Интегрированные системы ориентации и навигации для морских подвижных объектов - Анучин О.Н.
ISBN 5-90780-22-8
Скачать (прямая ссылка):
ся значительной размерностью используемого в нем rh іьтра Калмана, т.к. как все коррелируемые составляющие ин-
'^ментальных погрешностей чувствительных элементов БИИМ включаются в вектор состояния расчетной модели системы.
автономный режим работы характерен для ИСОН, к которым предъявляются требования по информационной автономности в течение определенного интервала времени, т.е. при наличии ограничений на использование внешней по отношению к БИИМ информации. В этом режиме осуществляется демпфирование шулеровских колебаний погрешностей БИИМ по информации от относительного лага с использованием, как правило, стационарных фильтров винеровского типа. Также могут быть предусмотрены следующие варианты коррекции погрешностей ИСОН:
• демпфирование суточных колебаний погрешностей ИСОН по данным относительного лага с использованием стационарных фильтров и периодическая коррекция при разовых обсервациях по долготе места;
• коррекция погрешностей ИСОН при разовых обсервациях по курсу и координатам места;
• протяженная коррекция БИИМ по данным CHC на конечном интервале времени с использованием алгоритмов фильтрации калмановского типа, аналогичная режиму начальной выставки.
Обсервационный режим работы предполагает непрерывное использование данных CHC в течение длительного интервала времени и практически аналогичен режиму начальной выставки и калибровки. Для совместной обработки информации используются алгоритмы калмановского типа.
Режим взаимодействия с бортовыми потребителями осуществляется в ИСОН параллельно с основными режимами его работы и предназначен для информационного обеспечения решения задач начальной выставки и калибровки бортовых систем корабельных потребителей. Одним из часто используемых в данном режиме методов получения оптимальных оценок на конечном интервале времени является метод наименьших квадратов.
В настоящее время для совместной обработки в реальном масштабе времени информации навигационных измерителей широкое применение получили методы оптимальной фильтрации, что обусловлено случайным характером как внешних воздействий (случайные качка и рыскание, флюктуации морских течений и т.п.), так и инструментальных погрешностей навига-
30
ционных измерителей. Постановка задачи оптимальной фильтрации состоит в том, что на основании формируемых измерений (например, разности выходных данных различных навигационных измерителей) и априорных статистических моделей погрешностей навигационных измерителей требуется найти алгоритм, позволяющий построить или найти наилучшую (оптимальную в смысле некоторого критерия) оценку погрешностей НП. Поскольку от интегрированных систем требуется прежде всего высокая точность выработки навигационных и кинематических параметров движения, то в качестве критерия оптимальности наиболее целесообразно использовать минимум дисперсии ошибки оценки вырабатываемого параметра. Подчеркнем, что такой критерий оптимальности подразумевает статистическую оптимизацию интегрированной системы, т.е. нахождение оптимальной системы «в среднем» на множестве реализаций измеряемого процесса в заданных условиях, хотя для каждой отдельной реализации в оптимальной системе не всегда выполняется требование экстремума выбранного критерия (минимума дисперсии ошибки). Найденный из решения этой задачи алгоритм преобразования измерений может быть реализован в ЦВМ в виде некоторой динамической системы или оптимального фильтра.
На практике широкое распространение получили линейные методы обработки навигационной информации, которые требуют соответствующей линеаризации как навигационных измерений, так и моделей погрешностей измерителей, входящих в состав ИСОН, Измерения, формируемые в ИСОН с высоким уровнем интеграции, представим в виде
={t) = *r(t) = ru{t)-rp{t), (1.3.1)
где z(t) — вектор разностных измерений соответствующей размерности; ru(i)j-p(t) - измеренное и расчетное значения вектора
первичных навигационных параметров (например, псещюдально-сти и радиальной скорости в СНС), которые в обшем случае могут быть представлены как
^C) = Mx(O;']+КО,
'"/ДО-AJX(O-']= Mx(O + Ax(0-d, (1.3.2)
гдс X(O ~ вектор НП (например, координат места и линейной скорости объекта), приборное значение х(0 которого вырабатывается в БИИМ с погрешностью Дх(') = х(0_%(')' Mx(O,'] ~ известная и в обшем случае нелинейная функция навигационных
параметров ооъекта и времени; n\i) - вектор погрешностей измерения первичных навигационных параметров (например, погрешностей СНС).
Введем функцию u[&%(t).j] = N\z(t)~&yit)'t]-MzW'], котоРая также является в общем случае нелинейной функцией навигационных параметров. Тогда измерения (1,3.1) с учетом соотношений (1.3.2) можно представить в виде
гО) = н[Ах(М+и(/). (1.3-3)
Полагая, что погрешности Д*/,(') малы, возможна линеаризация функции н[Лх(/)^] в окрестности точки х(/) = х(')' т-е-
н[лх(ф]^[х(/),/]х=~
L z=? (1.3.4)
dN[y_(l).i
Дх(').
В этом случае измерения (1.3,3) могут быть представлены как ^) = Я(/)Л-/.(') + «(<), (1.3.5)
где н(!)=.тт
х=х д^У)
Для обработки линеаризованных измерений (1.3.5) необходимо знание математической модели, описывающей поведение вектора Д^(/) погрешностей навигационных измерителей. Как правило, такую модель получают из так называемых алгоритмов «идеальной работы». Под такими алгоритмами понимают алгоритмы навигационной системы, которые в предположении отсутствия методических и инструментальных погрешностей чувствительных элементов (ЧЭ) обеспечивают безошибочно выработку всех навигационных параметров. Рассмотрим порядок получения модели погрешностей выработки вектора у(і) в БИИМ. Известно 165], что в обшем случае алгоритм «идеальной работы» или зависимость вектора %(t) навигационных параметров с начальным значением х('о) от инерциальной характеристики /, под которой понимаются данные ЧЭ [ Г(/) — гироскопов и A(i) ~ акселерометров і / = /[г(/)./4(ї)], могут быть выражены в аналитической форме в виде системы дифференциальных уравнений вида
