Метод оцінки мультіструктурного сигналу помилок інерціальних навігаційних систем - Обідін Д.В.; Макарчук Д.В.; Костенко О.І.; Мішукова Н.О. (Системи озброєння і військова техніка)
Показано, що навігаційні системи технічних об’єктів забезпечують вироблення інформації виходячи з при-значення об'єкта: обробка вектора навігаційних параметрів, що використовується у подальшому в системах управління рухом, інформація про відхилення об'єкта від заданої точки; інформація про положення об'єкта від-носно інших об’єктів тощо. Обґрунтовано, що вимоги до точності визначення навігаційних параметрів можуть істотно відрізнятися для різних об'єктів, визначаючи обсяг і складність навігаційного обладнання. Метою статті є розробка методу оцінки мультіструктурного сигналу помилок інерціальних навігаційних систем. У випадку інерціальної системи алгоритм роботи має вигляд системи диференціальних рівнянь для вектора наві-гаційних параметрів, що включає до свого складу координати об'єкта та складові швидкості його руху. Для по-хибок вироблення навігаційних параметрів справедливо нелінійне диференціальне рівняння типу, де складовими вектора параметрів є похибки вимірювання прискорень акселерометром і помилки їх кутової орієнтації. При цьому найбільш небезпечними є складові вектора похибок датчиків навігаційної системи, пов'язані з похибками вироблення у часі навігаційних параметрів (їх накоплення). Пропонується розширити мультіструктурний опис вектора похибок за рахунок врахування неоднозначності вимірювання у послідовні моменти дискретного часу. Один з варіантів спрощення завдання полягає у використанні гаусової апроксимації апостеріорної щільності на кожному кроці дискретного часу. Запропоновані співвідношення фільтра Калмана для кожної з моделей, що дають часткові оцінки похибок і їх коваріації. При цьому формула для обчислення апостеріорних ймовірностей моделей навігаційних систем утворюють субоптимальний алгоритм фільтрації мультіструктурного сигналу. Важливою особливістю цього алгоритму є те, що часткові оцінки і коваріації не потребують окремого запа-м'ятовування. Їх можна послідовно (у межах одного кроку дискретного часу) обчислювати за допомогою пере-будованого фільтра Калмана та засилати до суматорів осереднення. Додаткове завантаження оперативної пам'яті при реалізації пульсуючого фільтра порівняно з фільтром Калмана пов'язане лише з перерахунком апос-теріорних ймовірностей.