ОСОБЕННОСТИ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ БЕСПЛАТФОРМЕННЫХ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ И СПУТНИКОВЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НАВИГАЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ

Статья в Elpub

Вопросы радиоэлектроники. 2017; : 49-56

ОСОБЕННОСТИ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ БЕСПЛАТФОРМЕННЫХ ИНЕРЦИАЛЬНЫХ И СПУТНИКОВЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НАВИГАЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ

Михайлов С. В., Пальгин Н. И., Филюшкин И. П.

Аннотация

Описаны достоинства и недостатки бесплатформенных инерциальных и спутниковых навигационных систем. Значительное внимание уделено комплексированию информации на уровне раздельных систем. Авторами разработан алгоритм комплексирования бесплатформенных инерциальных и спутниковых навигационных систем для определения основных параметров движения наземного транспортного средства. Предложен вариант реализации комплексирования с уточнением оценки по серии наблюдений от двух источников информации. Рассмотрен принцип уточнения оценки по данным от трех источников информации с использованием весовых коэффициентов. Подробно описано применение фильтра Калмана для рекуррентного вычисления оценок. Предложен способ определения матриц переменных фильтра, определяющих динамику системы и измерений. Реализация и применение предложенных алгоритмов позволят повысить точность навигационного решения, вобравшего в себя достоинства обеих систем.

Список литературы

1. Соловьев Ю. А. Системы спутниковой навигации. М.: ИТЦ «ЭКО-ТРЕНДЗ», 2000. 270 с.

2. Бранец В. Н., Шмыглевский И. П. Введение в теорию бесплатформенных инерциальных навигационных систем. М.: Наука, 1992. 279 с.

3. Каршаков Е. В. Задача комплексирования инерциальных и спутниковых навигационных систем по первичным данным: дис. … канд. физ.-мат. наук. М., 2001. 136 с.

4. Джанджгава Г. И., Роголев А. Н., Чернодаров А. В. Интегрированная первичная обработка информации в бесплатформенных инерциально-спутниковых системах навигации и ориентации // IV Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. 1997. С. 52–59.

5. Михайлов С. В. Задача комплексирования БИНС с одометрическим датчиком для определения основных параметров движения наземного транспортного средства // Радиолокация, навигация, связь: сборник трудов XXIII научнотехнической конференции, Воронеж, 2017. Т. 3. С. 1119.

6. Tong T. Kalman Filter Made Easy. CNEL, Dept. Of Electrical & Computer Engineering. University of Florida. Gainesville, 2005, pp. 1–4.

7. Сиеславин А. И. Фильтры Калмана. М.: МИИТ, 2011. 16 с.

8. Simon D. Kalman Filtering. Embedded system programming. New York, 2001, pp. 72–79.

9. Подладчикова Т. В. К разработке адаптивных моделей оценивания параметров движущегося объекта в условиях неопределенности // Системные достижения в информационных технологиях. 2008. № 2. С. 115–127.

10. Welch G., Bishop G. An Introduction to the Kalman Filter. Tech. Rep. SIGGRAF, 2001, 16 p.

Issues of radio electronics. 2017; : 49-56

FEATURES OF INTEGRATION OF A STRAPDOWN INERTIAL AND NAVIGATION SATELLITE SYSTEMS FOR CONSTRUCTION OF INTEGRATED NAVIGATION COMPLEXES

Mikhaylov S. V., Palgin N. I., Filyshkin I. P.

Abstract

Advantages and disadvantages of a strapdown inertial navigation systems and navigation satellite systems are described in this article. At the level of a separated systems the considerable attention is given of integration information. Authors have developed an algorithm of integration of the strapdown inertial navigation system with navigation satellite systems to determine the main of motion parameters of a ground vehicle. The paper proposed algorithm of integration from two sources of information with a correction of the estimate on a series of observations. A correction of the estimate according to the data from the three sources of information with using the weighting coefficients is considered in this article. For recurrent calculation of estimate is described in detail the use Kalman filter. The paper proposed method of initialization the matrices variables of the filter which define the system dynamics and measurements. Implementation and application of the proposed algorithms will improve the precision of navigation solution in which incorporates the advantages of both systems.

References

1. Solov'ev Yu. A. Sistemy sputnikovoi navigatsii. M.: ITTs «EKO-TRENDZ», 2000. 270 s.

2. Branets V. N., Shmyglevskii I. P. Vvedenie v teoriyu besplatformennykh inertsial'nykh navigatsionnykh sistem. M.: Nauka, 1992. 279 s.

3. Karshakov E. V. Zadacha kompleksirovaniya inertsial'nykh i sputnikovykh navigatsionnykh sistem po pervichnym dannym: dis. … kand. fiz.-mat. nauk. M., 2001. 136 s.

4. Dzhandzhgava G. I., Rogolev A. N., Chernodarov A. V. Integrirovannaya pervichnaya obrabotka informatsii v besplatformennykh inertsial'no-sputnikovykh sistemakh navigatsii i orientatsii // IV Sankt-Peterburgskaya mezhdunarodnaya konferentsiya po integrirovannym navigatsionnym sistemam. 1997. S. 52–59.

5. Mikhailov S. V. Zadacha kompleksirovaniya BINS s odometricheskim datchikom dlya opredeleniya osnovnykh parametrov dvizheniya nazemnogo transportnogo sredstva // Radiolokatsiya, navigatsiya, svyaz': sbornik trudov XXIII nauchnotekhnicheskoi konferentsii, Voronezh, 2017. T. 3. S. 1119.

6. Tong T. Kalman Filter Made Easy. CNEL, Dept. Of Electrical & Computer Engineering. University of Florida. Gainesville, 2005, pp. 1–4.

7. Sieslavin A. I. Fil'try Kalmana. M.: MIIT, 2011. 16 s.

8. Simon D. Kalman Filtering. Embedded system programming. New York, 2001, pp. 72–79.

9. Podladchikova T. V. K razrabotke adaptivnykh modelei otsenivaniya parametrov dvizhushchegosya ob\"ekta v usloviyakh neopredelennosti // Sistemnye dostizheniya v informatsionnykh tekhnologiyakh. 2008. № 2. S. 115–127.

10. Welch G., Bishop G. An Introduction to the Kalman Filter. Tech. Rep. SIGGRAF, 2001, 16 p.