Содержание к диссертации
Введение
1. Математические модели и алгоритмы, используемые для определения архитектуры и алгоритмического состава бортовой интегрированной системы . 7
1.1. Математическая модель пространственного движения вертолета как объекта управления с учетом влияния различных неконтролируемых факторов. 7
1.2. Модели чувствительных элементов с учетом влияния неконтролируемых факторов различной природы и алгоритмы БИНС . 16
1.2.1. Акселерометры и датчики угловой скорости. 16
1.2.2. Навигационный алгоритм и алгоритм определения ориентации. 17
1.3. Радиобаровысотомер как средство навигационного обеспечения канала высоты. 21
1.4. Многоканальный GNSS приемник как источник навигационных данных. 22
1.4.1. Математическая модель функционирования стандартного GNSS приемника в режиме кодовых измерений. 22
1.4.2. Модель функционирования GNSS приемника в условиях действия активных помех. 24
1.4.2.1. Состав GNSS приемника, предназначенного для работы в условиях действия помех. 24
1.4.2.2. Модель влияния белошумной помехи на функционирование GNSS приемника. 25
1.4.2.3. Управление диаграммой направленности фазированной антенной решетки GNSS приемника. 29
1.4.2.4. Адаптивная фильтрация сигнала. 30
1.5. Бортовая РЛС как источник навигационных данных. 32
1.5.1. Режимы работы БРЛС. 32
1.5.2. Цифровая карта местности. 36
1.5.3. Алгоритм формирования кадра. 38
1.6. Модифицированный корреляционно-экстремальный алгоритм навигации. 41
1.6.1. Формирование эталонного кадра и решение навигационной задачи 41
1.6.2. Вероятностный критерий достоверности полученного решения. 43
1.7. Система стабилизации вертолета. 44
1.8. Алгоритм управления движением центра масс вертолета «идеальный пилот». 45
1.9. Выводы по главе 1. 51
2. Алгоритмы интеграции навигационных данных с использованием различных архитектур . 52
2.1. Интеграция данных при слабо связанной архитектуре 52
2.2. Глубоко интегрированная архитектура. 60
2.3. Выводы по главе 2. 66
3. Имитационное моделирование маловысотного полета. 67
3.1. Программный комплекс для имитационного моделирования процесса МВП с использованием разработанных моделей и алгоритмов. 67
3.2. Функционально-программный прототип бортового интегрированного комплекса. 68
3.3. Имитационное моделирование ФПП интегрированной системы при слабосвязанной архитектуре. 70
3.3.1. Исходные данные имитационного моделирования. 70
3.3.2. Результаты моделирования и их анализ. 75
3.4. Имитационное моделирование маловысотного полета при глубоко интегрированной архитектуре бортового контура в условиях действия помех. 89
3.4.1. Исходные данные для моделирования. 89
3.4.2. Результаты моделирования и их анализ. 90
3.5. Выводы по главе 3. 98
Заключение 99
Литература
- Математическая модель пространственного движения вертолета как объекта управления с учетом влияния различных неконтролируемых факторов.
- Модели чувствительных элементов с учетом влияния неконтролируемых факторов различной природы и алгоритмы БИНС
- Интеграция данных при слабо связанной архитектуре
- Программный комплекс для имитационного моделирования процесса МВП с использованием разработанных моделей и алгоритмов.
Введение к работе
На данном этапе развития боевой авиационной техники во всех развитых странах мира значительное внимание уделяется боевым беспилотным летательным аппаратам (БЛА), все более широко используемым для решения задач боевой авиации. Это определяется преимуществами, которые обеспечиваются применением БЛА для решения таких задач как разведка, постановка помех, доставка полезных грузов, в том числе доставка средств воздействия на противника, а именно: относительная дешевизна БЛА, высокая живучесть и малозаметность.
Эти качества боевых БЛА наиболее ярко проявляются при их использовании в режиме маловысотного полета (МВП), т.е. при полете с огибанием рельефа местности.
Маловысотным полетом принято называть полет на предельно малой высоте при условии обеспечения необходимой безопасности. В режиме МВП ЛА представляет собой так называемую низколетящую цель (НЛЦ). С точки зрения обнаружения и сопровождения НЛЦ является сложным объектом, что связано с различными особенностями работы наземных радиолокационных станций (РЛС), в частности:
• дальность прямой видимости НЛЦ значительно меньше, чем при полете на больших высотах, так как ЛА значительное время находится в так называемых радиолокационной тени - области пространства, где не может распространиться сигнал РЛС, обусловленных кривизной земли и наличием препятствий на пути распространения сигнала РЛС;
• в силу уменьшения дальности обнаружения НЛЦ сокращается время на подготовку и осуществление перехвата цели;
• периодически прерывается сопровождение цели при вхождении ЛА в область радиолокационной тени;
• снижается вероятность правильного обнаружения НЛЦ за счет так называемого эффекта антипода, проявление которого состоит в «размытости» изображения цели или появления двух и более отметок целей из-за множественных переотражений сигнала ЛА от земной поверхности.
Одним из наиболее востребованных типов БЛА, которые в состоянии оперировать в режиме МВП, является БЛА вертолетного типа, рассматриваемый как разведчик, постановщик помех или носитель средств высокоточного авиационного вооружения.
Действительно, на тактические БЛА и БЛА поля боя [1,2] возлагаются задачи по обнаружению и поражению скрытых и замаскированных целей, выдаче целеуказаний для взаимодействующих пилотируемых ЛА. При этом необходимо обеспечение скрытности подхода в целевую зону полетов, применение в любых метеоусловиях независимо от времени суток с неподготовленных площадок или непосредственно с транспортного средства-носителя, модульность информационных систем БЛА, возможность действия на сверхмалых высотах, полная автономность БЛА. Последнее позволяет эффективно использовать средства радиоэлектронной борьбы, поражая информационные сети и средства противника, сохраняя собственную малую уязвимость для средств ПВО.
Кроме того, необходимо отметить тот факт, что с экономической точки зрения предпочтительными являются многоразовые БЛА, использующие безаэродромный старт с точечной посадкой.
Перечисленным выше требованиям наиболее полно удовлетворяют БЛА вертолетного типа, оперирующие в режиме маловысотного полета.
Вместе с тем, очевидно, что для реализации подобного режима беспилотного вертолета существует ряд трудностей, связанных с одной стороны с перечисленными выше особенностями МВП и, с другой стороны, особенностями вертолета, как объекта управления. Необходимо также учитывать тот факт, что использование БЛА как тактического БЛА или БЛА поля боя неизбежно приведет к проблеме обеспечения его функционирования в условиях помех.
При совершении МВП необходимо осуществлять огибание рельефа местности, которое реализуется при помощи маневров «обхода», «облета» и их комбинации -«обхода-облета» препятствий, возвышающихся над средним уровнем рельефа.
«Обходом» принято называть маневр ЛА, сопряженный с изменением курса и крена при неизменной высоте полета. «Облетом» называется маневр в вертикальной плоскости, позволяющий преодолеть препятствие с заданной относительной высотой без изменения курса.
Возможность осуществления данных маневров в автоматическом режиме сопряжена с рядом технических проблем, в частности, при выполнении МВП происходит значительное снижение маневренных возможностей ЛА как следствие близости подстилающей поверхности и наличия препятствий, для преодоления которых необходимы значительные эволюции ЛА. Данный факт ужесточает требования к точности решения навигационной задачи и автоматического управления БЛА до 30-60 м по положению, 5-10 метров по высоте и 5-10 м/с по скорости, при частоте выработки навигационного решения не менее 10 Гц [3].
Анализ типовых задач, выполняемых в режиме МВП с учетом динамических свойств перспективных беспилотных вертолетов и требований безопасности их полета, позволяет сформулировать следующие требования к бортовому навигационному комплексу (НК) в режиме МВП:
• НК должен обеспечивать решение навигационной задачи в процессе МВП с необходимой достоверностью, точностью и частотой;
• Точность определения 3D положения центра масс ЛА должна характеризоваться величиной порядка единиц метров, по составляющим скорости - величиной порядка единиц м/с, по углам ориентации - величинами порядка 1°;
• Частота обновления информации должна быть порядка 100Гц;
• Решение должно формироваться в топографических системах координат.
Вышеперечисленные требования к НК вертолета, способного осуществлять МВП, обуславливают выбор в качестве основной подсистемы НК бесплатформенную инерциальную навигационную систему (БИНС). Вопросам построения этих устройств посвящена обширная литература, как отечественных, так и зарубежных авторов [4-9].
Заметим, что БИНС, которые не используют для стабилизации своих инерциальных датчиков таких сложных и дорогостоящих технических устройств как гиростабилизированные платформы, особенно интенсивно развиваются в последнее время. К числу потенциальных преимуществ БИНС по сравнению с платформенными ИНС можно отнести:
- меньшие размеры, массу и энергоемкость;
- существенное упрощение механической части системы и ее компоновки и, как следствие, повышение надежности системы;
- отсутствие ограничений по углам разворота;
- сокращение времени начальной выставки;
- универсальность системы, поскольку переход к определению тех или иных параметров навигации осуществляется алгоритмически;
- упрощение решения задачи резервирования и контроля работоспособности системы и ее элементов.
Основным недостатком БИНС является ее относительно низкая точность, определяемая скоростью дрейфа или «ухода» навигационного решения, генерируемого БИНС от «истинных» значений положения и скорости. В частности, применительно к точностям чувствительных элементов, используемых в БИНС, можно принять следующие данные [6]:
Здесь необходимо отметить, что применение традиционных (лазерных, волоконно-оптических и твердотельных гироскопов, маятниковых и вибрационных акселерометров) для установки на БЛА экономически не целесообразно из-за их высокой стоимости, а относительно дешевые микромеханические чувствительные элементы имеют большие скорости дрейфа и низкую точность измерений. Таким образом, применительно к БЛА в режиме МВП БИНС не в состоянии обеспечить приемлемую точность навигационных определений для обеспечения безопасного полета в течение сколько-нибудь продолжительного времени. Выходом из данной ситуации является использование дополнительных источников навигационной информации, которые позволят периодически корректировать навигационное решение, поставляемое БИНС.
В настоящее время в качестве дополнительного средства, корректирующего навигационное решение БИНС, широко используются GNSS-приемники. Этот факт определяется тем, что БИНС и GNSS используют различные по своей физической природе и спектру ошибок навигационные сигналы. Совместное использование навигационных решений, поставляемых инерциальной и спутниковой навигационными системами позволяет, с одной стороны, ограничить рост погрешностей БИНС, а с другой нивелировать основные недостатки GNSS - низкую частоту обновления навигационной информации и слабую помехозащищенность. Здесь необходимо отметить, что задача обеспечения работы GNSS-приемника в условиях действия естественных и искусственных помех, является самостоятельной задачей, решение которой требует внесения значительных изменений в навигационную аппаратуру потребителя и алгоритм обработки данных получаемых навигационных измерений.
Объединение БИНС и GNSS-приемника в единую навигационную систему (интеграция данных БИНС и GNSS-приемника) может производиться различными способами. В настоящее время можно выделить 4 основных варианта интеграции данных: раздельная схема, слабо связанная схема, жестко связанная и глубоко интегрированная система [3]. Каждая из перечисленных схем обладает своими достоинствами и имеет свои недостатки. Однако, как показывает анализ, в отсутствие помех, целесообразно использовать слабосвязанную схему комплексирования инерциальной и спутниковой навигационных систем, так как такой вариант с одной стороны, благодаря инерциальной составляющей обеспечит непрерывность навигационного решения, а, с другой, решение навигационной задачи, поставляемое GNSS-приемником, ликвидирует главный недостаток инерциальной системы - накопление ошибок. В то же время, и БИНС и GNSS-приемник остаются самостоятельными устройствами, что позволит легко адаптировать такой НК под конкретный БЛА, в соответствии с массово-габаритными, точностными и стоимостными требованиями.
Однако, такой состав бортового оборудования недостаточен для навигационного обеспечения МВП. Это связано с тем, что навигационное решение, генерируемое БИНС неустойчиво по каналу высоты, крайне важного при реализации МВП. Необходимым дополнением НК для обеспечения возможности выполнения МВП является радиобаровысотомер (РБВ), представляющий собой комплексное устройство объединяющее в себе радио- и баро- высотомеры. Эффективность использования РБВ основывается на различии физических принципов работы измерителей (т.е. баровысотомера и радиовысотомера), а также того факта, что ошибки баровысотомера сосредоточены в низкочастотной части спектра, а ошибки радиовысотомера в высокочастотной. В этой связи в комплексном РБВ существует алгоритм первичной обработки измерений, позволяющий учесть информацию от других навигационных подсистем и исключить ошибки смещения высоты, а также часть ошибок, обусловленных динамикой вертолета. Кроме того, стандартный (типовой) РБВ содержит алгоритм вторичной обработки, представляющий собой простейший фильтр Калмана, оценивающий измеренную высоту и параметры методических ошибок радио- и баро-высотомеров [10].
Известно [11], что при наличии помех сигналам GNSS необходимо применение глубоко интегрированной архитектуры интеграции данных и применение специальной навигационной аппаратуры потребителя СНС, которая обеспечивала бы детектирование и фильтрацию помех из навигационного сигнала. Таким образом, необходимо рассматривать не только слабо связанную, но и глубоко интегрированную архитектуры интеграции данных.
В результате был определен и обоснован выбор типов архитектур интеграции данных и минимально необходимый состав НК перспективного вертолета для обеспечения МВП.
Данные навигационного комплекса используются в дальнейшем для решения задачи управления центром масс в режиме МВП, т.е. для реализации описанных выше маневров обход, облет и их комбинацию обход-облет. Будем полагать, что вертолет оснащен стандартной системой стабилизации (автопилот) вертолетов одновинтовой схемы [12,13]. В этом случае задача состоит в формировании алгоритма управления центром масс БЛА, работающего на основании данных навигационного комплекса и цифровой карты подстилающей поверхности, хранимой на борту, в предположении о том, что система стабилизации работает идеально. Алгоритм управления должен обеспечивать выбор типа маневра, определение точки начала маневра и расчет потребного управляющего воздействия. Будем формировать так называемые рациональные алгоритмы, обеспечивающие выбор типа маневра вертолета на основании так называемого "решающего правила" (т.е. критерия траєкторного управления), из условия располагаемого динамического ресурса по управлению и определяется из условия минимизации используемого ресурса [14].
Как указывалось выше, использование БЛА в качестве тактического и БЛА поля боя подразумевает наличие на борту радиолокационной станции (РЛС) миллиметрового диапазона, в задачи которой входит, в частности, обеспечение высокоточного применения средств оснащения. В свете сказанного и в связи с наличием на борту БЛА цифровой карты подстилающей поверхности, появляется возможность высокоточной привязки БЛА к топографическим координатам местности путем использования данных бортовой РЛС и цифровой карты подстилающей поверхности в корреляционно-экстремальном алгоритме навигации (КЭАН). Полученное навигационное решение КЭАН для плановых координат может использоваться в НК, в случае возможной деградации НК, в частности, при отсутствии сигналов GNSS в силу тех или иных причин.
Здесь необходимо отметить, что основной проблемой использования решения КЭАН в интегрированной навигационной системе, является отсутствие сведений о достоверности и точности, получаемых с помощью КЭАН оценок навигационных параметров, следовательно, необходимо разработать критерий оценки полученного КЭАН навигационного решения.
Таким образом, реализация МВП БЛА вертолетного типа в условиях действия помех и возможной деградации (отсутствие сигналов GNSS) НК приводит к необходимости решения двух задач: навигации, с учетом всех вышеперечисленных трудностей и управления движением центра масс по данным решения навигационной задачи с учетом перечисленных выше ограничений.
Обе эти задачи можно интерпретировать как задачу: формирования облика бортовой интегрированной системы навигации и управления вертолета. Здесь под обликом системы будем понимать ее архитектуру, ее аппаратный состав, а также алгоритмы навигации и управления, обеспечивающие выполнение перечисленных выше задач.
Таким образом, учитывая вышесказанное, целью работы являлось повышение эффективности использования беспилотных ЛА вертолетного типа путем реализации безопасного МВП в режиме огибания местности, в том числе в условиях действия активных помех.
Предметом исследования является совокупность аппаратно-программных средств, обеспечивающих достижение поставленной цели, а объектом исследования - бортовая интегрированная система навигации и автоматического управления МВП перспективного вертолета.
В соответствии с целью работы была поставлена техническая задача: определить облик, т.е. архитектуру и необходимый состав аппаратных и программных средств, а также свойства бортовой интегрированной системы навигации и управления автоматического беспилотного летательного аппарата вертолетного типа.
В конечном счете, для достижения цели работы должны быть решены следующие подзадачи:
• Определение архитектуры бортовой интегрированной системы,
• Формирование математических моделей объекта и бортовой аппаратуры,
• Решение задачи навигации, в том числе в условиях помех,
• Решение задачи управления в режиме МВП,
Создание функционально-программного прототипа интегрированной системы,
• Создание программного комплекса для имитационного моделирования процесса МВП,
• Осуществление имитационного моделирования МВП,
• Проведение анализа результатов и выработка рекомендаций по составу и структуре средств навигации и управления автоматического БЛА вертолетного типа режиме МВП, в том числе в условиях помех.
В соответствии с этим далее в диссертации рассматривается решение каждой из перечисленных подзадач.
В первой главе диссертации приведены математические модели и алгоритмы, используемые при формировании интегрированных систем навигации и управления. Основное внимание уделяется учету неконтролируемых факторов, влияющих на работу компонентов навигационной системы. Особое внимание уделено архитектуре GNSS-приемника, функционирующего в условиях активных белошумных помех, а также модификации корреляционно-экстремального алгоритма навигации, дополненного вероятностным критерием достоверности полученного навигационного решения.
Во второй главе рассматриваются разработанные алгоритмы интеграции навигационных данных с использованием слабо связанной и глубоко интегрированной архитектур.
В третьей главе диссертации приводятся основные результаты проведенного имитационного моделирования процесса функционирования созданных функционально-программных прототипов бортовых интегрированных систем, демонстрирующие возможности и преимущества слабосвязанной и глубоко интегрированной архитектур интеграции данных. Здесь представлены результаты, доказывающие возможность осуществления безопасного маловысотного полета БЛА вертолетного типа при использовании предложенных архитектур бортовых комплексов и разработанной системы автоматического управления «идеальный пилот». Показано, что в отсутствие помех достаточной для осуществления безопасного маловысотного полета является слабо связанная архитектура интеграции навигационных данных. Показано, что при воздействии активной белошумной узкополосной помехи применение специального GNSS-приемника совместно с глубоко интегрированной архитектурой интеграции навигационных данных обеспечивают точность навигационного решения достаточную для выполнения безопасного маловысотного полета БЛА вертолетного типа.
Математическая модель пространственного движения вертолета как объекта управления с учетом влияния различных неконтролируемых факторов.
Начало географической [13] СК OEXGRYGRZGR расположено в центре масс Земли (вернее, фигуры, аппроксимирующей геоид), ось OEZGR направлена по вектору угловой скорости вращения Земли (UEartiO, ось OEXGR лежит в экваториальной плоскости и направлена на гринвичский меридиан и ось OEYGR дополняет систему до правой.
Абсолютная географическая система координат представляет собой замороженную в пространстве на момент начала движения географическую СК (квазиинерциальная СК).
Начало горизонтной СК расположено в центре масс вертолета. Ось OYNE направлена по местной вертикали, ось OXNE И OZNE расположены в плоскости местного горизонта; ось OXNE направлена на север по местному меридиану и ось OZNE направлена на восток по местной параллели.
Начало связанной СК OXBFYBFZBF расположено в центре масс вертолета, ось OYBF направляется параллельно оси вала несущего винта (НВ) вверх, ось OXBF - вперед, в продольной плоскости вертолета, ось OZBF - к правому борту.
Географическая СК используется для решения основного уравнения инерциальной навигации и получения оценок движения центра масс вертолета при использовании в спутниковой навигации. Параметры ориентации определены по отношению к горизонтной СК.
Топографические системы координат применяются по координатным зонам. Координатные зоны — части земной поверхности, ограниченные меридианами с долготой, кратной 6. Начало топографической СК в каждой зоне служит точка пересечения среднего (осевого) меридиана зоны с экватором. Ось OYM направлена по местной вертикали, ось ОХм и OZM расположены в плоскости местного горизонта; ось ОХм направлена на север по местному меридиану и ось OZM направлена на восток по местной параллели.
Переход от абсолютной географической СК (квазиинерциальной) к географической описывается с использованием матрицы перехода, имеющей вид: Af=R:(t0), (1) где t — текущее время моделирования, to=0. Переход от географической СК к горизонтной будет описан с использованием матрицы перехода, формируемой следующим образом: Кя =R,(- )xR,(- -p)xR,(A), (2) где ф, X, h географическая широта, долгота и превышение над земным эллипсоидом объекта [3]. Узловой вектор определяется числом точек в аппроксимируемой ломаной, порядком кривой, а также наличием сложных (кратных) узлов. В результате использования системы В-сплайнов при аппроксимации табличных данных удается обеспечить непрерывный переход от одного балансировочного режима к другому и практически исключить возникающие при этом динамические ошибки. В состав возмущений, входящих в правую часть уравнений (10), необходимо включить дополнительную аэродинамическую нагрузку, возникающую вследствие воздействия ветра и являющуюся основным неконтролируемым фактором при описании движения вертолета.
Возмущения, вносимые ветром, приводят к изменению вектора воздушной скорости вертолета, и, следовательно, к изменению углов атаки и скольжения. Это, в свою очередь, приводит к соответствующим изменениям коэффициентов аэродинамических сил и моментов, необходимых для расчета компонент кажущегося ускорения и абсолютного углового ускорения вертолета в связанной СК. Как указывалось выше, в приводимой модели не рассматриваются эффекты, связанные с изгибами несущих лопастей винта и изменениями их аэродинамической эффективности, а также образованием дополнительных вихревых потоков в силу сложности описанного явления, требующего дополнительного изучения.
В общем случае с учетом влияния ветра вектор воздушной скорости запишется в виде: yA=\A+WA, (12) где VB - вектор воздушной скорости при невозмущенном движении (для вертолета совпадает с вектором скорости в географической СК); WB - вектор скорости ветра.
В рамках данной модели ветер рассматривается в виде детерминированного горизонтального порыва, т.е. предполагается, что отсутствуют вертикальные перемещения воздушных масс; при этом абсолютная величина скорости зависит от высоты и географических координат точки, а направление характеризуется углом азимута, т.е. направлением ветра по отношению к направлению на север.
При исследовании управляемого маловысотного полета вертолета используются два подхода к формированию требуемых характеристик плоского ветра: Постоянный ветер, при котором явно задаются модуль скорости (WB) и направление ветра — Az; Ветер по профилю, когда абсолютная величина скорости ветра и угол азимута определяются посредством аппроксимации между профилями скорости ветра, задаваемыми априорно.
Полученный вектор скорости ветра в географической СК проецируется в связанную СК, где, суммируясь с полным вектором скорости вертолета образует вектор воздушной скорости (12).
Так как соотношения для расчета компонент кажущегося ускорения и абсолютного углового ускорения вертолета записаны в связанной СК, то учет возмущений, обусловленных воздействием ветра, осуществляется за счет изменения коэффициентов аэродинамических сил путем использования в качестве аргумента модуля воздушной скорости в связанной СК:
Модели чувствительных элементов с учетом влияния неконтролируемых факторов различной природы и алгоритмы БИНС
Как известно [5, 10], радиобаровысотомер (РБВ) представляет собой достаточно сложное устройство, объединяющее в себе радиовысотомер и баровысомер. В силу различных физических принципов работы измерителей (т.е. баровысотомера и радиовысотомера), а также того факта, что ошибки баровысотомера сосредоточены в низкочастотной части спектра, а ошибки радиовысотомера в высокочастотной как правило в комплексном РБВ существует алгоритм первичной обработки измерений, позволяющий учесть информацию от других навигационных подсистем и исключить ошибки смещения высоты, а также часть ошибок, обусловленных динамикой вертолета. Кроме того, стандартный (типовой) РБВ содержит алгоритм вторичной обработки, представляющий собой простейший фильтр Калмана, оценивающий измеренную высоту и параметры методических ошибок радио- и баровысотомеров. Имитационное моделирование блоков первичной и вторичной обработки комплексного РБВ выходит за рамки данного описания в силу специфики, связанной с конкретной аппаратной реализацией РБВ, и того факта, что, как правило, в реальном РБВ не предусмотрен вывод первичной измерительной информации для постобработки в интегральном алгоритме комплексирования систем, т.е. РБВ рассматривается как "черный ящик" с известными статистическими характеристиками измерений высоты.
В связи с вышесказанным представляется необходимым включить в состав модели РБВ динамическую погрешность, не компенсируемую блоком первичной обработки РБВ и обусловленную эволюциями вертолета по крену и тангажу, а также инерционностью данного источника навигационной информации.
Так как в рамках данной работы при формировании бортовой навигационной системы при отсутствии помех, как уже указывалось выше, используется слабо связанная схема интеграции данных то GNSS-приемник рассматривается лишь как генератор решения навигационной задачи на основе обработки кодовых измерений (псевдодальность, псевдоскорость)[2б,27,28], то ниже приводится модель такого решения с учетом ошибок, порождаемых влиянием разнородных по своей природе неконтролируемых факторов с учетом того обстоятельства, что обсуждаемое решение сформировано в географической системе координат:связанной с навигационной аппаратурой потребителя; погрешностью групповой задержки навигационного радиосигнала в бортовой аппаратуре НКА, ошибками эфемерид и величиной ухода бортовых часов НКА - моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО ах ,aY , JZ ; AXlon,AYlon,AZlon - погрешность в определении координат, вызванная ионосферной задержкой сигнала - моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО о ,о ,а7 ; AXtrop, AYlrop, AZlrop - погрешность в определении координат, вызванная тропосферной задержкой сигнала - моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО о\, ,aY , у7 ; " trap Ilrop Чгор АХШ, AYwl, AZm - погрешность в определении координат, вызванная эффектом многолучевости (эффект многократного переотражения навигационного радиосигнала от естественных препятствий, находящихся в непосредственной близости от принимающей антенны приемника) - моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО xv , av , cr7 ;
AXl{/UJ,AYI{An,AZHAn — погрешность в определении координат, вносимая внутренними шумами приемника - моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО aY , rv ,а7 ; лнш ти бит AKf, AFrc, AF.C - систематическая погрешность определения компонент вектора скорости вертолета, вносимая высокочастотной частью приемника- моделируется случайной гауссовской величиной с нулевым математическим ожиданием и заданным СКО
8XGNSS 8YGNSS,5ZCNSS - случайные аддитивные составляющие ошибок оценивания компонент положения, представляющие собой стационарные случайные процессы с нулевым математическим ожиданием и корреляционной функцией вида:
Обсудим предварительно постановку технической задачи, решаемой при использовании GNSS приемника в глубоко интегрированной системе беспилотного вертолета. Предполагается, что в этом случае МВП выполняется в условиях активных помех, препятствующих приему сигналов GNSS. Будем полагать также, что помеха представляет собой сигнал типа «белый шум» различного уровня мощности и в различных диапазонах частот. Варианты параметров мощности и ширины полосы приведены ниже, при обсуждении исходных данных для моделирования.
С целью обеспечения возможности приема сигналов GNSS в условиях помех предполагается использование пеленгатора источника помех, необходимого для определения углового положения источника помех относительно антенны GNSS, управляемой диаграммой направленности антенны (фазированной антенной решеткой), обеспечивающей минимизацию чувствительности антенны в направлении действия помехи, а также адаптивных порогового и полосового фильтров, позволяющих выделять сигнал помехи и нивелировать его влияние.
Для обеспечения функционирования GNSS приемника при воздействии помех, т.е. определения навигационных параметров (псевдодальностей и псевдорадиальных скоростей), формируемых в процессе первичной обработки данных GNSS приемником, необходимо создать модель процесса слежения за сигналами НКА с учетом воздействия помех и формирования измерений псевдодальности и псевдорадиальной скорости до данного НКА в соответствии с режимом работы приемника (С/А или Р код, двухчастотные измерения, фазовые измерения). Очевидно, что необходимым условием осуществления измерений является видимость НКА. Таким образом модель условий видимости НКА необходима для решения основной задачи.
Будем предполагать далее, что GNSS-приемник по прежнему работает в режиме кодовых измерений, однако, в отличии от решения в отсутствие помех здесь мы далее рассмотрим модель кодовых измерений.
Интеграция данных при слабо связанной архитектуре
Функциональная схема бортовой интегрированной системы вертолета, основанной на использовании слабо связанной архитектуры интеграции навигационных данных БИНС, GNSS, радиобаровысотомера и корреляционно-экстремального алгоритма навигации (КЭАН), обрабатывающего данные бортовой РЛС, приведена на Рис. 16.
Функциональная схема навигационной системы вертолета со слабо связанной архитектурой интеграции данных. При слабосвязанной архитектуре интеграции навигационных данных компоненты расширенного фазового вектора состояния вертолета, включающего: координаты ц.м. вертолета R r, hlr, компоненты вектора скорости V r, вектор абсолютной угловой скорости вертолета 2 r, вектор кажущегося ускорения N r, а также Эйлеровы углы ориентации (у/ 9 у)г поступают в навигационный комплекс в соответствии с частотой работы каждого блока (измерители, многоканальный GNSS приемник, РБВ, БРЛС). При этом блок чувствительных элементов БИНС реализует измерения акселерометров и ДУСов, являющиеся исходной информацией для навигационного алгоритма БИНС. Результатом процесса функционирования БИНС являются оценки а также гБИНС ъБИНС координат ц.м. вертолета Rbl"" 5 компонент вектора скорости Эйлеровых углов ориентации вертолета {\j/ Э у) . Параллельно с БИНС с требуемой частотой реализуются навигационные решения РБВ h ba и приемника GNSS J?GWSS, yGNSS . Полученная совокупность навигационных решений поступает в интегральный фильтр Калмана, где происходит коррекция базового навигационного решения и оценка параметров моделей ошибок чувствительных элементов БИНС [27-29].
Одновременно с БИНС и приемником GNSS функционируют бортовая РЛС, выходные данные которой поступают на вход корреляционно-экстремального алгоритма навигации (КЭАН), осуществляющего взаимную «привязку» текущего кадра БРЛС и цифровой карты местности (эталону сцен), хранимой на борту вертолета. Полученное навигационное решение поступает на вход интегрального фильтра
Высотные измерения можно формируемые также путем вычитания из показаний РБВ значения высоты, вычисленной в БИНС. При этом потребуется информация от бортовой электронной карты местности (или из бортовой базы данных высот) для получения высоты над общим земным эллипсоидом.
Полученные измерения по координатам и скоростям будут состоять из ошибок БИНС и GNSS-приемника; а измерение по высоте будет состоять из ошибки БИНС, ошибки РБВ и ошибки карты (в нее войдет ошибка от неточного определения координат в плане). (72 а) zb =
Таким образом, в штатном режиме работы, т.е. в режиме интегрирования выходных данных БИНС, РБВ и GNSS-приемника расширенный вектор измерений Zk будет иметь вид: Н - матрица наблюдаемости, представляющая собой матрицу частных производных измеряемых параметров по компонентам вектора Хк, вычисленной в НеКОТОрОЙ ОПОРНОЙ ТОЧКе, Например, В ТОЧКИ ПрОГНОЗИруеМОЙ ОЦеНКИ ВеКТОра Хк. Vk- вектор шумов измерений. Для штатного режима интеграции данных (т.е. для вектора Zk, определяемого формулой 72 а) матрица Н представляет собой матрицу размерности 6x17 следующего вида:
Совокупность приведенных соотношений определяет алгоритм для вычисления корректирующих поправок к вектору выходных параметров БИНС. Совокупность соотношений (73) - (75) определяет позволяет построить алгоритм работы интегрированного бортового навигационного комплекса.
Отметим также, что при отсутствии данных GNSS интегральный фильтр подключает данные КЭАН с использованием расширенного вектора измерений 726 и матрицы наблюдаемости 746. В случае отсутствия данных КЭАН, т.е. при полной деградации комплекса интегральный фильтр работает в режиме прогноза.
На рис. 23. представлена функциональная схема бортовой интегрированной системы вертолета, основанной на глубоко интегрированной схеме интеграции данных. Основное отличие данного варианта от слабо связанной архитектуры заключается в отсутствии самостоятельного алгоритма БИНС, усложненной структуре интегрального фильтра, непосредственно обрабатывающего измерения акселерометров, ДУС, РБВ и навигационные измерения, формируемые многоканальным GNSS-приемником. Используемая в глубоко интегрированной архитектуре интеграции данных модель многоканального GNSS-приемника учитывает влияние помехи на процесс слежения за сигналами НКА и точность формируемых измерений навигационных параметров, кроме того, в модель GNSS-приемника введена обратная связь от интегрального фильтра (т.н. «инерциальная поддержка»), обеспечивающая предварительную настройку контуров слежения за сигналами НКА и работу адаптивных фильтров каналов слежения, обеспечивающих возможность приема сигналов GNSS при наличии помех [31, 32].
Программный комплекс для имитационного моделирования процесса МВП с использованием разработанных моделей и алгоритмов.
Представляется очевидным, что проверка работоспособности сформированного облика бортовой интегрированной системы беспилотного вертолета в вариантах двух архитектур возможна лишь путем имитационного моделирования процесса маловысотного полета БЛА с использованием разработанных моделей и алгоритмов, поскольку высокая размерность модели, ее существенная нелинейность и наличие большого числа разнородных неконтролируемых факторов делают невозможным использование какого-либо другого подхода для решения сформулированной задачи. Более того, имитационное моделирование может быть использовано также для предварительной оценки характеристик сформированной системы с точки зрения точности решения навигационной задачи и реализации требований по безопасности маловысотного полета. Таким образом, представляется необходимым создание соответствующего «инструмента» для осуществления имитационного моделирования, т.е. программного комплекса, имитирующего как внешнюю среду, с учетом внешних воздействий, так и объект управления совместно с бортовой интегрированной системрй навигации и управления.
Мы будем называть далее бортовую интегрированную систему навигации и управления БЛА, сформированную на основе разработанных моделей, методов и алгоритмов функционально программным прототипом такой системы в виде соответствующей архитектуры (слабо связанной или глубоко интегрированной).
Реализация упомянутого функционально-программного прототипа была осуществлена с использованием методологии объектно-ориентированного анализа и программирования в интегрированных средах разработки Borland Delphi 7.0 и Microsoft Моделирующий комплекс. Основой созданных программных комплексов является объект «Эксперимент», представляющий собой, по сути, диспетчером объектов и обеспечивающий реализацию внешней среды, временную синхронизацию событий объектов, реализующих аппаратные и программные средства, в составе ФПП бортовой интегрированной системы. Объект «Эксперимент» организует информационный обмен внутри интегрированной системы, а также обеспечивает связь с внешними интерфейсами программного комплекса. Для хранения последовательностей навигационных измерений в программных комплексах были применены динамические структуры данных, организованные по принципу очереди. Такой способ хранения измерительной информации полностью соответствует системам буферизации получаемых данных в реальных системах (в частности GNSS-приемнике и в бортовой РЛС). Для интегрирования систем дифференциальных уравнений использовался метод Адамса-Мултона-Башфорта с контролем локальной погрешности, являющимся оптимальным с точки зрения критерия точность/потребные вычислительные ресурсы. Вывод полученных навигационных определений и текущего состояния БЛА осуществляется в текстовые файлы, что обеспечивает возможность проведения анализа полученных результатов при помощи стороннего программного обеспечения.
Как указывалось выше, мы называем функционально-программным прототипом бортовой интегрированной системы программный комплекс, включающий в себя разработанные математические модели аппаратной части системы, а также алгоритмы навигации и интеграции навигационных данных в рамках слабо связанной или глубоко интегрированной архитектуры, алгоритмы стабилизации и управления движением центра масс, обеспечивающие вкупе процесс маловысотного полета беспилотного вертолета.
Функциональные схемы созданных функционально-программных прототипов приведены нарис. 19,20.
Приведенная схема отражает внутреннюю структуру ПМО и основные потоки данных между блоками, реализованных в виде соответствующих классов. Основным блоком моделирования является имитационная модель движения вертолета, реализующая уравнения движения вертолета в географической СК (см. п. 1.1). Расширенный фазовый вектор состояния вертолета, включающий сферические координаты в экваториальной СК, компоненты вектора скорости в географической СК, вектор абсолютной угловой скорости вертолета, вектор кажущегося ускорения в связанной СК, а также Эйлеровы углы ориентации передаются в имитационную модель бортового интегрированного комплекса в соответствии с частотой его работы. Блок чувствительных элементов БИНС моделирует измерения акселерометров и ДУСов, являющихся исходной информацией для навигационного алгоритма БИНС. Результатом моделирования процесса функционирования БИНС являются оценки сферических координат в экваториальной СК, компонент вектора скорости в географической СК, а также Эйлеровых углов ориентации вертолета. Параллельно с БИНС с требуемой частотой моделируются навигационные сигналы РБВ и GNSS-приемника. Полученная совокупность навигационных решений поступает в интегрированный фильтр Калмана, где происходит комплексирование выходных данных подсистем и коррекция базового навигационного решения и параметров чувствительных элементов БИНС.
В то же время с заданной частотой моделируются измерения бортовой РЛС, которые поступают на вход КЭАН, осуществляющего привязку текущего кадра РЛС к цифровому эталону местности, хранящегося на борту вертолета. Полученная оценка поступает на вход интегрированного фильтра Калмана, использующего оценку КЭАН в случае деградации комплекса.
Навигационное решение бортового интегрированного комплекса поступает на вход имитационной модели «идеального» летчика, вырабатывающего на основе этих оценок и бортовой цифровой карты местности сигналы командного управления, т.е. требуемые углы ориентации вертолета и соответствующие угловые скорости в каналах управления. Сформированные сигналы командного управления поступают на вход имитационной модели автопилота, где формируются сигналы на отклонение органов управления вертолета, непосредственно входящие в правую часть уравнений имитационной модели движения вертолета. Таким образом моделируется замкнутый контур управления вертолета, совершающего маловысотный полет и оснащенного бортовым интегрированным комплексом.
Для схемы моделирования процесса функционирования функционально-программного прототипа интегрированной системы при глубоко интегрированной архитектуре необходимо отметить функциональную роль следующих блоков:
Блок «Параметры траектории». Данный блок предназначен для формирования данных, используемых для работы БИНС и GNSS-приемника.
Блок «Чувствительные элементы». На основе исходных данных, поступающих от блока «Параметры траектории» с учетом моделей ошибок акселерометров, ДУСов и РБВ формирует результаты инерциальньгх измерений и измерений РБВ.
Блоки «Моделирование динамики созвездия GNSS», «Альманах», «Моделирование псевдодальности», «Исходные данные для моделирования помех», «Моделирование влияния помех», обеспечивают расчет псевдодальности, псевдоскорости с учетом всех ошибок, вызванных как влиянием помех, так и влиянием тропосферы, ионосферы, уход часов GNSS- приемника, ошибками эфемерид и т.д..
Блок «Глубоко интегрированная навигационная система» воспроизводит алгоритм комплексирования данных, поступающих от БИНС и GNSS-приемника.
