COMPARATIVE ANALYSIS OF INFORMATION INTEGRATION SCHEMES  STERILE INERTIAL NAVIGATION SYSTEMS FOR UNMANNED VEHICLES  AIRCRAFT

П. Ермаков; А. Гоголев

doi:10.31618/ESSA.2782-1994.2021.3.76.213

Авторы

П. Ермаков Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, ГосНИИАС
А. Гоголев Ермаков П.Г.*, Гоголев А.А.** Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, ГосНИИАС

DOI:

https://doi.org/10.31618/ESSA.2782-1994.2021.3.76.213

Ключевые слова:

имитационное моделирование; беспилотный летательный аппарат; навигационная система; раздельная схема комплексирования; слабосвязанная схема комплексирования; фильтр Калмана

Аннотация

Серьезной проблемой современных беспилотных летательных аппаратов массой менее 500 кг является их низкая надежность ввиду существенных ограничений на массу информационноуправляющего комплекса, что в свою очередь ведет к применению микроэлектромеханических (МЭМС) датчиков, обладающих существенными уходами и дрейфами [1]. В данной статье приводится сравнительный анализ раздельной и слабосвязанной схем комплексирования на основе данных имитационного моделирования инерциально-измерительного модуля VN-100T и навигационных алгоритмов с целью повышения точности и надежности информационно-управляющего комплекса беспилотного летательного аппарата (БЛА).

Библиографические ссылки

Zakriya Mohammed, Ibrahim (Abe) M. Elfadel, Mahmoud Rasras. Monolithic Multi Degree of Freedom (MDoF) Capacitive MEMS Accelerometers // Micromachines, 16 November 2018, vol. 9, no. 11. DOI: 0.3390/mi9110602

Gogolev A.A., Gorobinskij M.A. Opredelenie sobstvennogo polozhenija mikrobespilotnogo letatel'nogo apparata v uslovijah zamknutogo prostranstva // Trudy MAI. 2018. № 101. URL: https://mai.ru/publications/index.php?ID=97029

Krasil'shhikov M.N., Serebrjakov G.G. Sovremennye informacionnye tehnologii v zadachah navigacii i navedenija bespilotnyh manevrennyh letatel'nyh apparatov. – M.: FIZMATLIT, 2009. – 556 s.

Savel'ev V.M., Antonov D.A. Vystavka besplatformennoj inercial'noj navigacionnoj sistemy bespilotnogo letatel'nogo apparata na podvizhnom osnovanii // Trudy MAI. 2011. № 45. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=25497&PAGEN _2=2

Kolosovskaja T.P. Suboptimal'nyj algoritm ocenivanija i parametricheskoj identifikacii dlja navigacionnyh sistem letatel'nyh apparatov i drugih podvizhnyh ob#ektov na osnove informacii magnitnogo polja Zemli // Trudy MAI. 2016. № 88. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=70666

Alex G Quinchia, Gianluca Falco, Emanuela Falletti, Fabio Dovis. A Comparison between different error modeling of MEMS applied to GPS / INS integrated systems // Sensors (Basel), 24 July 2013, vol. 13, no. 3, pp. 9549 – 9588. DOI:10.3390/s130809549

Calogero Cristodaro, Laura Ruotsalainen, Fabio Dovis. Benefits and Limitations of the Record and Replay Approach for GNSS Receiver Performance Assessment in Harsh Scenarios // Sensors, 7 July 2018, vol. 18, no. 7. DOI: 10.3390/s18072189

Liu Hong Dan, Shu Xiong Ying, Li Xi Sheng. Application Of Strongly Tracking Kalman Filter In MEMS Gyroscope Bias Compensation // 6th International Conference on Advanced Materials and Computer Science, ISAMCS 2017. DOI:

23977/icamcs.2017.1004

Accelerometer Errors, 9 July 2015. URL: http://kionixfs.kionix.com/en/document/AN012%20Accelerometer%20Errors.pdf

Vlada Sokolović, Goran Dikić, Rade Stančić. Adaptive Error Damping in the Vertical Channel of the Ins/Gps/Baro – Altimeter Integrated Navigation System // Scientific Technical Review, 2014, vol. 64, no. 2, pp. 14 – 20.

Alberto Manero Contreras, Chingiz Hajiyev. Fault Tolerant Integrated Barometric-Inertial GPS Altimeter // 7th European conferences for aeronautics and aerospace science (EUCASS), 2017. DOI: 10.13009 / EUCASS2017 – 62

Tang. Pham Van, Thang Nguyen Van, Duc Anh Nguyen, Trinh Chu Duc. 15 – State Extended Kalman Filter Design for INS / GPS Navigation System // Journal of Automation and Control Engineering, January 2015, vol. 3, no. 2, pp. 109 -114. DOI: 10.12720/joace.3.2.109-114

Beard & McLain. Small Unmanned Aircraft, Princeton University Press, 2012. URL: https://uavbook.byu.edu/doku.php

Yan Chen, Dan Li, Yanhai Li, Xiaoyuan Ma. Use Moving Average Filter to Reduce Noises in Wearable PPG During Continuous Monitoring // EAI International Conference on Wearables in Healthcare, Budapest, Hungary, vol. eHealth 2016, LNICST 181, pp. 193 – 203. DOI: 10.1007/978-3-319-49655-9_26

Mushfiqul Alam, Jan Rohac. Adaptive Data Filtering of Inertial Sensors with Variable Bandwidth // Sensors, February 2015, vol. 15, no. 2, pp. 3282 - 3298. DOI: 10.3390/s150203282

Paola Pierleoni, Alberto Belli, Lorenzo Maurizi, Lorenzo Palma. A Wearable Fall Detector for Elderly People Based on AHRS and Barometric Sensor// Sensors, September 2016, vol. 16, no. 17, pp. 1 - 1. DOI: 10.1109/JSEN.2016.2585667

Wenjiao Xiao, Zgu, Yu. An Unconventional Multiple Low-Cost IMU and GPS-Integrated Kinematic Positioning and Navigation Method Based on Singer Model // Sensors, October 2019, vol. 19, no. 19. DOI: 10.3390/s19194274

Veremeenko K.K., Galaj I.A. Razrabotka algoritma kalibrovki inercial'noj navigacionnoj sistemy na dvuhosnom ispytatel'nom stende // Trudy MAI. 2013. № 63. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=36139

Kuznecov I.M., Pron'kin A.N., Veremeenko K.K. Navigacionnyj kompleks ajeroportovogo transportnogo sredstva // Trudy MAI. 2011. № 47. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=26966

Vishal Awasthi, Krishna Raj. A Comparison of Kalman Filter and Extended Kalman Filter in State Estimation // International Journal of Electronics Engineering, 2011, vol. 3, no. 1, pp. 67 – 71.

Logah Perumal. Representing Rotation in Simulink using Quaternion // Applied Mathematics & Information Science, 1 April 2014, vol. 8, no. 1L, pp. 267 – 272. DOI: 10.12785/amis/081L34

VectorNav Embedded Navigation Solutions. VN – 100 User Manual. URL: https://www.eol.ucar.edu/system/files/VN100manual.pdf