Д.Б. Волгушев – инженер,

ООО «СТЦ» (Санкт-Петербург)

E-mail: d.volgushev@yandex.ru

М.Н. Чесноков – д.т.н., проф., зам. начальника отдела,

ООО «СТЦ» (Санкт-Петербург)

E-mail: chesnokovmn@yandex.ru

А.А. Соловьев – инженер,

ООО «СТЦ» (Санкт-Петербург)

E-mail: alanight@mail.ru

Постановка проблемы. При использовании беспилотных летательных аппаратов (БЛА) вне зависимости от решаемых ими задач требуется определять их местоположение (координаты) в реальном масштабе времени. Для этого используются глобальные спутниковые системы навигации ГЛОНАСС/GPS в сочетании с системами бортовой инерциальной навигации. В условиях недоступности сигналов спутниковой навигации возникает необходимость в локальной навигационной системе (ЛНС). ЛНС может быть построена с использованием различных методов позиционирования БЛА, различающихся по типу измеряемого параметра. Наиболее распространенными являются дальномерные методы, основанные на измерении абсолютной или относительной дальности между опорными пунктами и объектом позиционирования, угломерные методы, основанные на  измерении угла прихода сигнала, и методы, основанные на измерении уровня принимаемого сигнала. При этом известные решения задачи оценки координат БЛА нельзя считать исчерпывающими, так как они не обладают достаточной общностью. Цель. Провести синтез и анализ нелинейного рекуррентного фильтра для оценки координат БЛА дальномерным методом,  устойчивого к аномальным измерениям.

Результаты. На основе алгоритма нелинейной марковской фильтрации синтезирован нелинейный рекуррентный фильтр, устойчивый к аномальным измерениям и предназначенный для оценки координат БЛА с использованием дальномерного метода местоопределения. Проведен сравнительный анализ точности оценивания координат синтезированным фильтром и расширенным фильтром Калмана при наличии и отсутствии аномальных измерений, а также анализ влияния на точность местоопределения БЛА характеристик локальной навигационной системы, использующей синтезированный фильтр.

Практическая значимость. Полученные результаты свидетельствуют о перспективности использованного подхода к синтезу фильтра для реализации локальной навигационной системы, использующей дальномерный метод местоопределения. Они легко обобщаются на более сложные модели движения БЛА и модели помех.

1. Guowei S., Zetik R., Thoma R.S. Performance comparison of TOA and TDOA based location estimation algorithms in LOS environment // 2008 5th Workshop on Positioning, Navigation and Communication.
2. Pi-Chun Chen A non-line-of-sight error mitigation algorithm in location estimation // WCNC. 1999 IEEE Wireless Communications and Networking Conference.
3. Mao G. Drake S., Anderson B. Design of an Extended Kalman Filter for UAV Localization // March 2007 Information, Decision and Control.
4. Rullan-Lara J. L., Salazar S., Lozano R. Real-time Localization of an UAV using Kalman Filter and a Wireless Sensor Network // January 2012 Journal of Intelligent and Robotic Systems.
5. Chang G. Robust Kalman filtering based on Mahalanobis distance as outlier judging criterion // Journal of Geodesy. April 2014.
6. Чесноков М.Н. Нелинейная фильтрация марковских процессов в дискретном времени при векторном наблюдении на фоне негауссовых помех // Успехи современной радиоэлектроники. 2019. № 9. С. 63–69.
7. Поляк Б.Т., Цыпкин Я.З. Огрубленный метод максимального правдоподобия // Динамика систем. ГГУ. 1977. Вып. 12. С. 59–61.
8. Чесноков М.Н. Современные методы приема цифровых сигналов в линиях радиосвязи. Л.: ВАС. 1988.
9. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. М.: Радио и связь. 1993. 
10. Rong Li X., Zhao Z. Measures of Performance for Evaluation of Estimators and Filters // Proceedings of SPIE Conference on Signal and Data Processing of Small Targets, San Diego, CA, USA. July-August 2001.