Алгоритмы обработки информации навигационных систем и комплексов летательных аппаратов

Алгоритмы обработки информации  
навигационных систем и комплексов  
летательных аппаратов

Министерство образования и науки Российской Федерации

Московский государственный технический университет

имени Н.Э. Баумана

Алгоритмы обработки информации  
навигационных систем и комплексов  

летательных аппаратов

ISBN 978-5-7038-4845-6

© МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018 
© Оформление. Издательство
     МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018

УДК 681.513
ББК 32.965
 
А45

Авторы:

М.С. Селезнева, Шень Кай, К.А. Неусыпин, А.В. Пролетарский

Рецензенты:

д-р техн. наук, проф. А.В. Бабиченко;
д-р техн. наук, проф. В.М. Никифоров

Алгоритмы обработки информации навигационных систем и комплексов 

летательных аппаратов / [М. С. Селезнева и др.]; Министерство образования и науки Российской Федерации; МГТУ им. Н.Э. Баумана. —  
Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2018. — 234 [4] с. : ил.

ISBN 978-5-7038-4845-6

Исследованы алгоритмы комплексной обработки информации совре
менных навигационных систем летательных аппаратов. Представлены 
структуры навигационных комплексов, прицельно навигационных комплексов высокоточных летательных аппаратов. Разработаны критерии степени наблюдаемости переменных состояния моделей и критерии степени 
параметрической идентифицируемости, которые использованы для повышения точности алгоритмов оценивания и построения моделей погрешностей навигационных систем. Представлены оригинальные: подход динамического системного синтеза моделей исследуемых процессов, алгоритм 
коррекции в структуре навигационной системы на базе SDC-представления, 
комплексный критерий определения эффективности алгоритмов обработки 
информации в полете, а также редуцированная система контроля работоспособности навигационного комплекса.  

Для специалистов в области навигации и систем управления летательны
ми аппаратами.

Издается в авторской редакции.

УДК 681.513
ББК 32.965

А45

Введение

Летательные аппараты (ЛА) являются наиболее сложным объектом управ
ления из-за высоких требований к точности управления. Разработка систем 
управления перспективными динамическими объектами, в частности ЛА, 
требует изучения новых подходов к их проектированию, разработки новых 
концепций, модернизации существующего программно-алгоритмического 
обеспечения, создания новой элементной базы, применения новых информационных технологий.

На рис. В1 представлены требования к точностным характеристикам из
мерительных систем.

Успешное решение задач управления ЛА во многом определяется уровнем 

развития измерительной техники. Эксплуатационные характеристики ЛА в 
большой степени определяются совершенством бортового оборудования, в 
частности качеством информационно-измерительных сигналов, используемых для управления. Информационно-измерительные сигналы поступают 
от измерительных систем ЛА. В качестве измерительных систем используют 
различные гироскопические навигационные системы, в частности, для атмосферных ЛА используют инерциальные навигационные системы (ИНС)  

Рис. В1. Требования к точностным характеристикам измерительных систем

В настоящие время возрастают требования к 

помехо- 
и отказоустойчивости

диапазону
 применения 
измерительных
систем 

точности измерений

условий 
эксплуатации

конструктивных
особенностей

алгоритмического 
обеспечения

Зависит от
Алгоритм оценивания

Алгоритм 
прогнозирования

Алгоритм управления

Алгоритм 
комплексирования

Введение 

[6, 14], спутниковые навигационные системы (GPS, ГЛОНАСС) [8, 21], разнообразные радиолокационные системы (РЛС) и др. [1].

Измерительные сигналы этих систем имеют погрешности [1, 6, 8, 13, 

21], обусловленные конструктивными особенностями и условиями функционирования ЛА. Повышение точности измерительной информации осуществляется конструкторским и алгоритмическим путем. Разработка новых 
конструкций измерительных систем требует новой технологической базы и 
больших финансовых затрат. Алгоритмический подход позволяет существенно повысить точность определения навигационных параметров с использованием измерительных систем современного уровня точности.

Алгоритмическая коррекция навигационных систем обычно осущест
вляется с помощью алгоритмов коррекции высокого уровня – алгоритмов 
оценивания, прогнозирования и комплексирования. Такая алгоритмическая 
коррекция предусматривает использование второго измерительного датчика информации, внешнего по отношению к корректируемой системе. С помощью этого внешнего датчика формируется измерительный сигнал для алгоритмов, представляющий собой смесь ошибок измерительной системы и 
внешнего датчика.

Алгоритмы оценивания [4, 12, 15, 18, 22] применяются для компенсации 

погрешностей в выходном сигнале базовой измерительной системы. Для повышения точности навигационных определений на современных ЛА используют несколько измерительных систем, объединенных в измерительные комплексы (ИК) [1, 14, 17].

В ИК в качестве базового источника информации используют ИНС.  

Погрешности ИНС, обусловленные дрейфом гироскопов, акселерометров и 
другими возмущающими факторами, с течением времени достигают значительных величин. Поэтому для повышения точности измеряемой информации используют алгоритмы коррекции ИНС. Коррекция ИНС предусматривает использование внешних по отношению к ИНС источников информации. 
Алгоритмы обработки информации ИК обычно используют математические 
модели, в частности модели погрешностей ИНС. Как правило, это линейные 
модели погрешностей ИНС, которые со времени становятся неадекватными 
реальному процессу.

Перспективным способом повышения точности навигационных опре
делений является использование селективных ИК. Во время функционирования ЛА постоянно происходит изменение конфигурации ИК с целью получения наиболее достоверной измерительной информации, т. е. на разных 
интервалах работы, с ИНС комплексируют различные внешние измерительные системы. Переключение на одну или другую структуру проводится с использованием какого-либо критерия степени наблюдаемости, который определяется по текущей информации.

В условиях отключения внешних измерительных систем используется 

коррекция автономной ИНС с помощью прогноза погрешностей и их компенсации в выходном сигнале. Прогнозирующая модель погрешностей ИНС 
строится в полете.

ИК, снабженные сложным алгоритмическим обеспечением, отличаются 

высокой точностью. Алгоритмическое обеспечение включает высокоточные 

Введение 

алгоритмы, в частности нелинейный фильтр Калмана, эволюционные алгоритмы построения моделей исследуемых процессов и др. 
Алгоритмы построения моделей и прогнозирования [10, 23] используются 
для компенсации погрешностей навигационной системы при исчезновении 
сигнала от внешнего датчика информации. Для построения прогнозирующих 
моделей обычно используют алгоритм, основанный на методе группового 
учета аргументов (МГУА) [11], и генетический алгоритм (ГА) [23].
Дальнейшее повышение точности возможно путем использования в алгоритмах моделей с повышенными качественными характеристиками. На 
рис. В2 представлены алгоритмы, при помощи которых достигается повышение точности ИНС.

В схемах коррекции навигационной информации используются алгоритмы, включающие различные математические модели исследуемых процессов, в частности модели погрешностей ИНС. Эти модели отличаются уровнем подробности и качественными характеристиками.
В теории управления для определения свойств систем используются такие понятия, как наблюдаемость, управляемость и идентифицируемость. Известны разнообразные критерии оценки этих свойств [2, 4, 5, 20]. Однако в 
практических приложениях часто недостаточно получить принципиальный 
ответ на вопрос, наблюдаема, управляема, идентифицируема система или нет. 
Желательно оценить качества исследуемой динамической системы: максимум ошибки, быстродействие, различные интегральные оценки, запас устойчивости, чувствительность, степени наблюдаемости, управляемости и идентифицируемости [7].

Рис. В2. Алгоритмы, при помощи которых достигается повышение точности 
ИНС

Введение

Критерии оценки качества системы с помощью запаса устойчивости и 

функции чувствительности хорошо теоретически отработаны и имеют широкое практическое применение. Другие качественные характеристики моделей 
динамических систем – показатели степени наблюдаемости, управляемости 
и идентифицируемости — разработаны не так подробно, как запас устойчивости и чувствительность, представлены отдельными критериями; создание 
общей теории является перспективной задачей.

Известные критерии [2, 20] определения степени наблюдаемости и сте
пени управляемости позволяют лишь определить. какие из компонент одного 
вектора состояния наблюдаются или управляются лучше. Эти критерии дают 
только относительную оценку качественных характеристик компонент конкретного вектора состояния исследуемой системы и не позволяют проводить 
сравнение компонент векторов состояния различных систем. Поэтому они 
неудобны для использования при сравнении качества наблюдения, управления и идентификации в общем случае.

Обычно в практических приложениях необходимо знать возможность 

эффективного наблюдения и управления каждой конкретной компонентой 
вектора состояния. Для этого введено понятие меры, или степени, наблюдаемости (управляемости) [12] каждой конкретной переменной состояния. При 
проведении параметрической идентификации также целесообразно знать качественные характеристики этого процесса, которые определяются степенью 
идентифицируемости каждого исследуемого параметра матрицы модели [2, 5].

Как правило, критерии степени наблюдаемости и степени идентифици
руемости разработаны для линейных стационарных систем. Разработка простых в применении критериев для нестационарных и нелинейных моделей 
исследуемых динамических объектов является важной задачей при синтезе 
алгоритмического обеспечения высокоточных ИК и навигационных систем.

Качественные характеристики моделей, которые используют в алгорит
мическом обеспечении навигационных систем, могут быть различными, т. е. 
степени наблюдаемости и идентифицируемости имеют различные значения. 
От качественных характеристик моделей, используемых в алгоритмическом 
обеспечении, зависит точность коррекции навигационных систем ЛА.

Самыми эффективными являются схемы коррекции, предусматриваю
щие использование дополнительных измерительных систем — спутниковых 
навигационных систем (СНС). 

Сигналы СНС содержат ошибки, обусловленные слабой помехозащи
щенностью канала передачи информации. Они могут быть вызваны целым 
рядом факторов – от местонахождения до неблагоприятных погодных условий. Некоторые источники ошибок, возникающих при работе СНС, являются трудноустранимыми. 

На точность СНС существенное влияние оказывают ошибки, возникаю
щие при выполнении процедуры измерений. Природа этих ошибок различна: 
неточное определение времени; ошибки вычисления орбит; инструментальная ошибка приемника; многопутность распространения сигнала; ионосферные задержки сигнала; тропосферные задержки сигнала; геометрическое 
расположение спутников, а также пассивные и активные помехи противника. В процессе работы СНС 10...30 % результатов измерений оказываются 

Введение 

аномальными (искаженными), и их необходимо корректировать. Измерительные сигналы содержат одиночные аномальные выбросы, короткие пачки 
выбросов и пачки аномальных измерений большой длительности. Для компенсации влияния аномальных измерений используют адаптивные фильтры 
Калмана, медианный фильтр, процедуру Тьюки 53Х, алгоритм скользящего 
среднего, методы имитационного моделирования.

Исследованы способы повышения точности навигационных определе
ний ЛА в условиях аномальных измерений, а также кратковременного и долговременного отсутствия сигнала от СНС.

При коррекции навигационных систем ЛА используется комплексная 

обработка информации (КОИ). 

В условиях устойчивой работы СНС точность ИНС с КОИ сопоставима с 

точностью СНС и может даже уступать ей.

В связи с этим обстоятельством исследована задача оценки эффективно
сти применения КОИ для коррекции навигационной информации от ИНС. 

В состав ИК и пилотажно-навигационного комплекса (ПНК) ЛА входят 

базовые ИНС, СНС, радионавигационные системы, геофизические и оптические системы, бортовые цифровые вычислительные машины (БЦВМ), 
а также КОИ. Одной из важных задач при эксплуатации ПНК ЛА является 
сохранение его работоспособности и высокой эффективности. Для определения работоспособности и качества функционирования ПНК применяются 
различные системы контроля. 

Обычно контроль осуществляется по количественному или альтернатив
ному признаку. 

Контроль по количественному признаку заключается в определении  

с требуемой точностью фактических значений контролируемого параметра 
динамического объекта. Фактические значения контролируемого параметра 
необходимы для последующего вычисления статистических характеристик, 
по которым принимается решение о состоянии исследуемого объекта. 

Контроль по альтернативному признаку заключается в определении со
ответствия контролируемого параметра  установленным требованиям. При 
контроле по альтернативному признаку не требуется знать фактическое значение контролируемого параметра, достаточно установить лишь факт соответствия или несоответствия его установленным требованиям. 

Условия функционирования современных ЛА отличаются высокими 

скоростями, большими высотами и дальностями полета, действием разнообразных и многочисленных внешних факторов. Вместе с тем требования к 
точности и надежности навигационного оборудования возрастают. Условия, 
в которых используется бортовое навигационное оборудование, накладывают 
жесткие ограничения на физические, технические и эксплуатационные характеристики систем. Одной из важнейших задач при эксплуатации бортового оборудования ЛА является контроль состояния аппаратуры комплекса, 
диагностика ее отказов и управление функционированием всей аппаратуры 
как в соответствии с ее состоянием, так и в соответствии с изменяющимися 
внешними условиями. Для этого применяются различные системы контроля на различных этапах эксплуатации ПНК, автоматизированные бортовые 
системы контроля, включающие встроенные средства инструментального 

Введение 

контроля и системы информационного контроля, общесамолетные системы контроля бортового оборудования и др. Используются иерархические 
системы средств контроля, хорошо зарекомендовавшие себя на практике, в 
которых оцениваются работоспособность и достоверность информации отдельных систем и комплекса бортового оборудования в целом. Однако при 
решении задачи контроля бортового оборудования целесообразно не только знать момент отказа бортовых систем, но и предвидеть момент возникновение аварийной ситуации, а также интервалы недостоверной работы оборудования. Решение этой задачи с помощью априорных прогнозирующих 
моделей требует проведения длительных дорогостоящих экспериментов, не 
позволяет учитывать особенности конкретных систем и осуществлять эффективный контроль высокоманевренных ЛА. Поэтому для осуществления 
контроля бортового оборудования перспективных маневренных ЛА целесообразно использовать комплексные системы контроля на базе динамических 
экспертных систем (ДЭС), которые позволяют учитывать режимы полета ЛА, 
имеют богатую базу данных и ансамбль оценочных критериев. Применение 
ДЭС на борту ЛА сопряжено со сложностями реализации, требованиями повышенной производительности БЦВМ. 

Глава 1. НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ  

АППАРАТОВ

Навигация — это процесс управления движением объекта, например 

летательного аппарата, из одной точки в другую. Навигация включает такую 
операцию, как определение состояния объекта относительно выбранной 
системы координат.

Навигационные системы (НС) — это приборы и устройства, позволяющие 

путем измерения определить параметры движения объекта, т. е. местоположение, скорость, угловое положение в пространстве и т. д. [1, 13].

Метод определения навигационных параметров объекта и управление его 

движением, основанный на измерении и последующим интегрировании 
ускорений объекта только бортовыми средствами, действующими на основе 
законов движения Ньютона, называется инерциальной навигацией.

В практических приложениях обычно применяется схема наиболее пол
ной компенсации ошибок, предполагающая использование алгоритма оценивания и позволяющая значительно повысить точность ИНС. В качестве 
внешнего источника информации используются, например, спутниковая 
радионавигационная система (СРНС), радиолокационная система и др.

Современные навигационные системы ЛА

Современные навигационные системы ЛА можно систематизировать по 

различным критериям: по принципу действия, точности, стоимости, области 
применения и др. В зависимости от принципа действия источника информации современные НС можно подразделить на инерциальную навигационную систему, глобальную навигационную спутниковую систему (ГНСС), 
астронавигационную систему (АНС), радионавигационную систему (РНС) 
и т. п. В зависимости от области применения ЛА снабжаются набором навигационных систем, которые могут быть скомпонованы различным образом.

Например, для космических ЛА (КЛА) типа «Союз ТМА-М» использу
ются инерциальные измерительные приборы [13]: измеритель угловой скорости на базе поплавковых гироскопов, измеритель линейных ускорений на 
базе кварцевых маятниковых акселерометров, прибор ориентации по звездам, 
прибор ориентации по солнцу, прибор ориентации по планетам, аппаратура 
спутниковой навигации. Атмосферные ЛА невысокой стоимости могут иметь 
на борту грубую ИНС и приемник ГЛОНАСС/GPS. Для каждого практического применения выбор приборов осуществляется на основе минимизации 
комплексного функционала качества, включающего указанные критерии  
с различными весами (выбираются из практических соображений).