Синтез алгоритмів фільтрації результатів вимірювань в системах навігації безпілотних літальних апаратів

Автор(и)

  • І. В. Зімчук Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир, Україна https://orcid.org/0009-0003-9372-5720
  • Т. М. Шапар Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир, Україна https://orcid.org/0009-0008-0497-7675
  • М. В. Ковба Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, м. Житомир, Україна https://orcid.org/0000-0003-1816-1016

DOI:

https://doi.org/10.20535/RADAP.2024.96.21-27

Ключові слова:

фільтрація, згладжування, фільтр, поліном, інваріантність, навігація, система, точність, помилка, шум, вимірювання

Анотація

Безпілотні літальні апарати (БпЛА) є одним з основних напрямків розвитку світової авіаційної техніки. Широке застосування БпЛА різних класів як у військовій, так і в цивільній сферах вимагає розробки та виробництва високоточних бортових навігаційних систем малої вартості, ваги та габаритів. При проєктуванні систем навігації безпілотних літальних апаратів передбачається використання інформації від багатьох датчиків та засобів корекції, що дозволяє суттєво підвищити точність систем, що розробляються. Для обробки навігаційної інформації в таких системах застосовують алгоритми стохастичної фільтрації, зокрема фільтр Калмана та різні його модифікації, які дозволяють врахувати нелінійний характер задачі. Існуючі алгоритми фільтрації характеризуються високою обчислювальною складністю, а інженери зустрічаються з проблемою їхньої практичної реалізації через абстрактну форму подання, яка не відображає деталей реалізації. Саме тому в роботі викладено методику структурного синтезу рекурентних алгоритмів поліноміальної фільтрації вимірювань в системах навігації безпілотних літальних апаратів. Викладений підхід ґрунтується на поданні згладжувальних фільтрів як динамічних систем, що описуються дискретними передаточними функціями, які підлягають визначенню. Теоретичною основою синтезу передаточних функцій є третя форма умов інваріантності помилки фільтра відносно моделі вхідного впливу. Рівняння рекурентного згладжування визначаються як функції часу, які пов’язують вхід та вихід синтезованих операторів перетворення фільтра.

Запропонований підхід дозволяє: синтезувати ефективні алгоритми поліноміальної фільтрації, які мають мінімальну складність для своєї реалізації; на етапі синтезу формувати властивості фільтрів стосовно згладжування шумів та виключення динамічних помилок; в процесі синтезу визначати умови, при виконанні яких цифровий фільтр буде стійким. В роботі наводиться приклад синтезу алгоритму фільтрації, працездатність та ефективність якого досліджено шляхом комп’ютерного моделювання.

Посилання

References

Golembo V., Melnikov R. (2018). Organization of work for a group of drones. The Journal of Lviv Polytechnic National University "Computer Systems and Networks", Vol. 905, pp. 56-63.

Samoylenko O., Bohoslavets S., Khlopiachyi V. (2022). Main Directions of Development of Unmanned Aviation of the Armed Forces of Ukraine. Collection of scientific papers of State Research Institute of Aviation, Vol. 18, Iss. 25, pp. 218-226. DOI:10.54858/dndia.2022-18-33.

Kharchenko V. P., Chepizhenko V. I., Tunik A. A., Pavlova S. V. (2012). Avionika bezpilotnykh litalnykh aparativ [Avionics of unmanned aerial vehicles]. Kyiv: TOV «Abrys-prynt», 464 p. ISBN: 978-966-1653-05-3.

Weisong Wen, Tim Pfeifer, Xiwei Bai and Li-Ta Hsu (2021). Factor graph optimization for GNSS/INS integration: A comparison with the extended Kalman filter. NAVIGATION: Journal of the Institute of Navigation, Vol. 68, Iss. 2, pp. 315-331; DOI:10.1002/navi.421.

Ponomarenko K. V., Ryzhkov L. M. (2013). Kompleksna systema vymiriuvannia navihatsiinoi informatsii dlia systemy keruvannia polotom [A comprehensive navigation information measurement system for the flight control system]. Vostochno-Evropeiskyi zhurnal peredovykh tekhnolohyi, Vol. 6/9(66), pp. 44-55.

Maluf N., Williams K. (2004). An Introduction to Microelectromechanical Systems Engineering. Artech house, Inc, 304 p. ISBN: 1-58053-590-9.

Novatsky A. A., Kolomiitsev P. E., Sapsay P. A. (2014). Quadrator Complementary Filter With Zero Drift Temperature Compensation of the Angular Velocity Sensor. «Young Scientist», Vol. 5, Iss. 8, pp. 15-18.

Fesenko O. D. (2018). Improved method for orienting VAUs in three-dimensional space with the help of mems inertial navigation system on the basis of the Madgwick filter. Academic notes of TNU named after V.I. Vernadsky. Series: technical sciences. Aviation and rocket and space technology, Vol. 29(68), Part 1, Iss. 3, pp. 35-42.

Ghahremani N. A., Alhassan H. M. (2022). Generalized Incremental Predictive Filter for Integrated Navigation System INS/GPS in Tangent Frame. Journal of Control (English Edition), Vol. 01, No. 01, pp. 49-59. DOI: 10.52547/jocee.1.1.49.

Tsukanov O., Yakornov Y. (2022). Methods for evaluating the motion parameters of maneuvering unmanned aerial vehicles in info-communication sensor networks. Information communication and computer technologies, Vol. 2(04). DOI:1036994/2788-5518-2022-02-04-08.

Stepanov О. А. (2016). Optimal and Suboptimal Filtering in Integrated Navigation Systems. Chapter 8 In book: Aerospace Navigation Systems. Wiley, pp. 244–298. DOI:10.1002/9781119163060.ch8.

Daum, F. (2005). Nonlinear filters: beyond the Kalman filter. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, Vol. 20, Iss. 8, pp. 57–69. DOI:10.1109/MAES.2005.1499276.

Lefebvre, T., Bruyninckx, H., de Schutter, J. (2005). Nonlinear Kalman Filtering for Force-Controlled Robot Tasks. Berlin: Springer. 266 p. ISBN: 3540315047, 9783540315049.

Bar-Shalom Y., Li X., Kirubarajan T. (2001). Estimation with applications to tracking and navigation. New York, Wiley–Interscience. 581 p. ISBN: 9780471416555.

Afshari, H. H., Gadsden, S. A., Habibi, S. (2017). Gaussian filters for parameter and state estimation: A general review of theory and recent trends. Signal Processing, Vol. 135, pp. 218–238. DOI:10.1016/j.sigpro.2017.01.001.

Mao G., Drake S., Anderson B. D. O. (2007). Design of an Extended Kalman Filter for UAV Localization. Conference: Information, Decision and Control, pp. 224-229. DOI: 10.1109/IDC.2007.374554.

Meng Y., Gao S., Zhong Y., Hu G., Subic A. (2016). Covariance matching based adaptive unscented Kalman filter for direct filtering in INS/GNSS integration. Acta Astronautica, Vol. 120, pp. 171–181. DOI: 10.1016/j.actaastro.2015.12.014.

Crassidis J. L. (2006). Sigma-point Kalman filtering for integrated GPS and inertial navigation. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 42, Iss. 2, pp. 750-756, doi: 10.1109/TAES.2006.1642588.

Zhankue Zhao, Rong X., Li V., Jilkov P. (2004). Best Linear Unbiased Filtering with Nonlinear Measurements for Target Tracking. IEEE Transactions on aerospace and electronic systems, Vol. 40, Iss. 4, pp. 1324–1336. DOI:10.1109/TAES.2004.1386884.

Mahony R., Hamel T., Pflimlin J.-M. (2008). Nonlinear Complementary Filters on the Special Orthogonal Group. IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 53, Iss. 5, pp. 1203-1218, doi: 10.1109/TAC.2008.923738.

Pushkaryov Yu. A., Revenko V. B. (1995). Novyi strukturnyi metod synteza effektyvnykh tsyfrovykh fyltrov obrabotky informatsyy dlia avtomatycheskykh slediashchykh system [A new structural method for synthesizing effective digital information processing filters for automatic tracking systems]. Problemy upravlenyia i informatyky [Problems of management and computer science], Vol. 1, pp. 138-148.

Zimchuk I. V., Ishchenko V. I., Kankin I. O. (2015). Syntez alhorytmiv tsyfrovoho upravlinnia dlia avtomatychnykh slidkuvalnykh system [Synthesis of digital control algorithms for automatic tracking systems]. Systemni doslidzhennia ta informatsiini tekhnolohii [System research and information technologies], Vol. 1, pp. 30-38.

Kozheshkurt V. I., Yuzefovych V. V. (2010). Doslidzhennia skhem filtratsii alhorytmiv trasovoi obrobky informatsii v systemakh monitorynhu dynamichnykh obiektiv [Research of filtering schemes of trace information processing algorithms in dynamic object monitoring systems]. Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh [Registration, storage and processing of data], Vol. 12, Iss. 4, pp. 3-12.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-30

Як цитувати

Зімчук , І. В., Шапар , Т. М. і Ковба, М. В. (2024) «Синтез алгоритмів фільтрації результатів вимірювань в системах навігації безпілотних літальних апаратів», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (96), с. 21-27. doi: 10.20535/RADAP.2024.96.21-27.

Номер

Розділ

Телекомунікації, радіолокація і навігація, радіоптика та електроакустика