изображений, алгоритмы обработки и анализа полученных результатов;

  • создан программные комплексы, обеспечивающие имитацию процесса функционирования бортового интегрированного комплекса во внешней среде, с учетом характера подстилающей поверхности, влияния помех, ветра и вариаций плотности атмосферы;

  • проведено имитационное моделирование процесса работы функционально-программного прототипа при различных условиях интеграции и различном уровне деградации комплекса, доказывающее удовлетворительную точность получаемого навигационного решения для осуществления автоматического МВП, в том числе в условиях действия активных помех.

Практическая значимость полученных в работе результатов состоит в использовании сформированного облика интегрированной системы навигации и управления, математических моделей и алгоритмов, реализованных в структуре программного комплекса при проектировании перспективных БЛА вертолетного типа.

Основные результаты работы использованы в научно-исследовательских работах «Ракель» и «Орда», выполненных по заказу МО РФ.



Результаты работы внедрены в практическую и научную деятельность Корпорации «Фазотрон – НИИР», а также в учебный процесс кафедры 704 МАИ, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

На защиту выносятся следующие основные положения:

  1. облик бортовой интегрированной системы навигации и управления перспективного беспилотного вертолета, обеспечивающей безопасный МВП в режиме огибания рельефа местности, в том числе в условиях действия активных помех;

  2. архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при отсутствии помех с точностями навигационных определений (3): по положению – 30 м, по скоростям – 0.5 м/с, по высоте – 5 м, в том числе при деградации навигационного комплекса (отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС);

  3. архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при наличии активных белошумных помех мощностью до 300 Вт, с полосой 0,1 МГц и дальностью до источника помех порядка 80 км;

  4. алгоритмы интеграции навигационных данных в рамках слабо связанной и глубоко интегрированной архитектур бортового комплекса, обеспечивающие потребную для безопасного МВП точность привязки центра масс БЛА к географическим координатам;

  5. модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм навигации БЛА. Модификация алгоритма состоит в учете эволюции БЛА при формировании эталонного изображения, а также в использовании вероятностной оценки достоверности и точности получаемого навигационного решения. Модифицированный КЭАН обеспечивает в отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС точность решения навигационной задачи характеризуемой параметрами бортовой цифровой карты подстилающей поверхности;

  6. алгоритм управления центром масс БЛА, обеспечивающий при упомянутой выше точности привязки центра масс к географическим координатам безопасный МВП путем совершения маневров «обход», «облет» и «обход-облет»;

  7. математическая модель влияния активной помехи на процесс функционирования GNSS-приемника;

  8. архитектура GNSS-приемника и алгоритм адаптивной фильтрации принимаемого навигационного сигнала, обеспечивающие работоспособность приемника в условиях активных помех;

  9. математическая модель GNSS-приемника, функционирующего в условиях действия активных помех, в состав которого входят пеленгатор источника помехи, фазированная антенная решетка с системой управления диаграммой направленности, блок адаптивной фильтрации. Данная модель приемника учитывает влияние помехи, определяя эквивалентную ошибку определения псевдодальности;

  10. функционально-программный прототип интегрированной бортовой системы в двух вариантах, реализованные в виде программных комплексов открытой архитектуры в среде Borland Delphi и Microsoft Visual C++;

  11. программный комплекс, обеспечивающий имитацию процесса функционирования бортового интегрированного комплекса во внешней среде, с учетом характера подстилающей поверхности, влияния помех, ветра и вариаций плотности атмосферы;

  12. результаты имитационного моделирования процесса работы функционально-программного прототипа при различных условиях интеграции и различном уровне деградации комплекса, доказывающие удовлетворительную точность получаемого навигационного решения для осуществления автоматического МВП, в том числе в условиях действия активных помех.

Апробация работы и публикации. Основные положения и результаты диссертации докладывались автором на следующих конференциях:

  • European Conference for Aerospace Sciences (EUCASS), Moscow, July 2005;

  • XXV конференции ЦНИИ Электроприбор, Санкт-Петербург, 2006;

  • Всероссийской научно-технической конференции «VIII научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского», Москва, 2007;

  • Международном форуме по спутниковой навигации, Москва, 2008;

  • Юбилейной XV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам, Санкт-Петербург, 2008;

  • International Symposium on GPS/GNSS 2008, Tokyo, 2008.

Результаты работы опубликованы в 14 статьях, из которых 4 входят в перечень изданий, рекомендованных ВАКом Минобрнауки России.



Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы из 34 наименований. Работа изложена на 102 страницах машинописного текста, содержит 61 рисунок и 3 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложено текущее состояние дел в области проектирования БЛА, обосновано использование в качестве тактического БЛА и БЛА поля боя автоматического БЛА вертолетного типа, рассмотрены достоинства маловысотного полета. Сформулированы требования к точности решения навигационной задачи для возможности осуществления безопасного автоматического МВП, показана необходимость обеспечения решения навигационной задачи в условиях действия помех. Обосновано использование слабо связанной архитектуры интеграции навигационных данных для осуществления МВП в отсутствие действия помех и глубоко интегрированной архитектуры при наличии белошумных помех сигналам GNSS. Приводится минимально необходимый состав навигационного комплекса (НК) БЛА включающий: БИНС, GNSS-приемник, РБВ. Сформулированы требования к системе управления центром масс БЛА, использующую данные НК и бортовой цифровой карты подстилающей поверхности для обеспечения МВП в режиме огибания местности с использованием маневров «обход», «облет» и их комбинаций. Показана целесообразность использования измерений штатной бортовой радиолокационной станции (БРЛС) миллиметрового диапазона и бортовой цифровой карты подстилающей поверхности в корреляционно-экстремальном алгоритме навигации с целью формирования навигационного решения для плановых координат и использования его в НК в случае возможной деградации НК в силу тех или иных причин. Приводится краткая характеристика диссертации.

В первой главе поставлена техническая задача, состоящая в определении облика, т.е. архитектуры и необходимого состава аппаратных и программных средств, а также свойств бортовой интегрированной системы навигации и управления автоматического беспилотного летательного аппарата вертолетного типа. Приведены математические модели и алгоритмы, используемые при формировании интегрированных систем навигации и управления. В частности приведена специальная математическая модель пространственного движения вертолета, как объекта управления. Данная модель представляет собой «частично линеаризованную систему уравнений», т.е. систему линеаризованных в окрестности так называемых балансировочных траекторий уравнений, с коэффициентами, зависящими от скорости полета, дополненную нелинейными членами в уравнениях сил, учитывающими большие изменения значений углов тангажа и крена. Здесь под балансировочными понимается совокупность траекторий, полученных в результате решения системы уравнений статики, т.е. при нулевых аэродинамических моментах и нулевом угле скольжения. Данная модель динамики вертолета является достаточной для достижения цели исследования, так как более детальная модель движения вертолета, описывающая, в частности, механизм создания аэродинамических сил и моментов несущим винтом с учетом особенностей обтекания лопастей винта, аэродинамического взаимодействия винтов и корпуса вертолета требует «привязки» к конкретной модификации вертолета и, следовательно, не отвечает целям исследования, для которых наиболее важными при изучении маневров вертолета являются такие факторы, как точность решения навигационной задачи и запаздывание, вносимое системами стабилизации и управления.

Таким образом, специальная частично линеаризованная модель обеспечивает:



  • формирование траекторий вертолета в необходимом диапазоне изменения скорости и высоты МВП;

  • адекватную (с учетом ограничений на маневренные возможности) реакцию вертолета на воздействия управляющих и возмущающих факторов;

  • формирование балансировочной траектории при отсутствии управляющих воздействий

В состав возмущений, учитываемых описанной выше моделью динамики вертолета, включена дополнительная аэродинамическая нагрузка, возникающая вследствие воздействия ветра и являющаяся основным неконтролируемым фактором при описании движения вертолета.

В математической модели БИНС, в рамках данной диссертационной работы, рассматривались обобщенные чувствительные элементы, модели измерений которых включают параметрические модели ошибок широкого спектра неконтролируемых факторов, а именно: постоянное смещения нуля, случайные аддитивные шумы измерений, погрешности масштабных коэффициентов, ошибку нелинейности, погрешности из-за не ортогональности и перекоса осей, температурные дрейфы, удельные скорости дрейфа, пропорциональные перегрузкам.

Далее в работе приводится математическая модель рабиобаровысотомера, учитывающую динамическую погрешность, не компенсируемую блоком первичной обработки РБВ и обусловленную эволюциями вертолета по крену и тангажу, а также инерционностью данного источника навигационной информации. Здесь необходимо отметить, что модель ошибок РБВ учитывает влияние динамики вертолета на точность измерений, что позволяет включить в состав расширенного вектора оценок интегрального фильтра интегрированной навигационной системы систематические ошибки РБВ.

В работе рассматривается две модели GNSS-приемника: стандартного GNSS приемника в режиме кодовых измерений и модель GNSS-приемника, функционирующего в условиях действия активных помех.

Модель стандартного GNSS-приемника представляет собой простую стохастическую модель формирования оценок псевдодальности и псевдоскорости и являющуюся достаточной для оценки работоспособности и получения потенциальных точностных характеристик интегрированной системы слабо связанной архитектуры интеграции данных. Модель учитывает влияние необходимого состава возмущающих факторов, а именно: ошибок бортовой аппаратуры НКА, погрешности, вызванной ионосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной тропосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной эффектом многолучевости, погрешности, вносимой внутренними шумами приемника, систематической погрешности вектора скорости, вносимой высокочастотной частью приемника, случайные аддитивные составляющие ошибок оценивания.

При разработке модели GNSS-приемника, функционирующего в условиях действия активных помех предполагалось, что помеха представляет собой сигнал типа «белый шум» различного уровня мощности и в различных диапазонах частот. Анализ требований, предъявляемых к приемнику, обуславливает состав необходимых подсистем:



  • пеленгатор помехи, необходимый для определения углового положения источника помех относительно антенны GNSS;

  • фазированная антенная решетка;

  • система управления диаграммой направленности антенны (фазированной антенной решеткой), обеспечивающей минимизацию чувствительности антенны в направлении действия помехи;

  • сканирующий фильтр, позволяющий детектировать сигнал помехи;

  • полосовой фильтр, удаляющий помеху из принятого сигнала;

  • подсистема инерциальной поддержки, обеспечивающую слежение за задержкой сигнала GNSS.

Влияние действия помехи на функционирование GNSS-приемника выражается через эквивалентную ошибку определения псевдодальности, которая вычисляется в результате выполнения следующего алгоритма:

1. определяется мощность помехи (дБ) на входе в антенну в предположении об известности «истинного» положения БЛА и источника помех:



(1)

где:


- мощность помехи,

- радиус-вектор источника помех,

- радиус-вектор БЛА

2. вычисляется средняя мощность помехи на выходе антенны:



(2)

где:


- мощность помехи на выходе антенны;

- коэффициент направленного действия антенны источника помех по линии визирования «постановщик – БЛА»;

- коэффициент поляризационных ошибок антенны GNSS приемника вдоль линии визирования «НКА – БЛА»;

- коэффициент направленного действия антенны GNSS приемника вдоль линии визирования «БЛА – источник помех».

3. определяется соотношение сигнал/шум (Q-фактор) на выходе полосового адаптивного фильтра для любого режима работы GNSS приемника:



(3)

где:


- мощность сигнала НКА на выходе полосового адаптивного фильтра как доля от общей мощности сигнала НКА:

(4)

где: - нижняя и верхняя границы частот, сканируемые узкополосным фильтром;



- стандартный Q-фактор приемника для данного режима работы при отсутствии шумов.

4. определяется значение мощности помехи (дБ) на выходе полосового адаптивного фильтра для данного режима работы приемника:



(5)

где:


- мощность помехи на выходе адаптивного полосового фильтра как доля исходной мощности помехи:

(6)

где: - «истинные» значения нижней и верхней частот помехи, детектированные сканирующим фильтром.

5. устанавливается факт выполнения слежения данным каналом GNSS приемника за данным НКА:

(7)

где: - пороговое значение сигнал/шум, соответствующий режиму слежения за НКА.

6. в случае выполнения условия слежения, вычисляется с.к.о. аддитивных шумов псевдодальности с учетом повышения эквивалентной температуры шумов приемника:

(8)

где m – эквивалентная температура шумов приемника.

Аналогично описанным выше действиям, с использованием выражений (1)-(8) вычисляются эквивалентные ошибки определения псевдодальности для всех видимых спутников.

Для моделирования работы бортовой РЛС в рамках данной работы использовалась модель моноимпульсной РЛС миллиметрового диапазона, представляющая собой сканирующий локатор со стабилизированной зоной обзора, а также цифровую карту подстилающей поверхности, разработанные в Рязанской радиотехнической академии.

Для привязки БЛА к топографическим координатам местности путем использования данных бортовой РЛС (кадра) и цифровой карты подстилающей поверхности использовался модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм навигации (КЭАН) с нормированной корреляционной функцией (9).

(9)

где:


f=f(x,z) - сформированный кадр, представляющий собой цифровой массив высот точек подстилающей поверхности размером XKS на ZKS и прогнозируемой точкой привязки XLP, ZLP, рассчитанной на основе предварительно полученной оценки местоположения вертолета;

Mfматематическое ожидание высот «непустых» точек кадра;

g=g(x,z) – исходное эталонное изображение в области поиска, на котором ищется точка привязки;

Mg математическое ожидание высот точек эталонного кадра;

Ns – количество ненулевых элементов кадра.

Модификация КЭАН состояла в оригинальном способе формирования эталонного изображения (эталонного кадра) и в применении разработанного вероятностного критерия оценки достоверности навигационного решения КЭАН.

Использование оригинального способа формирования эталонного изображения было вызвано сильной изменчивостью навигационного поля в зависимости от условий наблюдения, а именно:


  • Постоянно меняющийся угол обзора подстилающей поверхности;

  • Взаимное наложение и перекрытие объектов, расположенных на карте местности;

  • Сильная деформация поля зрения, связанная с эволюциями БЛА в пространстве.

Формирование эталонных изображений без учета вышеперечисленных факторов приводит к значительному снижению достоверности данных изображений вплоть до полной потери их адекватности. Выходом из сложившейся ситуации является формирование эталонных изображений на борту БЛА, т.е. непосредственно в процессе измерений, при условии синхронизации изменений и условий наблюдения навигационного поля с маневрами БЛА. При этом участки формируемого эталонного изображения будут претерпевать почти те же (с точностью до ошибок навигации и управления) деформации, что и наблюдаемые при помощи сенсора. Использование данного алгоритма позволило значительно увеличить адекватность эталонного изображения, используемого при корреляционно-экстремальной привязке, что, в свою очередь, положительно сказалось на работоспособности корреляционно-экстремального алгоритма навигации в целом.

С учетом вышесказанного, помимо изображения участка подстилающей поверхности, полученного от бортовой РЛС, используется эталонное изображение, полученное от «виртуальной» РЛС. При этом:



  • «виртуальная» РЛС производит измерения по хранящейся на борту цифровой карте местности, а реальная бортовая РЛС – по истинной подстилающей поверхности;

  • «виртуальная» РЛС производит измерения из опорного положения ЛА, а реальная бортовая РЛС из истинного положения;

  • при работе «виртуальной» РЛС отсутствуют ошибка установки привалочного угла и ошибки определения углового положения локатора.

Разработка вероятностного критерия оценки достоверности навигационного решения КЭАН была вызвана необходимостью использования решения КЭАН в интегрированной навигационной системе. Как известно, в стандартных КЭАН отсутствуют сведения о достоверности и точности получаемых оценок навигационных параметров.

Задача оценки достоверности решения КЭАН при его использовании в интегральном фильтре фактически сводится к построению ковариационной матрицы решения, поставляемого КЭАН, поскольку ковариационная матрица решения «БИНС+СНС+РБВ» уже получена ранее.

Рассмотрим процесс получения ковариационной матрицы решения КЭАН. Анализ результатов моделирования КЭАН показывает, что в общем случае ошибки навигационного решения не подчиняются нормальному закону и взаимно коррелированны. С другой стороны, используя результаты моделирования, имеется возможность построить так называемый доверительный эллипс рассеивания, включающий, например, 99% всех возможных реализаций навигационного решения КЭАН и рассматривать этот эллипс как аппроксимацию истинного распределения ошибок гауссовским, а ковариационную матрицу, соответствующую этому эллипсоиду, принять в качестве ковариационной матрицы ошибок КЭАН. На Рис. 1 приведен пример подобного доверительного эллипсоида.

Рис. 1. Доверительный эллипсоид КЭАН.

Таким образом алгоритм построения ковариационной матрицы состоит в следующем: для имеющегося типа цифровых карт местности путем моделирования получается статистика решений навигационной задачи КЭАН, а затем для полученных реализаций строится доверительный эллипс;

Критерием достоверности текущих оценок, формируемых КЭАН, является результат сравнения вычисленной на основе КЭАН поправки по данной координате с пороговым значением среднеквадратичной значения ошибки, определяемого размерами описанного выше прямоугольника. В результате принимается решение о достоверности (оценка поправки меньше порогового значения) или недостоверности (в противном случае) полученных оценок поправок к базовому навигационному решению.

Навигационное решение КЭАН для плановых координат используется в НК при деградации, в частности, при отсутствии сигналов GNSS в силу тех или иных причин.

Задача управления центром масс в режиме МВП, т.е. реализация маневров обход, облет и их комбинации (обход-облет) на основании данных навигационного комплекса и цифровой карты подстилающей поверхности, хранимой на борту, состояла в формировании алгоритма управления центром масс БЛА, в предположении о том, что стандартная система стабилизации вертолета работает идеально. Алгоритм управления обеспечивает выбор типа маневра, определение точки начала маневра и расчет потребного управляющего воздействия. Сформированы так называемые рациональные алгоритмы, обеспечивающие выбор типа маневра вертолета на основании так называемого "решающего правила" (т.е. критерия траекторного управления), в условиях располагаемого динамического ресурса по управлению, а также рассчитывающие потребные параметры управления из условия минимизации используемого ресурса.



Вторая глава диссертации посвящена разработке алгоритмов интеграции навигационных данных с использованием слабо связанной и глубоко интегрированной архитектур.

Функциональная схема бортовой интегрированной системы вертолета, основанной на использовании слабо связанной архитектуры комплексирования навигационных данных БИНС, GNSS, радиобаровысотомера и корреляционно-экстремального алгоритма навигации (КЭАН), обрабатывающего данные бортовой РЛС, приведена на Рис. 2.

Особенностью данной архитектуры является присутствие самостоятельных устройств – поставщик базового навигационного решения – БИНС, а также подсистем: GNSS-приемник, РБВ и КЭАН, решение навигационной задачи которых используются интегральным фильтров для формирования поправок к базовому решению. При слабосвязанной архитектуре интеграции навигационных данных компоненты истинного фазового вектора состояния вертолета, включающего: координаты ц.м. вертолета , , компоненты вектора скорости , вектор абсолютной угловой скорости вертолета , вектор кажущегося ускорения , а также Эйлеровы углы ориентации поступают в навигационный комплекс в соответствии с частотой работы каждого блока (измерители, многоканальный GNSS приемник, РБВ, БРЛС). При этом блок чувствительных элементов БИНС реализует измерения акселерометров и ДУСов, являющиеся исходной информацией для навигационного алгоритма БИНС. Результатом процесса функционирования БИНС являются оценки координат ц.м. вертолета , компонент вектора скорости , а также Эйлеровых углов ориентации вертолета . Параллельно с БИНС с требуемой частотой реализуются навигационные решения РБВ и приемника GNSS . Полученная совокупность навигационных решений поступает в интегральный фильтр Калмана, где происходит коррекция базового навигационного решения и оценка параметров моделей ошибок чувствительных элементов БИНС.

frame1

Вектор измерений рассматривается в двух вариантах – ZБИНС – ZGNSS при штатном функционировании системы (БИНС+GNSS+РБВ+КЭАН) описывается уравнением (10).



(10)

и в виде ZБИНС-ZКЭАН при деградации системы т.е. при не работающем GNSS приемнике описывается уравнением (11).



(11)

На рис. 3. представлена функциональная схема бортовой интегрированной системы вертолета, основанной на глубоко интегрированной схеме интеграции данных.



Рис. 3. Функциональная схема бортового
навигационно-управляющего комплекса вертолета

Основное отличие данного варианта от слабо связанной архитектуры заключается в отсутствии самостоятельного алгоритма БИНС, усложненной структуре интегрального фильтра, непосредственно обрабатывающего измерения акселерометров, ДУС, РБВ и навигационные измерения, формируемые многоканальным GNSS-приемником. Используемая в глубоко интегрированной архитектуре интеграции данных модель многоканального GNSS приемника учитывает влияние помехи на процесс слежения за сигналами НКА и точность формируемых измерений навигационных параметров. Кроме того, в модель GNSS приемника введена обратная связь от интегрального фильтра (т.н. «инерциальная поддержка»), обеспечивающая предварительную настройку контуров слежения за сигналами НКА и работу адаптивных фильтров каналов слежения, обеспечивающих возможность приема сигналов GNSS при наличии помех.

Основной принцип глубокого интегрирования данных спутниковой и инерциальной навигации заключается в специальном представлении интегрированного фильтра Калмана, основанного на оценивании состояния уравнений ошибок БИНС на основе измерений спутниковой навигационной системы.

Коррекция оценок БИНС с учетом вычисленных в фильтре поправок осуществляется по соотношениям (12):



, (12)

где : - решение навигационной задачи БИНС после обработки j+1 измерения, - решение навигационной задачи БИНС после обработки j измерений, - коррекция решения БИНС в результате j+1-го измерения.

В третьей главе диссертации приводятся основные результаты проведенного имитационного моделирования процесса функционирования созданных функционально-программных прототипов бортовых интегрированных систем, демонстрирующие возможности и преимущества слабосвязанной и глубоко интегрированной архитектур интеграции данных. Здесь представлены, во-первых, результаты, доказывающие возможность осуществления безопасного маловысотного полета БЛА вертолетного типа в отсутствие помех при использовании слабо связанной архитектуры интеграции навигационных данных, аппаратного состава (БИНС, РБВ, GNSS-приемника, БРЛС), алгоритмов (интеграции данных БИНС, GNSS, РБВ, БРЛС), корреляционно-экстремального алгоритма навигации, и модели «идеального пилот», в том числе и при деградации навигационной системы (отсутствии сигналов ГНСС), Как показывают рис.4,5 в этих условиях предлагаемая НС обеспечивает точность решения навигационной задачи по положению 30 м, 3 м по высоте и по скоростям 0,5 м/с.

При штатном функционировании в течение всего эксперимента ошибки навигационных определений остаются на приемлемом для обеспечения безопасного маловысотного полета уровне (Рис. 4).

При деградации навигационного комплекса (в случае отсутствия по каким-либо причинам сигналов от спутников GNSS) для коррекции навигационного решения БИНС в плановых координатах используется навигационное решение КЭАН. Точность навигационного решения при этом ухудшается, однако на участках полета, где на подстилающей поверхности присутствуют характерные точки рельефа, ошибки навигационного решения интегрированной системы остаются в допустимых пределах. В тоже время на траектории появляются участки, на которых ошибки принимают значения выше максимально допустимых для обеспечения безопасного маловысотного полета (Рис. 5).

Рис. 4. БИНС+GNSS+РБВ :Эволюция ошибок решения навигационной задачи.



Рис. 5. БИНС+РБВ+КЭАН: Эволюция ошибок решения навигационной задачи

В главе также приведены примеры корреляционных матриц при достоверном (Рис. 6) и недостоверном (Рис. 7) навигационных решениях КЭАН.

Рис. 6. Корреляционная матрица при достоверном навигационном решении КЭАН.



Рис. 7. Корреляционная матрица при недостоверном навигационном решении КЭАН

Во-вторых, в главе показано, что при воздействии активной белошумной узкополосной (0.1 МГц) помехи, мощностью до 300 Вт, на удалении 80 км, применение специального GNSS-приемника совместно с глубоко интегрированной архитектурой интеграции навигационных данных аппаратного состава (БИНС, РБВ, GNSS-приемник, ФАР, пеленгатор помех, БРЛС), алгоритмов (интеграции данных БИНС, GNSS, РБВ, БРЛС, управления ДН антенны, адаптивной фильтрации) обеспечивает точность навигационного решения, достаточную для выполнения безопасного маловысотного полета БЛА вертолетного типа (Рис. 8,9,10).

Рис. 8. Эволюции ошибок долготы, широты и высоты БЛА



Рис. 9. Эволюции ошибок компонент скорости БЛА



Рис. 10. Эволюции ошибок углов тангажа, рысканья и крена БЛА





ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ


  1. Сформирован облик бортовой интегрированной системы навигации и управления перспективного беспилотного вертолета, обеспечивающей безопасный МВП в режиме огибания рельефа местности, в том числе в условиях действия активных помех [6,13];

  2. Предложена архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при отсутствии помех с точностями навигационных определений (3): по положению – 30 м, по скоростям – 0.5 м/с, по высоте – 3 м, в том числе при деградации навигационного комплекса (отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС) [6,7,13];

  3. Предложена архитектура интегрированной системы, аппаратный состав и алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие безопасный МВП БЛА при наличии активных белошумных помех мощностью до 300 Вт, с полосой 0,1 МГц и дальностью до источника помех порядка 80 км [8,9];

  4. Разработаны алгоритмы интеграции навигационных данных в рамках слабо связанной и глубоко интегрированной архитектур бортового комплекса, обеспечивающие потребную для безопасного МВП точность привязки центра масс БЛА к географическим координатам [4,5,10,12];

  5. Создан модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм навигации (КЭАН) БЛА. Модификация алгоритма состоит в учете эволюции БЛА при формировании эталонного изображения, а также в использовании вероятностной оценки достоверности и точности получаемого навигационного решения. Модифицированный КЭАН обеспечивает в отсутствие сигналов GPS/ГЛОНАСС точность решения навигационной задачи характеризуемой параметрами бортовой цифровой карты подстилающей поверхности [6,10,11];

  6. Разработан алгоритм управления центром масс БЛА, обеспечивающий при упомянутой выше точности привязки центра масс к географическим координатам безопасный МВП путем совершения маневров «обход», «облет» и «обход-облет» [6,13];

  7. Разработана математическая модель влияния активной помехи на процесс функционирования GNSS-приемника [8,9,14];

  8. Предложены архитектура GNSS-приемника и алгоритм адаптивной фильтрации принимаемого навигационного сигнала, обеспечивающие работоспособность приемника в условиях активных помех [8,9];

  9. Реализованы математические модели:

инерциальных чувствительных элементов, учитывающие широкий спектр неконтролируемых факторов: постоянное смещения нуля, случайные аддитивные измерительные шумы, погрешности масштабных коэффициентов, ошибку нелинейности, погрешности из-за не ортогональности и перекоса осей, температурные дрейфы, удельные скорости дрейфа, пропорциональные перегрузкам [1,2,3,6,12,13];

радиобаровысотомера (РБВ), учитывающую систематическую ошибку измерения высоты РБВ, динамическую составляющую ошибки измерения высоты, случайную аддитивную ошибку [6,8,9,10,13];



стандартного GNSS-приемника, с учетом ошибкок бортовой аппаратуры НКА, погрешности, вызванной ионосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной тропосферной задержкой сигнала, погрешности, вызванной эффектом многолучевости, погрешности, вносимой внутренними шумами приемника, систематической погрешности вектора скорости, вносимой высокочастотной частью приемника, случайные аддитивные составляющие ошибок оценивания [1,2,4,5,6].

  1. Разработана математическая модель GNSS-приемника, функционирующего в условиях действия активных помех, в состав которого входят пеленгатор источника помехи, фазированная антенная решетка с системой управления диаграммой направленности, блок адаптивной фильтрации. Данная модель приемника учитывает влияние помехи, определяя эквивалентную ошибку определения псевдодальности [8,9,14];

  2. Разработан функционально-программный прототип интегрированной бортовой системы в двух вариантах, реализованных в виде программных комплексов открытой архитектуры в среде Borland Delphi и Microsoft Visual C++ [7,9,10,11];

  3. Создан программный комплекс, обеспечивающий имитацию процесса функционирования бортового интегрированного комплекса во внешней среде, с учетом характера подстилающей поверхности, влияния помех, ветра и вариаций плотности атмосферы [7,9,10,11];

  4. Проведено имитационное моделирование процесса работы функционально-программного прототипа при различных условиях интеграции и различном уровне деградации комплекса, доказывающее удовлетворительную точность получаемого навигационного решения для осуществления автоматического МВП, в том числе в условиях действия активных помех [7,8,9,10,11].

ОСНОВНЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

  1. Козорез Д.А. Моделирование процесса определения ориентации КА на основе GPS/GLONASS технологии // V-я всероссийская конференция, Москва, 1999: Тез. докл. – Москва: МАИ, 1999. стр. 96-100.

  2. Красильщиков М.Н., Козорез Д.А. Моделирование процесса навигации и определения ориентации КА на основе GPS/GLONASS технологии // Х юбилейная международная конференция, Переславль-Залесский, 1999: Тез. докл. – Москва: МГИУ, 1999. стр. 231-232.

  3. Красильщиков М.Н., Козорез Д.А., Сыпало К.И. Моделирование процесса навигации и определения ориентации КА на основе ГЛОНАСС/GPS технологии // 1ая Международная конференция «Системный анализ, управление и навигация», Евпатория 1999: Тез. докл – Москва: МАИ, 1999. стр. 42-50.

  4. Красильщиков М.Н., Сыпало К.И., Козорез Д.А., Белоусов И.А. Формирование алгоритмов интегрированной навигационной системы малого ИСЗ на основе ГЛОНАСС/GPS технологии // «Полет» №3, 2000г, стр. 91-106.

  5. Красильщиков М. Н., Сыпало К.И., Дишель В.Д., Козорез Д.А., Белоусов И.А., Формирование интегрированной навигационной системы малого ИСЗ на основе ГЛОНАСС/GPS технологий // Известия РАН. «Теория и системы управления», №2, 2001год, стр. 101-115.

  6. Красильщиков М.Н., Сыпало К.И., Козорез Д.А. "Интегрированная навигационная система вертолета" часть 1, "Математические модели и алгоритмы" // Авиакосмическое приборостроение, №6, 2004, стр. 32-40.

  7. Красильщиков М.Н., Сыпало К.И., Козорез Д.А. "Интегрированная навигационная система вертолета" часть 2, "Результаты моделирования" // Авиакосмическое приборостроение, №6, 2004, стр. 40-50.

  8. В.Д. Дишель, Д.А. Козорез, М.Н. Красильщиков, К.И. Сыпало Интегрированная инерциально-спутниковая навигационная система подвижного объекта, предназначенная для функционирования в условиях помех. // XXV конференция ЦНИИ Электроприбор, С-П, 2006: Сборник трудов – С-П: ЦНИИ Электроприбор. стр. 125-128.

  9. В.Д. Дишель, Д.А. Козорез, М.Н. Красильщиков, К.И. Сыпало Интегрированная инерциально-спутниковая навигационная система подвижного объекта, предназначенная для функционирования в условиях помех // Всероссийская научно-техническая конференция «VIII научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского», Москва, 2007: Материалы конференции – Москва: ВВИА им. Жуковского. стр. 117.

  10. Д.А. Козорез, М.Н. Красильщиков, К.И. Сыпало Функционально-программный прототип интегрированной бортовой системы перспективного беспилотного вертолета в режиме маловысотного полета. // Международный форум по спутниковой навигации, Москва, 2008: Материалы форума – Москва: Профессиональные конференции, 2008. стр. 386-394.

  11. Д.А. Козорез, М.Н. Красильщиков, К.И. Сыпало Функционально-программный прототип интегрированной бортовой системы перспективного беспилотного вертолета в режиме маловысотного полета. // Юбилейная XV Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам, С-П, 2008: Сборник трудов – С-П: ЦНИИ Электроприбор, 2008. стр. 103-104.

  12. Krasilshchikov M., Janschek K., Dishel V., Sypalo K., Kozorez D., Jacobson M. The Advanced Concept of Small Satellite Integrated Navigation System Based on GPS/GLONASS Technique // 14th International Symposium on Space Flight Dynamics, Foz do Iguacu, Brazil, 1999: Proceedings of Symposium - Foz do Iguacu, Brasil Space Center, 1999. pp. 141-150.

  13. Krasilshchikov M.N., Sypalo K.I., Kozorez D.A. Helicopter Terrain-following Integrated Navigation & Control System, Based on GPS/GLONASS Technique and Technology // European Conference for Aerospace Sciences (EUCASS), Moscow, 2005: pp. 255-263.

  14. Krasilshchikov M.N., Sypalo K.I., Kozorez D.A. Artificial jam-resistant integrated navigation system for unmanned helicopter. // International Symposium on GPS/GNSS 2008, Tokyo, 2008, pp. 193-198.





База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница