RU2638782C2 - Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems - Google Patents
Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems Download PDFInfo
- Publication number
- RU2638782C2 RU2638782C2 RU2016110377A RU2016110377A RU2638782C2 RU 2638782 C2 RU2638782 C2 RU 2638782C2 RU 2016110377 A RU2016110377 A RU 2016110377A RU 2016110377 A RU2016110377 A RU 2016110377A RU 2638782 C2 RU2638782 C2 RU 2638782C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- processing
- measurement data
- inertial navigation
- information
- stage
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
- G01C25/005—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к способам определения шумов в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем с использованием метода вариации Аллана и может быть использовано при апостериорной обработке показаний инерциальных измерителей с целью получения качественных и количественных оценок основных шумовых характеристик чувствительных элементов инерциальных навигационных систем по результатам испытаний.The invention relates to methods for determining noise in the measuring information of the sensitive elements of inertial navigation systems using the Allan variation method and can be used in a posteriori processing of the readings of inertial meters in order to obtain qualitative and quantitative estimates of the main noise characteristics of the sensitive elements of inertial navigation systems according to the test results.
Известен способ оценки шумовых составляющих в измерительной информации, описанный в руководстве «IEEE Recommended Practice for Inertial Sensor Test Equipment, Instrumentation, Data Acquisition, and Analysis» (2013 г., стр. 1-145, DOI: 10.1109 / IEEESTD. 2013.6673990), заключающийся в идентификации пяти типовых шумовых составляющих в измерительной информации путем нахождения соответствующих коэффициентов полиномиальной аппроксимации кривой вариации Аллана :A known method for estimating noise components in measurement information is described in the IEEE Recommended Practice for Inertial Sensor Test Equipment, Instrumentation, Data Acquisition, and Analysis (2013, p. 1-145, DOI: 10.1109 / IEEESTD. 2013.6673990), consisting in the identification of five typical noise components in the measurement information by finding the corresponding coefficients of polynomial approximation Allan variation curve :
При этом коэффициенты R2, K2, В2, N2 и Q2 аппроксимирующего полинома находят с использованием метода наименьших квадратов.Moreover, the coefficients R 2 , K 2 , B 2 , N 2 and Q 2 of the approximating polynomial found using the least squares method.
Недостатком данного способа является то, что на практике применение метода наименьших квадратов может дать некорректный результат в виде отрицательных значений при оценке заведомо положительных коэффициентов аппроксимирующего полинома вида (1). В этом случае применение метода наименьших квадратов не позволяет дать физическую интерпретацию результатов оценки шумовых составляющих в измерительной информации.The disadvantage of this method is that in practice, the application of the least squares method can give an incorrect result in the form of negative values when evaluating obviously positive coefficients of the approximating polynomial type (1). In this case, the application of the least squares method does not allow a physical interpretation of the results of the estimation of noise components in the measurement information.
Известен метод определения шумовых коэффициентов с использованием метода вариации Аллана из патента CN №103345569 «Noise coefficient computing method used for Allan variance analysis technology» с датой приоритета 01.06.2013 г. (прототип), заключающийся в специальной итерационной процедуре условной оптимизации на основе метода наименьших квадратов, исключающего возможность получения отрицательных значений коэффициентов аппроксимирующего полинома вида(1).A known method for determining noise coefficients using the Allan variation method from CN patent No. 103345569 "Noise coefficient computing method used for Allan variance analysis technology" with a priority date of June 1, 2013 (prototype), consisting in a special iterative procedure for conditional optimization based on the least squares, eliminating the possibility of obtaining negative values of the coefficients of the approximating polynomial type (1).
Недостатками данного метода являются сложность процедуры осуществления из-за отсутствия явно заданного критерия оптимизации и низкая достоверность из-за отсутствия сведений о точности получаемых оценок шумовых коэффициентов.The disadvantages of this method are the complexity of the implementation procedure due to the lack of an explicitly specified optimization criterion and low reliability due to the lack of information about the accuracy of the obtained estimates of noise factors.
Технические результаты заявляемого способа заключаются в упрощении процедуры осуществления и повышении достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем за счет задания явного критерия оптимизации.The technical results of the proposed method consist in simplifying the implementation procedure and increasing the reliability of determining noise components in the measuring information of the sensitive elements of inertial navigation systems by setting an explicit optimization criterion.
Упрощение и повышение достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем достигаются даже в условиях отсутствия начальных сведений о предполагаемом уровне оцениваемых шумов.Simplification and increase of reliability of determination of noise components in the measuring information of sensitive elements of inertial navigation systems are achieved even in the absence of initial information about the estimated level of estimated noise.
Технические результаты достигаются за счет того, что проводят регистрацию и обработку измерительной информации каждого чувствительного элемента инерциальной навигационной системы. При этом на первом этапе обработки измерительной информации формируют массив интервалов осреднения информации, кратных такту съема данных. На втором этапе обработки измерительной информации определяют совокупность значений вариации Аллана, соответствующих интервалам осреднения измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы, как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации. На третьем этапе обработки измерительной информации полученную совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2. Подбор коэффициентов аппроксимирующего полинома осуществляется путем минимизации в логарифмической шкале его суммарного абсолютного расхождения со значениями вариации Аллана.Technical results are achieved due to the fact that they record and process the measuring information of each sensitive element of the inertial navigation system. At the same time, at the first stage of processing the measuring information, an array of information averaging intervals that are multiples of the data acquisition cycle is formed. At the second stage of processing the measurement information, a set of Allan variation values corresponding to the averaging intervals of the measurement information of the sensitive element of the inertial navigation system is determined as the square of the mean square relative two-sample deviation of the measurement information. At the third stage of processing the measurement information, the resulting set of Allan variation values is approximated by a polynomial with degrees -2, -1, 0, +1, +2. The coefficients of the approximating polynomial are selected by minimizing in the logarithmic scale its total absolute discrepancy with the values of the Allan variation.
Предложенный способ может быть реализован в соответствии с фигурой 1.The proposed method can be implemented in accordance with figure 1.
Производится регистрация измерительной информации с чувствительного элемента для оценки шумовых составляющих в измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы.The measurement information is recorded from the sensor to evaluate the noise components in the measurement information of the sensor of the inertial navigation system.
Затем на первом этапе формируется массив интервалов осреднения измерительной информации {τk}, кратных такту съема измерительной информации.Then, at the first stage, an array of measurement information averaging intervals {τ k } is formed, which are multiples of the measurement information acquisition cycle.
Для сокращения времени расчета вариации Аллана формируется массив интервалов осреднения информации с более широким шагом исходя из равномерности осреднения в логарифмической шкале в соответствии с формулой:To reduce the time to calculate Allan variation an array of information averaging intervals is formed with a wider step based on the uniformity of averaging in a logarithmic scale in accordance with the formula:
где Δt - такт съема измерительной информации,where Δt is the measurement data acquisition cycle,
Δs - коэффициент для формирования набора из совокупности интервалов осреднения измерительной информации (0<Δs≤1),Δs is the coefficient for the formation of a set of the set of averaging intervals of the measuring information (0 <Δs≤1),
- операция взятия целой части числа путем отбрасывания его дробной части, - the operation of taking the integer part of the number by discarding its fractional part,
L - общее количество опросов измерительной информации.L is the total number of surveys of measurement information.
Например, для Δs=0.1 время расчета сокращается примерно в 103 раз при обработке данных, записанных на трехчасовом интервале наблюдения с шагом съема информации 0.004 с. При этом потеря точности при данном способе формирования массива интервалов осреднения информации не превышает 1%.For example, for Δs = 0.1, the calculation time is reduced by about 10 3 times when processing data recorded on a three-hour observation interval with a step of taking information of 0.004 s. Moreover, the loss of accuracy with this method of forming an array of information averaging intervals does not exceed 1%.
На втором этапе осуществляется расчет вариации Аллана по полученной измерительной информации в соответствии с формулой:At the second stage, the Allan variation calculation is carried out according to the received measurement information in accordance with the formula:
где - количество опросов на интервале осреднения ,Where - the number of polls in the averaging interval ,
ΔN(ti) - выходной сигнал чувствительного элемента на момент опроса ti.ΔN (t i ) is the output signal of the sensing element at the time of polling t i .
Третий этап заключается в минимизации суммарного абсолютного расхождения значений вариации Аллана и аппроксимирующего полинома в логарифмической шкале по набору из пяти коэффициентов R2, K2, В2, N2 и Q2 полинома в соответствии с целевой функцией вида (4):The third stage is to minimize the total absolute discrepancy between the values of the Allan variation and the approximating polynomial in a logarithmic scale according to a set of five coefficients R 2 , K 2 , B 2 , N 2 and Q 2 polynomials in accordance with an objective function of the form (4):
где Δt=(tk+1-tk) - шаг съема измерительной информации (интервал времени между моментами опроса tk и tk+1),where Δt = (t k + 1 -t k ) is the step of measuring information (the time interval between the moments of the survey t k and t k + 1 ),
τk - интервал осреднения измерительной информации, кратный Δt; для равномерного шага построения кривой вариации Аллана τk=k⋅Δt, ,τ k is the averaging interval of the measurement information, a multiple of Δt; for the uniform step of constructing the Allan variation curve τ k = k⋅Δt, ,
Т=L/Δt - количество данных в обрабатываемом наборе измерительной информации.T = L / Δt is the amount of data in the processed set of measurement information.
Шаг подбора коэффициентов R2, K2, В2, N2 и Q2 аппроксимирующего полинома кривой вариации Аллана при минимизации суммарного абсолютного расхождения (4) выбирается исходя из допустимого уровня точности определения коэффициентов.The step of selecting the coefficients R 2 , K 2 , B 2 , N 2, and Q 2 of the approximating polynomial of the Allan variation curve while minimizing the total absolute discrepancy (4) is selected based on an acceptable level of accuracy in determining the coefficients.
Предлагаемая целевая функция (4) включает в себя уровень достоверности вариации Аллана , рассчитываемый в соответствии с руководством «IEEE Std 952-1997. IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros» по формуле (5), что позволяет повысить точность оценок шумов в измерительной информации:The proposed objective function (4) includes the confidence level of Allan variation calculated in accordance with IEEE Std 952-1997. IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros ”according to formula (5), which allows to increase the accuracy of noise estimates in the measurement information:
где σB(τ) - среднее квадратическое отклонение относительной погрешности значений σA(τ).where σ B (τ) is the standard deviation of the relative error of the values of σ A (τ).
Минимизацию проводят посредством использования стандартных способов многопараметрической оптимизации.Minimization is carried out by using standard methods of multi-parameter optimization.
Упрощение и повышение достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем достигается за счет минимизации нелинейной целевой функции в виде суммарного абсолютного расхождения вариации Аллана и аппроксимирующего полинома в логарифмической шкале. При этом совокупность значений вариации Аллана, соответствующих интервалам осреднения измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы, определяется как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации; совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2 в модуле аппроксимации.Simplification and increasing the reliability of determining the noise components in the measuring information of the sensitive elements of inertial navigation systems is achieved by minimizing the non-linear objective function in the form of the total absolute difference between the Allan variation and the approximating polynomial in a logarithmic scale. The set of Allan variation values corresponding to the averaging intervals of the measurement information of the sensitive element of the inertial navigation system is defined as the square of the mean square relative two-sample deviation of the measurement information; the set of Allan variation values is approximated by a polynomial with degrees -2, -1, 0, +1, +2 in the approximation module.
Claims (8)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016110377A RU2638782C2 (en) | 2016-03-21 | 2016-03-21 | Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016110377A RU2638782C2 (en) | 2016-03-21 | 2016-03-21 | Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016110377A RU2016110377A (en) | 2017-09-26 |
RU2638782C2 true RU2638782C2 (en) | 2017-12-15 |
Family
ID=59930821
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016110377A RU2638782C2 (en) | 2016-03-21 | 2016-03-21 | Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2638782C2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103033198A (en) * | 2012-12-19 | 2013-04-10 | 南京航空航天大学 | Method for setting random error parameter of fiber gyroscope simulated signal |
CN103345569A (en) * | 2013-06-01 | 2013-10-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | Noise coefficient computing method used for Allan variance analysis technology |
CN103674062A (en) * | 2013-12-05 | 2014-03-26 | 广东电网公司电力科学研究院 | Method to improve gyroscope measurement accuracy based on Allan variance and ARMA (Autoregressive moving average model) analysis |
RU2013146863A (en) * | 2013-10-22 | 2015-04-27 | Открытое акционерное общество "Раменский приборостроительный завод" (ОАО "РПЗ") | CALIBRATION METHOD FOR A PLATFORM INERTIAL NAVIGATION SYSTEM |
RU2560742C1 (en) * | 2014-04-15 | 2015-08-20 | Акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт "Сигнал" (АО "ВНИИ "Сигнал") | Method of azimuth determination |
-
2016
- 2016-03-21 RU RU2016110377A patent/RU2638782C2/en active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103033198A (en) * | 2012-12-19 | 2013-04-10 | 南京航空航天大学 | Method for setting random error parameter of fiber gyroscope simulated signal |
CN103345569A (en) * | 2013-06-01 | 2013-10-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | Noise coefficient computing method used for Allan variance analysis technology |
RU2013146863A (en) * | 2013-10-22 | 2015-04-27 | Открытое акционерное общество "Раменский приборостроительный завод" (ОАО "РПЗ") | CALIBRATION METHOD FOR A PLATFORM INERTIAL NAVIGATION SYSTEM |
CN103674062A (en) * | 2013-12-05 | 2014-03-26 | 广东电网公司电力科学研究院 | Method to improve gyroscope measurement accuracy based on Allan variance and ARMA (Autoregressive moving average model) analysis |
RU2560742C1 (en) * | 2014-04-15 | 2015-08-20 | Акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт "Сигнал" (АО "ВНИИ "Сигнал") | Method of azimuth determination |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
КУТОВОЙ Д.А. и др. "ОЦЕНКА ОСНОВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК БЕСПЛАТФОРМЕННОГО ИНЕРЦИАЛЬНОГО БЛОКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВАРИАЦИИ АЛЛАНА" в: ВЕСТНИК САМАРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АЭРОКОСМИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА, 2014, N 1(43), с. 201-207. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2016110377A (en) | 2017-09-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Rounce et al. | Quantifying parameter uncertainty in a large-scale glacier evolution model using Bayesian inference: application to High Mountain Asia | |
CN1880970B (en) | Distance measuring device and method thereof | |
CN104376211A (en) | Method for assessing measurement uncertainty of coordinate measuring machine | |
US20190385746A1 (en) | Systems and methods for interpolation in systems with non-linear quantization | |
CN110375772B (en) | Ring laser random error modeling and compensating method for adaptive Kalman filtering | |
CN110160524A (en) | A kind of the sensing data acquisition methods and device of inertial navigation system | |
CN109813269A (en) | Structure monitoring sensor on-line calibration data sequence matching process | |
CN109391383A (en) | Maximum time interval error measurement method | |
US10996663B2 (en) | Method and system for providing quality controlled data from a redundant sensor system | |
RU2638782C2 (en) | Method for determining noises in measurement data of sensitive elements of inertial navigation systems | |
CN104990666B (en) | System parameter calibration method of second-order vibration measurement system based on proportional regression method | |
EP3351959A1 (en) | Apparatus and method for performing a consistency testing using non-linear filters that provide predictive probability density functions | |
CN110672058B (en) | On-line calibration data sequence matching method and device of sensor for structure monitoring | |
CN114791419A (en) | Automatic correction method for concentration measurement value of gas sensor | |
RU2385471C2 (en) | Method of determining range and/or speed of remote object | |
US20050000290A1 (en) | Method for correcting pressure measurement for the influence of temperature in a sapphire gauge | |
RU2017129116A (en) | SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING THE WAY LENGTH USING A POCKET ELECTRONIC DEVICE | |
CN111123406A (en) | Handheld meteorological instrument temperature data fitting method | |
CN106802367B (en) | Vibrating string type sensor signal period measurement method and device based on overlapping grouping | |
CN111856237B (en) | Deep energy level transient spectrum testing method and device and storage medium | |
CN113609971B (en) | Method, device, equipment and storage medium for checking microseism observation equipment | |
Buonocore et al. | Propagation of Measurement Uncertainty in IMU Orientation Tracking Algorithms | |
Ouvrard et al. | Identification of a MIMO continuous-time transfer function model with different denominators | |
Egorov et al. | Estimating the errors of the results of lidar probing of a weakly turbid atmosphere | |
CN108955743B (en) | Method and device for improving calibration precision of measuring equipment based on machine learning |