WO2009061235A2 - Procédé de détermination des paramètres de navigation par un système de navigation inertielle sans plate-forme - Google Patents

Procédé de détermination des paramètres de navigation par un système de navigation inertielle sans plate-forme Download PDF

Info

Publication number
WO2009061235A2
WO2009061235A2 PCT/RU2008/000693 RU2008000693W WO2009061235A2 WO 2009061235 A2 WO2009061235 A2 WO 2009061235A2 RU 2008000693 W RU2008000693 W RU 2008000693W WO 2009061235 A2 WO2009061235 A2 WO 2009061235A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
parameters
navigation
errors
accelerometers
matrix
Prior art date
Application number
PCT/RU2008/000693
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2009061235A3 (fr
Inventor
Oleg Stepanovich Salychev
Original Assignee
Oleg Stepanovich Salychev
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oleg Stepanovich Salychev filed Critical Oleg Stepanovich Salychev
Publication of WO2009061235A2 publication Critical patent/WO2009061235A2/ru
Publication of WO2009061235A3 publication Critical patent/WO2009061235A3/ru

Links

Classifications

    • 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
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/183—Compensation of inertial measurements, e.g. for temperature effects
    • G01C21/188—Compensation of inertial measurements, e.g. for temperature effects for accumulated errors, e.g. by coupling inertial systems with absolute positioning systems

Definitions

  • the invention relates to the field of data processing in strapdown inertial navigation systems (SINS).
  • SINS strapdown inertial navigation systems
  • the closest analogue of the present invention can be considered the method according to US patent JCH ° 5422817 (1995), which consists in the fact that the signals of accelerometers and gyroscopes are used to calculate orientation angles by calculating the matrix of guiding cosines between the connected and navigation coordinate systems.
  • the error of the acceleration acceleration signals is compensated (the American term “sculling”), due to the fact that the associated coordinate system has an angular velocity with respect to the inertial system.
  • the accelerations are recalculated from the associated coordinate system to the navigation system and their integration in order to determine current speeds and coordinate increments.
  • the indicated method has a traditional drawback of any inertial navigation systems, namely, that errors in determining the orientation are uniquely determined by the accuracy of the angular velocity sensors (ACS) and accelerometers, while errors in determining the coordinates grow over time in proportion to the speed of the ACS drift.
  • This drawback especially for relatively coarse sensitive elements (TLS and accelerometers, respectively, at a level of 0.1 deg / s and 10 ' 3 g) leads to the fact that after some time (this depends on the accuracy of the sensitive elements) the battery life calculated on board the carrier navigation the system will differ from the true navigation system by large angles, which in fact leads to inoperability of the navigation method.
  • inertial system errors are inseparable from the useful signal (i.e. true navigation parameters). This conclusion is based on the fact that inertial system errors are of a low-frequency nature (the so-called Shuler oscillations), which are inseparable from the actual movements of the carrier on which the system is installed.
  • the traditional method of calculating navigation parameters does not depend on the parameters of the object’s movement, that is, the accuracy of the system (in a first approximation) does not depend on what parameters the carrier moves with, that is, whether it maneuvers or moves at a constant speed (cruising mode) . Errors of the traditional method depend solely on accuracy of sensitive elements and are not corrected in any way by internal connections.
  • the technical problem is to significantly increase the accuracy of the calculation of the output navigation parameters SINS (orientation angles, linear speeds and location coordinates).
  • the method for determining the navigation parameters of the SINS is based on using the signals of the accelerometer unit and gyroscopic TLS by calculating the matrix of guiding cosines between the connected and navigation coordinate systems, compensating for the errors of the accelerometers by taking into account the rotation of the connected system, and recalculating the readings of the accelerometers from the connected to the navigation system coordinates and their integration for calculating current speeds and increments of coordinates, and differs in that vlyayut different modes of movement of the carrier on which the SINS.
  • Such modes are strong maneuver, weak maneuvering and cruising without maneuvering.
  • the motion parameters of the carrier are measured.
  • Such parameters are the roll, the derivative of the course, and the acceleration of the medium in the horizon.
  • these parameters are used to calculate the gain of systems that implement individual control laws (damping, corrections) of parallelly calculated matrices of guiding cosines between the connected and navigation coordinate systems according to the same readings of accelerometers and angular velocity sensors.
  • For each computed matrix of guide cosines its own navigation parameters are determined having different frequency errors, and calculation errors for each of the matrices also have different frequency spectra depending on the modes of carrier movement.
  • the navigation parameters for each calculated matrix of guide cosines are fed to the inputs of the master filter, which forms the optimal combination of navigation solutions depending on the frequency range of their errors, as well as on the parameters of the carrier motion.
  • the master filter deals with the totality of the solutions of each of the systems and forms a single solution that is optimal (best in the rms sense) for a given flight mode and the entire frequency range of errors.
  • Each of the computing platforms is perturbed in one way or another, but the use of a master filter allows you to choose from particular solutions general, having undisturbed parts of the solutions in its composition.
  • FIG. 1 A flowchart of a conventional method for calculating SINS navigation parameters in a generalized form.
  • FIG. 2 The block diagram of the proposed method for calculating the navigation parameters SINS in a generalized form.
  • FIG. 6 An example of a block diagram of the implementation of a master filter in a generalized form.
  • FIG. 7,8,9,10 Comparison of the frequency spectra of the pitch angle across three computing platforms and from the output of the master filter implemented in the compact KOMPHAHav-2 SINS using micromechanical gyroscopes and accelerometers and the reference spectrum obtained from the I-42 high-precision laser SINS ".
  • FIG. 11.12 Comparison of the readings of the pitch and roll parameters obtained by the proposed and traditional methods with the similar parameters of the reference IIN-42 laser system.
  • Fig. 1 ... 6 the numbers denote the blocks in general form: blocks 1,2,3 computing platforms, master filter 4, block 5 of sensitive elements (accelerometers and DOSs); block 56 compensation of errors of accelerometers by taking into account the rotation of the associated coordinate system ("sculling"); recount block 6 accelerations from the coordinate system connected to the navigation system; unit 7 for calculating speeds and coordinates; block 8 calculating the matrix of guide cosines (between the coupled and the inertial system); block 9 calculating the gain Ki of the first computing platform; block 10 calculating the gain K 2 , K 3 of the second computing platform; an integration unit 11 of an integral branch of the second computing platform 2; Kalman adaptive filter 12 of the third computing platform; Kalman filters FK1 (13.14) and FK2 (15.16) in the implementation scheme of the master filter 4 of three computing platforms.
  • the numbers denote the blocks in general form: blocks 1,2,3 computing platforms, master filter 4, block 5 of sensitive elements (accelerometers and DOSs); block 56 compensation of errors of accelerometers by taking into
  • the signals of the accelerometers from block 5 through block 56 are fed to block 6, from which the signals are sent to block 7.
  • signals of the angular velocities of coordinate systems are received: connected from block 5 and navigation from block 7.
  • the outputs of block 8 are orientation angles.
  • the accelerations are recalculated from the coupled to the navigation system (block 6).
  • the matrix of guide cosines between the connected and navigation coordinate systems (block 8) is calculated (usually through quaternion transforms) according to the angular velocities of the connected and navigation coordinate systems.
  • the angular velocities of the coupled system directly come from block 5 of the sensor sensitive elements, while the angular velocities of the navigation system are calculated by integrating the accelerations of the navigation system (block 7). The second integration of these accelerations provides the determination of coordinate increments (also block 7).
  • the master filter (block 4) provides a combination of navigation solutions received from each of the computing platforms (1,2,3), based on the principle of frequency separation of individual solutions, so that the general solution provides the best system readings in the entire frequency range.
  • the example considers the implementation of the method, which allows to increase the accuracy of determining orientation angles (pitch, roll, course).
  • an inertial system can be used, each of the three computing platforms (1,2,3) of which has control laws shown in a generalized form in FIG. 3, 4, 5. There is no block 56 between blocks 5 and 6. but there are blocks for the implementation of the laws of control (correction) of signals from block 6 to block 8.
  • Fig. 3 shows the traditional radial correction of the first computing platform based on accelerometer signals: K x a x , K x - a y with a variable (through block 9) coefficient K 1 (depending on the parameters of the carrier’s movement), which are fed to the computational model (so called the “image”) of the gyro platform moment sensor (block 8 for calculating the matrix of guide cosines).
  • K 1 depending on the parameters of the carrier’s movement
  • P K (I- K K H) • P ktk _ x , where ⁇ is the transition matrix of the model, G is the input matrix,
  • S is the gain of the noise matrix.
  • the difference between this adaptive Kalman filter and the traditional one is the adaptive adjustment of the measuring noise matrix R k depending on the square of the value of the updated process, depending on the real estimation errors.
  • the task of the Kalman filter is to filter out accelerations and evaluate the orientation errors of the computing platform, which ensures a low degree of SINS perturbation in strong maneuvers.
  • E are the SINS orientation errors; ⁇ N ⁇ E ⁇ DP e of gyroscopes; a - acceleration of the carrier in the horizon; and - estimation errors made by the adaptive Kalman filter.
  • the master filter 4 carries out frequency separation of the readings of all three platforms 1,2,3 and generates output readings, which are the optimal solution for the entire frequency range and for various movements of the aircraft. Frequency separation of signals is based on optimal filtering (Kalman filter) of the readings of all platforms, which is more specifically discussed below.
  • FIG.6 An example of a block diagram of the implementation of the master filter 4 in a generalized form is presented in Fig.6.
  • the initial signals of the three platforms are supplied, respectively: the first - to the block 13 ⁇ 1, the second - to the block 14 ⁇ 1, the third - to the block 15 ⁇ 2, and also the specified initial signals of the second and third platforms also on two separate subtracting devices for the corresponding subtraction of the output signals of block ⁇ 1 and block 15 ⁇ 2 from them.
  • the output of the first indicated subtractor is then summed with the output signal of block ⁇ 1 and fed to block 16 ⁇ 2, the output of which is summed with the output of the second specified subtractor.
  • Navigation parameters, such as orientation angles, S 1 , S 2 from the first and second platforms are fed to the Kalman filter (FC1, blocks 13.14). This Kalman filter as a model of a useful signal selects its low-frequency component.
  • all Kalman filter parameters (object model and noise matrix) are the same for the first and second platforms.
  • signal 2 contains a low-frequency component from the first platform, and medium and high frequencies are determined by the second platform.

Description

Способ определения навигационных параметров бесплатформенной инерциальной навигационной системой
Область техники
Изобретение относится к области обработки данных в бесплатформенных инерциальных навигационных системах (БИНС).
Уровень техники
Одним из близких аналогов предлагаемого изобретения является описанный в патенте РФ N° 2272995 (2006) «Cпocoб выработки навигационных параметров и вертикали мecтa». Данный аналог не был выбран прототипом по причине практически полного применения указанного способа только к платформенным, а не к бесплатформенным системам. Единственным замечанием, касающимся бесплатформенных систем, в предлагаемом аналоге является фраза о том, что данная идея может быть реализована и в бесплатформенной технике, однако ничего конкретного и реального по этому применению приведено не было. Подтверждением этого также является материал автора этого изобретения в другой его отозванной заявке N° 2004129484 на изобретение «Cпocoб выработки навигационных параметров и вертикали места бесплатформенной инерциальной системой)), где под видом работы БИНС на самом деле описана работа двух конструктивно идентичных стабилизированных гироплатформ.
На самом деле реальные приложения способа выработки навигационных параметров в платформенном и бесплатформенном вариантах обладают существенной разницей. Самым важным недостатком указанного способа является то, что демпфирование гироплатформы осуществляют при условии отсутствия баллистических девиаций. Другими словами в динамическом движении (например, в различных маневрах летательного аппарата) предложенная коррекция не используется, в противном случае возникнет возмущаемость платформы, обусловленная ускорениями объекта. Отсюда, например, для грубых чувствительных элементов (дрейф гироскопа порядка 0,1 град/сек) в бесплатформенных системах этот способ вообще неприменим, поскольку за время выполнения маневра вычислительная платформа БИНС разойдется на большие углы по отношению к истинной навигационной. Наиболее близким аналогом предлагаемого изобретения может считаться способ по патенту США JЧ° 5422817 (1995), заключающийся в том, что сигналы акселерометров и гироскопов используются для вычисления углов ориентации путем расчета матрицы направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат. При этом происходит компенсация погрешностей сигналов ускорений акселерометров (американский термин «sculling»), обусловленная тем, что связанная система координат имеет угловую скорость по отношению к инерциальной системе. После чего происходит пересчет ускорений из связанной системы координат в навигационную систему и их интегрирование с целью определения текущих скоростей и приращений координат.
У указанного способа имеется традиционный недостаток любых инерциальных систем навигации, заключающийся в том, что ошибки в определении ориентации однозначно определяются точностью датчиков угловых скоростей (ДУС) и акселерометров, тогда как ошибки в определении координат растут с течением времени пропорционально скорости дрейфа ДУС. Этот недостаток особенно для относительно грубых чувствительных элементов (ДУС и акселерометров соответственно на уровне 0,1 град/сек и 10'3g) приводит к тому, что через некоторое время (это зависит от точности чувствительных элементов) автономной работы вычисленная на борту носителя навигационная система будет отличаться от истинной навигационной системы на большие углы, что фактически ведет к неработоспособности способа навигации. Ограниченность традиционного метода заключается в том, что ошибки инерциальной системы неотделимы от полезного сигнала (то есть истинных навигационных параметров). Этот вывод основан на том факте, что ошибки инерциальной системы имеют низкочастотный характер (так называемые Шулеровские колебания), которые неотделимы от реальных движений носителя, на котором установлена система.
Надо заметить, что традиционный метод счисления навигационных параметров не зависит от параметров движения объекта, то есть точность системы (в первом приближении) не зависит от того, с какими параметрами двигается носитель, то есть совершает ли маневр или двигается с постоянной скоростью (крейсерский режим). Ошибки традиционного метода зависят исключительно от точности чувствительных элементов и никаким образом не корректируются внутренними связями.
Раскрытие изобретения
Техническая задача заключается в существенном повышении точности счисления выходных навигационных параметров БИНС (углов ориентации, линейных скоростей и координат местоположения).
Технический результат достигается тем, что способ определения навигационных параметров БИНС основан на использовании сигналов блока акселерометров и гироскопических ДУС путем расчета матрицы направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат, компенсации погрешностей акселерометров за счет учета вращения связанной системы, пересчета показаний акселерометров из связанной в навигационную систему координат и их интегрирования для расчета текущих скоростей и приращений координат, и отличается тем, что осуществляют разные режимы движения носителя, на котором установлена БИНС. Такими режимами являются сильный маневр, слабое маневрирование и крейсерское движение без маневрирования. При этом измеряют параметры движения носителя. Такими параметрами являются крен, производная курса и ускорение носителя в плоскости горизонта. Далее эти параметры используют для вычисления коэффициентов усиления систем, реализующих индивидуальные законы управления (демпфирования, коррекции) параллельно вычисляемых матриц направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат по одним и тем же показаниям акселерометров и датчиков угловых скоростей. Для каждой вычисленной матрицы направляющих косинусов определяют собственные навигационные параметры, имеющие различный частотный характер ошибок, и ошибки вычисления каждой из матриц также имеют различный частотный спектр в зависимости от режимов движения носителя. Навигационные параметры для каждой вычисленной матрицы направляющих косинусов подают на входы мастер-фильтра, формирующего оптимальную комбинацию навигационных решений в зависимости от частотного диапазона их ошибок, а также от параметров движения носителя.
В отличие от известного способа счисления навигационных параметров одновременно рассчитывается не одна матрица направляющих косинусов между связанной и навигационной системой координат, а несколько. При этом расчет указанных матриц ведется параллельно по одним и тем же показаниям акселерометров и ДУС и каждая из вычисленных матриц имеет свой закон коррекции (демпфирования) ошибок, так что их ошибки имеют различный частотный спектр, зависящий как от параметров законов коррекции, так от параметров движения носителя, на котором установлена БИНС. По каждой из рассчитанных матриц производится определение собственных навигационных параметров. Навигационные параметры поступают далее на так называемый мастер-фильтр, который формирует оптимальную комбинацию навигационных решений за счет различного частотного спектра ошибок каждой из платформ и законов изменения углов ориентации и ускорений. Другими словами, в одном бортовом вычислителе реализуют не одну систему вычисления навигационных параметров, а совокупность систем, но при этом источник информации для них единый, т.е. основан на измерении только одного блока чувствительных элементов (акселерометров и ДУС). Мастер-фильтр имеет дело с совокупностью решений каждой из систем и формирует единое решение, являющееся оптимальным (наилучшим в среднеквадратическом смысле) для данного режима полета и всего частотного диапазона ошибок. Каждая из вычислительных платформ является возмущаемой в той или иной мере, но применение мастер-фильтра позволяет выбрать из частных решений общее, имеющее невозмущаемые части решений в своем составе.
Действительно, использование различного типа радиальных коррекций приводит к возмущаемости вычислительной платформы в маневрах и невозмущаемой части в крейсерском полете. Поскольку «быcтpыe мaнeвpы» имеют существенно малое время по сравнению с маломаневренным движением, то низкие частоты (когда объект не совершает маневра) являются невозмущаемыми, тогда как высокие частоты параметров ориентации возмущаемы за счет наличия существенных ускорений носителя. При использовании интегральной коррекции по показаниям выхода адаптивного фильтра Калмана система в маневрах является невозмущаемой, тогда как для слабоманевренного движения имеет существенные низкочастотные погрешности. Мастер-фильтр осуществляет разделение возмущаемой и невозмущаемой части решений каждой из вычислительных платформ и формирует общее решение, являющееся оптимальным (в среднеквадратическом смысле) для всего частотного диапазона изменения навигационных параметров.
В отличие от вышеупомянутого способа по патенту РФ N° 2272995 используют не разности одноименной информации, а их индивидуальные решения для каждой из всех вычислительных платформ, а их комбинации в мастер-фильтре объединяют как на основе частотных характеристик ошибок, так и на основе параметров движения носителя БИНС.
Перечень чертежей Фиг. 1 Блок-схема традиционного способа вычисления навигационных параметров БИНС в обобщенном виде. Фиг. 2 Блок-схема предлагаемого способа вычисления навигационных параметров БИНС в обобщенном виде. Фиг. 3,4,5 Примеры блок-схем реализации трех вычислительных платформ в обобщенном виде. Фиг. 6 Пример блок-схемы реализации мастер-фильтра в обобщенном виде.
Фиг. 7,8,9,10 Сравнение частотных спектров угла тангажа по трем вычислительным платформам и с выхода мастер-фильтра, реализованным в малогабаритной БИНС «KoмпaHaв-2» на микромеханических гироскопах и акселерометрах и эталонного спектра, полученного от высокоточной лазерной БИНС «И-42».
Фиг. 11,12 Сравнение показаний параметров тангажа и крена, полученных предлагаемым и традиционным способами, с аналогичными параметрами эталонной системы лазерной БИНС «И-42».
Осуществление изобретения
На Фиг.l ...6 цифрами обозначены блоки в общем виде: блоки 1,2,3 вычислительных платформ, мастер-фильтр 4, блок 5 чувствительных элементов (акселерометров и ДУСов); блок 56 компенсации погрешностей акселерометров за счет учета вращения связанной системы координат («sculling»); блок 6 пересчета ускорений из связанной в навигационную систему координат; блок 7 вычисления скоростей и координат; блок 8 вычисления матрицы направляющих косинусов (между связанной и инерциальной системой); блок 9 вычисления коэффициента усиления Ki первой вычислительной платформы; блок 10 вычисления коэффициентов усиления K2 , K3 второй вычислительной платформы; блок интегрирования 11 интегральной ветви второй вычислительной платформы 2; адаптивный фильтр Калмана 12 третьей вычислительной платформы; фильтры Калмана ФK1 (13,14) и ФK2 (15,16) в схеме реализации мастер фильтра 4 трех вычислительных платформ.
Традиционный и предлагаемый способы вычисления навигационных параметров БИНС представлены в обобщенном виде на Фиг.l и 2.
В схеме вычислительной платформы традиционного способа сигналы акселерометров из блока 5 через блок 56 подают на блок 6, с которого сигналы поступают на блок 7. На блок 8 поступают сигналы угловых скоростей систем координат: связанной из блока 5 и навигационной из блока 7. Выходами блока 8 являются углы ориентации.
В традиционном способе после компенсации ошибок (блок 56) акселерометров (из блока 5), вызванных вращением связанной системы координат, происходит пересчет ускорений из связанной в навигационную систему (блок 6). При этом матрицу направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат (блок 8) рассчитывают (обычно через кватернионные преобразования) по угловым скоростям связанной и навигационной систем координат. При этом угловые скорости связанной системы непосредственно поступают из блока 5 чувствительных элементов датчиков, тогда как угловые скорости навигационной системы рассчитывают путем интегрирования ускорений навигационной системы (блок 7). Второе интегрирование указанных ускорений обеспечивает определение приращений координат (также блок 7).
Такой способ обладает традиционным недостатком, обусловленным зависимостью точности системы от погрешностей чувствительных элементов. При этом ошибки системы находятся на границе устойчивости, что недопустимо, особенно при использовании «гpyбыx» чувствительных элементов. В предлагаемом способе параллельно реализуют несколько вычислительных схем (блоки платформ 1,2,3) определения навигационных параметров (по сигналам акселерометров и ДУСов блока 5). При этом каждая из вычислительных схем (или ((вычислительных плaтфopм») имеет свой закон управления, который с одной стороны обеспечивает устойчивость решения (без применения блока 56), но при этом является возмущаемым в зависимости от режима движения носителя. Чтобы снизить эффект возмущаемости необходимо выбирать параметры закона управления в зависимости от режима движения носителя (скорости изменения его курса, углов крена и ускорений). При этом каждый из законов управления обеспечивает свой частотный диапазон изменения ошибок навигационных параметров. Мастер-фильтр (блок 4) обеспечивает комбинацию навигационных решений, полученных с каждой из вычислительных платформ (1,2,3), на основе принципа частотного разделения индивидуальных решений, так что общее решение обеспечивает наилучшие показания системы во всем частотном диапазоне.
В зависимости от наборов конкретных блоков реализации предлагаемого способа возможно существенное повышение точности всех навигационных параметров (углов ориентации, скоростей, координат).
Пример осуществления способа
В примере рассматривается реализация способа, позволяющая повысить точность определения углов ориентации (тангажа, крена, курса).
В качестве системы, реализующей предлагаемый способ, может быть использована инерциальная система, каждая из трех вычислительных платформ (1,2,3) которой имеет законы управления, показанные в обобщенном виде на Фиг. 3, 4, 5. Нет блока 56 между блоками 5 и 6. но зато есть блоки реализации законов управления (коррекции) сигналов от блока 6 на блок 8.
На Фиг.З представлена традиционная радиальная коррекция первой вычислительной платформы по сигналам акселерометров: Kx ax , Kx - ay с переменным (через блок 9) коэффициентом K1 (зависящим от параметров движения носителя), которые подают на вычислительную модель (так называемый «имидж») датчика момента гироплатформы (блок 8 вычисления матрицы направляющих косинусов). При этом при выборе жесткой обратной связи по ускорениям (большой коэффициент K1) первая платформа будет иметь точные показания при крейсерском полете и иметь большие погрешности в маневрах (возмущаемость платформы по ускорениям). В частотном диапазоне эта платформа должна использоваться исключительно для низких частот изменения углов ориентации.
При выборе радиально-интегральной коррекции по ускорениям (вторая платформа, Фиг.4, блоки 10,11) типа:
U1 = K3 δVy -
U2 = K3 -SVx , где
SVx =Ux -K2SVx I δVy =ay - K2δVy , где Uχ , U2 - сигналы управления вычислительной платформы; ax , ay - сигналы ускорений объекта в горизонтальной плоскости; и при относительно малых величинах коэффициентов Кг радиальной и Ks интегральной (блок 11) ветвей вторая платформа будет обеспечивать наилучшие показания для средней частоты при малом маневрировании носителя.
В третьей платформе (Фиг.5) при использовании коррекции акселерометров через адаптивный фильтр Калмана (блок 12) с коэффициентом усиления К используют «cлaбoe» управление (К порядка 1-Ю"6) для демпфирования ошибок по выходным показаниям фильтра Калмана. При этом третья платформа обеспечивает высокие частоты при сильных маневрах летательного аппарата. В качестве измерений для адаптивного фильтра Калмана используют показания акселерометров в навигационной системе координат:
где Фx , Фy - погрешности ориентации вычислительной платформы, ax , ay - ускорения навигационной системы координат. Адаптивный фильтр Калмана реализуют следующим образом: хк = Ф • хк-ι +KK -vк ; vк = zк -HФ xк-ι ; PKIK-X = ФPK-XФT + GQGT ; если vк • vк т > порога, Rк = S - Rн •ом.
Figure imgf000011_0001
PK = (I- KKH) • Pкtк_x , где Ф - матрица перехода модели, G - матрица входа,
Xк - оценка вектора состояния (в данном случае - оценка ошибок ориентации Фx, Фy ),
P — ковариационная матрица ошибок оценивания,
H- матрица измерений,
Kк — матрица усиления фильтра,
Q - ковариационная матрица входных шумов,
Rк - ковариационная матрица измерительных шумов,
S - коэффициент усиления матрицы шумов.
Отличие данного адаптивного фильтра Калмана от традиционного заключается в адаптивной подстройке матрицы измерительных шумов Rк в зависимости от квадрата величины обновляемого процесса, зависящего от реальных ошибок оценивания. Таким образом, задача фильтра Калмана - отфильтровать ускорения и оценить ошибки ориентации вычислительной платформы, что обеспечивает низкую степень возмущаемости БИНС в сильных маневрах.
Необходимо заметить, что коэффициенты K1, K2, K3 не являются постоянными величинами, а зависят от параметров движения носителя, т.е. от режимов: сильный маневр; слабое маневрирование; крейсерское движение без маневрирования. Другими словами, реализуют математические функции коэффициентов K,=f(y, Hφ, а), где у - крен, Нψ - производная курса, а - ускорение носителя в плоскости горизонта.
При этом уравнение ошибок ориентации имеет вид:
Figure imgf000012_0001
ормы;
Ф,V,£ + K7 * Ф,V,£ + Kyg - ФN.E = K3 S 0 + 0J$.E - ДЛя второй платформы;
Ф лЧ ,E U +K-ФN JV лE , =K a +c4 ,vr, E£ - для третьей - плат лф,ормы.
Здесь Фд, E - ошибки ориентации БИНС; ωN < E ~ ДPeйфы гироскопов; а - ускорения носителя в плоскости горизонта; а - ошибки оценивания, допускаемые адаптивным фильтром Калмана.
Из приведенных уравнений следует, что при выборе различных значений коэффициентов К влияние дрейфа гироскопа будет различным (чем больше коэффициенты усиления в обратной связи, тем меньше влияние дрейфа гироскопов на ошибки ориентации).
Мастер-фильтр 4 осуществляет частотное разделение показаний всех трех платформ 1,2,3 и формирует выходные показания, являющиеся оптимальным решением для всего частотного диапазона и при различных движениях летательного аппарата. Частотное разделение сигналов базируется на оптимальной фильтрации (фильтр Калмана) показаний всех платформ, что более конкретно рассмотрено ниже.
Пример блок-схемы реализации мастер-фильтра 4 в обобщенном виде представлен на Фиг.6.
Схематично исходные сигналы трех платформ подают соответственно: 1-ой - на блок 13 ФK1, 2-ой - на блок 14 ФK1, 3-eй - на блок 15 ФK2, а также указанные исходные сигналы 2-ой и 3-eй платформ также подают на два отдельные вычитающие устройства для соответствующего вычитания из них выходных сигналов блока 14 ФK1 и блока 15 ФK2. Выход первого указанного вычитателя далее суммируют с выходным сигналом блока 13 ФK1 и подают на блок 16 ФK2, выход которого суммируют с выходом второго указанного вычитателя. Навигационные параметры, например углы ориентации, S1 , S2 с первой и второй платформ поступают на фильтр Калмана (ФK1, блоки 13,14). Данный фильтр Калмана в качестве модели полезного сигнала выбирает его низкочастотную составляющую. При этом все параметры фильтра Калмана (модель объекта и матрицы шумов) являются одинаковыми для первой и второй платформ.
В результате на выходе этого фильтра имеются оценки #, , S1 низкочастотной составляющей углов ориентации. При этом первая платформа обеспечивает точную оценку ж9| , тогда как низкочастотная составляющая второй платформы имеет уходы (за счет нежесткой обратной связи). После чего в показаниях второй платформы компенсируют неточную низкочастотную составляющую S1 и
S пp заменяют в сигнале S2 точной составляющей S1 . Таким образом, сигнал 2 содержит низкочастотную составляющую с первой платформы, а средние и высокие частоты определяются второй платформой.
9 "P Аналогичные преобразования формируют для комбинации сигнала 2 с измерениями от третьей платформы. При этом параметры фильтра Калмана (ФK2, блоки 15,16) выбирают таким образом, чтобы его оценки содержали средние и низкие частоты сигнала.
После комбинации с оценками ФK2 с третьей платформы формируют сигнал
«9 , который имеет оптимальные параметры для всего частотного диапазона
(низкие, средние и высокие частоты).
Предлагаемый способ и система его реализующая применены в российской промышленно выпускаемой малогабаритной БИНС «KoмпaHaв-2» (ООО «TeKнoл») на микромеханических акселерометрах и гироскопах.
Производилось сравнение показаний одновременно работавших БИНС «KoмпaHaв-2» и эталонной лазерной БИНС «И-42» на носителе - самолете Як-18. Сравнение показывает, что предложенное решение по сравнению с традиционным обеспечивает критическое повышение точности. Данные испытаний системы официально подтверждены Актом Испытаний ЛИИ им. М.М. Громова (г. Жуковский, МО). Для наглядного подтверждения на Фиг.7,8,9,10 представлены частотные спектры измерений различных вычислительных платформ и с выхода мастер- фильтра в сравнении со спектром эталонного сигнала, полученных в реальных испытаниях «KoмпaHaв-2» на самолете Як- 18. Из сравнения приведенных спектров видно, что первая платформа обеспечивает точные низкие частоты (см. Фиг.7), вторая - средние (см. Фиг.9), тогда как третья обеспечивает наиболее адекватные высокие частоты углов ориентации (см. Фиг.8). Общий частотный спектр угла тангажа с выхода мастер-фильтра и частотный спектр выходного эталонного сигнала практически совпадают (см. Фиг.10).
Сравнение показаний временных реализаций в реальных испытаниях параметров углов ориентации тангажа и крена такой системы по сравнению с традиционным исполнением и сигналами эталонной системы приведены на Фиг.11,12. Предложенный способ улучшает точность счисления углов ориентации до 5-6 раз (в среднеквадратическом смысле) по сравнению с традиционным, что определяется разностью сигналов «KoмпaHaв-2» и эталона и традиционного способа и эталона.
Что касается повышения точности счисления параметров скоростей и координат, то возможно использовать аналогичные вычислительные платформы с аналогичными законами управления (коррекции, демпфирования) и аналогичным мастер-фильтром для дальнейшего повышения точности БИНС в части счисления скоростей и координат. Также коррекция ошибок ориентации в матрице направляющих косинусов автоматически приводит к повышению точности их счисления, то есть использование откорректированной по показаниям мастер- фильтра матрицы направляющих косинусов снижает погрешности в определении ускорений навигационной системы, а значит и скоростей и координат.

Claims

Формула изобретения
Способ определения навигационных параметров бесплатформенной инерциальной навигационной системой, основанный на использовании сигналов блока акселерометров и гироскопических датчиков угловых скоростей путем расчета матрицы направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат, компенсации погрешностей акселерометров за счет учета вращения связанной системы, пересчета показаний акселерометров из связанной в навигационную систему координат и их интегрирования для расчета текущих скоростей и приращений координат, отличающийся тем, что осуществляют разные режимы движения носителя, на котором установлена бесплатформенная инерциальная навигационная система, такими режимами являются сильный маневр, слабое маневрирование и крейсерское движение без маневрирования, при этом измеряют параметры движения носителя, такими параметрами являются крен, производная курса и ускорение носителя в плоскости горизонта, далее эти параметры используют для вычисления коэффициентов усиления систем, реализующих индивидуальные законы управления параллельно вычисляемых матриц направляющих косинусов между связанной и навигационной системами координат по одним и тем же показаниям акселерометров и датчиков угловых скоростей, для каждой вычисленной матрицы направляющих косинусов определяют собственные навигационные параметры, имеющие различный частотный характер ошибок, и ошибки вычисления каждой из матриц также имеют различный частотный спектр в зависимости от режимов движения носителя, навигационные параметры для каждой вычисленной матрицы направляющих косинусов подают на входы мастер-фильтра, формирующего оптимальную комбинацию навигационных решений в зависимости от частотного диапазона их ошибок, а также от параметров движения носителя.
PCT/RU2008/000693 2007-11-09 2008-11-07 Procédé de détermination des paramètres de navigation par un système de navigation inertielle sans plate-forme WO2009061235A2 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2007141281 2007-11-09
RU2007141281/28A RU2348903C1 (ru) 2007-11-09 2007-11-09 Способ определения навигационных параметров бесплатформенной инерциальной навигационной системой

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2009061235A2 true WO2009061235A2 (fr) 2009-05-14
WO2009061235A3 WO2009061235A3 (fr) 2009-07-23

Family

ID=40528729

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2008/000693 WO2009061235A2 (fr) 2007-11-09 2008-11-07 Procédé de détermination des paramètres de navigation par un système de navigation inertielle sans plate-forme

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2348903C1 (ru)
WO (1) WO2009061235A2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9880291B2 (en) 2015-03-02 2018-01-30 Beamocular Ab Ionizing radiation detecting device
CN112577481A (zh) * 2020-12-22 2021-03-30 西北工业大学 一种旋翼无人机地面目标定位方法

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2487318C1 (ru) * 2012-02-14 2013-07-10 Олег Степанович Салычев Бесплатформенная инерциальная курсовертикаль на чувствительных элементах средней точности
RU2504733C1 (ru) * 2012-07-27 2014-01-20 Открытое акционерное общество "Научно-производственная фирма "Меридиан" Способ определения относительных уходов навигационных систем подвижных носителей и система для его осуществления
RU2553776C1 (ru) * 2014-02-06 2015-06-20 Открытое акционерное общество Московский научно-производственный комплекс "Авионика" имени О.В. Успенского (ОАО МНПК "Авионика") Способ определения углового положения управляемого аппарата, подвешенного к самолету-носителю
RU2565345C2 (ru) * 2014-02-07 2015-10-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана" Навигационный комплекс
RU2555496C1 (ru) * 2014-03-13 2015-07-10 Открытое акционерное общество Московский научно-производственный комплекс "Авионика" имени О.В. Успенского (ОАО МНПК "Авионика") Устройство для определения углов пространственной ориентации подвижного объекта
RU2564380C1 (ru) * 2014-05-16 2015-09-27 Открытое акционерное общество Московский научно-производственный комплекс "Авионика" имени О.В. Успенского (ОАО МНПК "Авионика") Способ коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы
RU2572403C1 (ru) * 2015-03-30 2016-01-10 Игорь Петрович Шепеть Способ инерциальной навигации и устройство для его осуществления
RU2659970C1 (ru) * 2017-08-02 2018-07-04 Публичное акционерное общество "Московский институт электромеханики и автоматики" (ПАО "МИЭА") Способ управления бесплатформенной гировертикалью с радиальной коррекцией и бесплатформенная гировертикаль для его реализации
RU2667320C1 (ru) * 2017-11-02 2018-09-18 Публичное акционерное общество "Московский институт электромеханики и автоматики" (ПАО "МИЭА") Способ управления цифровой платформой в бесплатформенной гировертикали и устройство для его реализации

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5422817A (en) * 1991-08-13 1995-06-06 Litton Systems, Inc. Strapdown inertial navigation system using high order
JP2003065793A (ja) * 2001-08-22 2003-03-05 Japan Aviation Electronics Industry Ltd 慣性装置
RU2293950C1 (ru) * 2005-07-25 2007-02-20 Закрытое акционерное общество Объединенное конструкторское бюро "Русская авионика" Навигационный комплекс летательного аппарата

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60238713A (ja) * 1984-05-14 1985-11-27 Mitsubishi Precision Co Ltd ストラツプダウン慣性航法および慣性装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5422817A (en) * 1991-08-13 1995-06-06 Litton Systems, Inc. Strapdown inertial navigation system using high order
JP2003065793A (ja) * 2001-08-22 2003-03-05 Japan Aviation Electronics Industry Ltd 慣性装置
RU2293950C1 (ru) * 2005-07-25 2007-02-20 Закрытое акционерное общество Объединенное конструкторское бюро "Русская авионика" Навигационный комплекс летательного аппарата

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9880291B2 (en) 2015-03-02 2018-01-30 Beamocular Ab Ionizing radiation detecting device
US10605929B2 (en) 2015-03-02 2020-03-31 Beamocular Ab Ionizing radiation detecting device
US11029420B2 (en) 2015-03-02 2021-06-08 Beamocular Ab Ionizing radiation detecting device
CN112577481A (zh) * 2020-12-22 2021-03-30 西北工业大学 一种旋翼无人机地面目标定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2009061235A3 (fr) 2009-07-23
RU2348903C1 (ru) 2009-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2348903C1 (ru) Способ определения навигационных параметров бесплатформенной инерциальной навигационной системой
CN109443379B (zh) 一种深海潜航器的sins/dvl水下抗晃动对准方法
CN111721289B (zh) 自动驾驶中车辆定位方法、装置、设备、存储介质及车辆
CN101033973B (zh) 微小型飞行器微惯性组合导航系统的姿态确定方法
US7328104B2 (en) Systems and methods for improved inertial navigation
AU2009200190B2 (en) Methods and systems for underwater navigation
RU2373498C2 (ru) Навигационный комплекс, устройство вычисления скорости и координат, бесплатформенная инерциальная курсовертикаль, способ коррекции инерциальных датчиков и устройство для его осуществления
CN105606094B (zh) 一种基于mems/gps组合系统的信息条件匹配滤波估计方法
CN105136145A (zh) 一种基于卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态数据融合的方法
CN112146655B (zh) 一种BeiDou/SINS紧组合导航系统弹性模型设计方法
CN111024074B (zh) 一种基于递推最小二乘参数辨识的惯导速度误差确定方法
CN110186478B (zh) 用于捷联式惯导系统的惯性传感器选型方法及系统
CN110440830A (zh) 动基座下车载捷联惯导系统自对准方法
CN110940340A (zh) 基于小型uuv平台的多传感器信息融合方法
RU2749152C1 (ru) Адаптивный корректор углов ориентации для БИНС
CN111750865A (zh) 一种用于双功能深海无人潜器导航系统的自适应滤波导航方法
Wang et al. Attitude determination method by fusing single antenna GPS and low cost MEMS sensors using intelligent Kalman filter algorithm
RU2564379C1 (ru) Бесплатформенная инерциальная курсовертикаль
Zorina et al. Enhancement of INS/GNSS integration capabilities for aviation-related applications
Tereshkov An intuitive approach to inertial sensor bias estimation
RU2373562C2 (ru) Способ и устройство контроля горизонтальной ориентации аппарата
RU2635820C1 (ru) Способ коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы
RU2487318C1 (ru) Бесплатформенная инерциальная курсовертикаль на чувствительных элементах средней точности
JP2014038003A (ja) 加速度センサのオフセット値導出装置、加速度センサのオフセット値導出方法、およびプログラム
RU2643201C2 (ru) Бесплатформенная инерциальная курсовертикаль

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 08847461

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 08847461

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2