авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 9 |

«Фонд поддержки творческих инициатив студентов Посвящается 75-летию МАИ и 100-летию со дня рождения А.И.Микояна ПРОЕКТИРОВАНИЕ, КОНСТРУИРОВАНИЕ И ...»

-- [ Страница 6 ] --

БИНС, БИНС, Модель ид, ид, W БИНС Формирование измерений ошибок Формирование выходных Hид, КОИ, Ф БИНС, БИНС Модель Wид КОИ БИНС, и идеального WБИНС Модель СНС, СНС, л движения оценок ошибок W СНС ь т СНС, СНС, СНС WСНС р Модель A, Расчет координат РТС, РТС ошибок D ВС по РСБН, данным РТС VOR/DME Рис. 2. Блок-схема программы моделирования Анализ результатов моделирования На рис. 3 приведена траектория движения объекта во всех трех экспериментах.

град 58, 57, 57, 56, traekt 56,00 Маяк W=200 м/с 55, 55, 54, 54, 53, град 37,00 39,00 41,00 43,00 45,00 47,00 49,00 51,00 53,00 55, Рис. 3. Траектория движения объекта Для анализа точностных характеристик фильтра были построены зави симости, представленные на рис. 4-9.

м 20 10 d FIs dF I с 1 100 1 2 001 30 01 40 01 -10 d LA d LA s 3 3 -20 00 3 2 2 2 -30 00 2 -40 Рис. 4. Ошибка оценки погрешности координат БИНС при коррекции по данным СНС (t = 0 2500 с) и по данным РСБН в режиме «азимут-дальность» (t = 25005000 с) м/с 1, 1, 1, 0, dV N bins -dV N F 0, dV N S 0, 0, с 0, -0,2 1 501 1001 1501 2001 2501 3001 3501 4001 4501 dV E bins -dV E F -0,4 dV E S -0, Рис. 5. Ошибка оценки погрешности составляющих скорости БИНС при коррекции по дан ным СНС (t = 02500 с) и по данным РСБН в режиме «азимут-дальность» (t = 25005000 с) м 20 d FIs 10 dF I с 1 1 00 1 2 0 01 3 0 01 4001 50 -10 dL A 1 1 -20 1 -30 00 d LA s -40 Рис. 6. Ошибка оценки погрешности координат БИНС при коррекции по данным СНС (t = 0 2500 с) и по данным VOR/DME в режиме «азимут-дальность» (t = 25005000 с) м/с 1, 1, dVNbins -dVNF 1, 0, 0, dVNS 0, 0, с 0, 1 501 1001 1501 2001 2501 3001 3501 4001 4501 -0, -0,4 dVES dVEbins -dVEF -0, Рис. 7. Ошибка оценки погрешности составляющих скорости БИНС при коррекции по дан ным СНС (t = 0 2500 с) и по данным VOR/DME в режиме «азимут-дальность»

(t = 25005000 с) м dFI dFIs с 1 1001 2001 3001 4001 dLAs dL A - - -3000 - Рис. 8. Ошибка оценки погрешности координат БИНС при коррекции по данным СНС (t = 0 2500 с) и по данным VOR/DME в режиме «две дальность» (t = 25005000 с) м/с 1, 1, dVNbins -dVNF 1, 0, 0, dVNS 0, dVEbins -dVEF 0, с 0, -0,2 1 501 1001 1501 2001 2501 3001 3501 4001 4501 -0,4 dVES -0, Рис. 9. Ошибка оценки погрешности составляющих скорости БИНС при коррекции по дан ным СНС (t = 02500 с) и по данным VOR/DME в режиме «две дальности» (t = 25005000 с) Сравнительный анализ погрешности оценки навигационных параметров по различным средствам коррекции приведен в таблице.

Параметр РСБН (AD) VOR/DME (AD) VOR/DME (2D) 444 1600, м 1000 3800, м VN, м/с 0,6 1,3 1. VE, м/с 0,4 0,3 0. Выводы Анализ полученных результатов показал, что СОФ обеспечивает требуе мую точность определения навигационных параметров при отсутствии инфор мации от СНС при переходе в режим фильтрации по данным РТС. СОФ обес печивает очень близкое качество оценки погрешности БИНС.

Преимуществом предложенного подхода является возможность исполь зования СОФ, разработанного для совместной обработки информации данных БИНС и СНС без существенных доработок. Во время выполнения работы была доработана логика подключения СОФ для алгоритмов комплексной обработки информации при использовании совместной обработки данных БИНС и РТС.

Разработанный в статье алгоритм реализован в бортовом вычислителе.

Библиографический список 1. Зайцева Н.А., Грошев В.В., Стрелков В.Т. и др. Формульно-логическое описание навига ционной вычислительной системы. – М.: Авиаприбор, 1995.

2. Савинов Г.Ф. Применение методов оптимальной фильтрации при построении навигаци онных комплексов. Учебное пособие. – М.: МАИ, 1980.

3. Принципы построения и алгоритмы комплексного математического моделирования задач навигации и коррекции ИНС в составе навигационного бортового оборудования. Отчет.

МИЭА-1984.

4. Дмитроченко Л. А., Савинов Г. Ф. Основы проектирования алгоритмов инерциальных навигационных систем. – М.: МАИ, 1987.

5. Шкирятов В.В. Радионавигационные системы и устройства – М.:Радио и связь, 1984.

А.А. Афонин, А.М. Марасанов, М.А. Пантелеева Московский авиационный институт (государственный технический университет) МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ КОМПОНЕНТОВ СЕТИ СПУТНИКОВОЙ СВЯЗИ Для возможности значительного расширения специальной спутниковой системы передачи данных (ССПД) необходимо комплексное исследование ра боты существующей системы.

Рассматривается подсистема доступа к спутниковым каналам связи.

Технология доступа к обрабатывающим спутниковым каналам учитывает следующие определяющие факторы:

длительный срок эксплуатации (следовательно, в числе основных задач бу дет минимизация потребляемого космического ресурса);

ССПД будет эксплуатироваться как мультисервисная сеть, предоставляю щая абонентам услуги по передаче данных и обеспечению голосовых теле фонных каналов.

В данной системе каждая периферийная станция (ПС) выходит в эфир со своей интенсивностью i. Спутниковые каналы обрабатывают различные виды входящих запросов с разной скоростью. Приняты следующие обозначения:

1 средняя скорость обработки телефонных звонков;

2 – средняя скорость обработки пакетов данных.

Для построения модели ССПД предложено два подхода: математическое и имитационное моделирование. Причем имитационное моделирование решает поставленную задачу без каких-либо ограничений, но не дает возможности по строения явных зависимостей статистических характеристик от параметров системы. В то же время построение математической модели возможно только при принятии некоторых условий на работу рассматриваемой ССПД, но, в от личие от имитационной, математическая модель позволяет получить явные за висимости статистических характеристик от параметров системы и от времени ее функционирования.

Математическая модель Для разработки математической модели принимаем следующие ограни чения: передается только один вид сообщений, т.е. средняя скорость обработки всех сообщений одинакова;

средняя интенсивность выхода в эфир всех ПС одинакова, поэтому можно рассматривать единый входной поток сообщений.

Для моделируемой ССПД возможно принять поток входящих сообщений в виде пуассоновского. Для описания случайного времени обслуживания при нято экспоненциальное распределение вероятностей.

Таким образом, для построения математической модели была использо вана теория массового обслуживания [1].

Возможные состояния системы опишем следующим образом:

So – все каналы свободны;

S1 – один канал занят, остальные свободны;

Sk – k каналов занято, n-k каналов свободны;

Sn – все каналы n заняты.

Модель опишем с помощью системы дифференциальных уравнений (СДУ) Колмогорова, которые описывают вероятности нахождения системы в том или ином состоянии.

В стационарном случае имеем линейную систему алгебраических уравне ний. Решение данной системы получаем аналитически (1):

P0 = n ;

k kk!

(1) k = P k Pk = k 0 ;

=.

k! Далее приведена аналитическая зависимость среднего количества заня тых каналов от параметра (2):

K sr ( ) = (1 Potk ). (2) Графики зависимостей вероятности отказа и вероятности успешной обра ботки сообщения представлены на рис. 1.

Рис. 1. Зависимость вероятности отказа и вероятности успеха от параметра Анализируя график, изображенный на рис. 1, получаем, что при 60 ра бота системы становится невозможной (P30()0,5).

Из рис. 2 имеем: при уровне надежности порядка 3% интенсивность гене рации сообщений должна превышать скорость их обработки не более чем в 2- раза.

Для нестационарного случая решаем СДУ Колмогорова численно мето дом Рунге–Кутты 4-го порядка точности. Рассмотрен нестационарный случай с периодическими изменениями параметров потоков для 10 спутниковых каналов [2]. Функции изменения параметров средней интенсивности генерации пакетов данных (3) и их обработки получены из анализа графиков зависимостей загру женности модемных пулов от времени, путем подбора совпадения по амплиту де, фазе и частоте:

(t ) = A sin(2 f t + ) + B, (t ) = A sin(2 f t + ) + B, (3) 1 A = 5, f = 1400, = 2, B = 5;

, = 2, B = 1.

A = 0.5, f = Рис.2. Зависимость вероятности отказа от параметра Полученная СДУ также решена численно (рис. 3).

0. 0. Pn, 0. Pn, Pn,7 0. Pn, 0. P n, 0. 0 100 200 300 0 Pn,0 Рис.3. Зависимость вероятностей Pk, k = 0,…,10 от времени t Таким образом, в результате математического моделирования получили следующие результаты: работа ССПД описывается системой дифференциаль ных уравнений, порядок которой совпадает с количеством спутниковых кана лов;

для стационарного случая найдены аналитические зависимости параметров работы системы от параметров входящих и исходящих сообщений;

для неста ционарного случая по результатам численного решения моделирующей СДУ сделан вывод о возможности прогноза возникновения коллизий при заданных параметрах потоков.

Далее для нахождения статистических параметров системы без сущест венных ограничений было принято решение о разработке имитационной моде ли на основе реального алгоритма работы моделируемой системы.

Имитационная модель Рассматривается два типа передаваемых сообщений (ПС): телефонный звонок и передача пакетов данных, скорость обработки которых напрямую свя зана с длительностью звонков или с размером передаваемого пакета информа ции.

Следует заметить, что моделируется ССПД, имеющая в своем составе обрабатывающих спутниковых каналов, что соответствует действительному со ставу системы. В программе предусмотрена возможность изменения количест ва ПС, так как планируется их увеличение.

Необходимые начальные данные для имитационного моделирования 1. Параметры передаваемых сообщений: количество;

интенсивности генерации сигналов.

2. Параметры спутниковых каналов: средняя скорость обработки передаваемых пакетов информации;

средняя скорость обработки телефонных звонков (сред няя продолжительность телефонных звонков).

3. Параметры входных сообщений: вероятность поступления телефонного звонка;

рассматриваемый промежуток времени.

Наличие достаточно большого количества входной информации накла дывает некоторые ограничения по использованию данной имитационной моде ли.

В начальный момент времени для каждой ПС генерируется случайный момент времени выхода в эфир, распределенный по экспоненциальному закону с параметром, определенным на основе исходных данных. Из всех полученных моментов выбирается наименьший;

станция, которой соответствует данный момент времени, выходит в эфир первой.

Далее по закону Бернулли выбирается тип входного сообщения, и в соот ветствии с выбранным типом генерируется продолжительность обработки со общения, которая также является случайной величиной, распределенной по экспоненциальному закону с параметром, заданным пользователем.

На следующем этапе производится поиск свободного канала, и найден ный канал считается занятым обработкой сообщения в период времени, равный длительности звонка или размеру передаваемого пакета информации. Если сво бодный канал не найден, то входное сообщение получает отказ в обслужива нии, счетчик количества отказов увеличивается на единицу.

После выбора свободного канала или увеличения количества отказов для вышедшей в эфир ПС генерируется следующий случайный момент времени, он складывается с временем освобождения обрабатывающего поступивший запрос канала, полученная сумма будет равна следующему моменту выхода в эфир данной ПС. Производится поиск среди всех ПС наименьшего времени выхода в эфир, и вся процедура повторяется снова. При достаточно большом количестве итераций имитационного моделирования возможно достижение вполне высо кой точности оценки вероятности отказа в обслуживании.

Для сравнения результатов имитационного и математического моделиро вания было проведено специальное тестирование имитационной модели.

Переходный Установившийся (нестационарный) режим (стационарный ) режим Имитационная модель Имитационная модель Матмодель Матмодель Оценка вероятности отказа Оценка вероятности отказа Вероятность Вероятность отказа отказа 10 итераций 100 итераций 10 итераций 100 итераций итераций итераций 0,030 0,034 0,038 0,037 0,044 0,046 0, 0, 5, 10 0, 0,200 0,212 0,208 0,209 0,208 0,237 0, 0, 15 0,400 0,424 0,414 0,480 0,481 0, 0, 0,052 0,062 0, 0, 0,056 0,054 0, 20 0, Выводы 1. Разработана математическая модель подсистемы доступа к спутниковым каналам связи.

2. В стационарном случае работы ССПД получены аналитические зависимо сти вероятности отказов, среднего количества занятых каналов, а также других статистических характеристик от параметров работы.

3. На основе полученных аналитических зависимостей сделаны прогнозы возникновения коллизий в случае превышения интенсивности генерации пакетов над интенсивностью их обработки в шесть раз.

4. Рассмотрен нестационарный случай работы ССПД. Из анализа нестацио нарной модели сделаны временные прогнозы возникновения коллизий при заданном изменении параметров системы во времени.

5. На основе подсистемы доступа к спутниковым каналам связи разработана имитационная модель работы ССПД.

6. Путем сравнения результатов имитационного и математического модели рования показана близость результатов математического и имитационного моделирования.

Также следует заметить, что в дальнейшем планируется разработка более сложных подходов к математическому моделированию, которые позволили бы сократить количество ограничений, наложенных в представленной модели.

В рамках разработанной имитационной модели возможным является из менение вероятностного распределения интенсивностей выхода в эфир ПС и обработки сообщений в соответствии со статистическими данными по работе реальной системы, что позволит дать более адекватные оценки вероятности сбоев и других параметров системы.

Библиографический список 1. Теория надежности и массовое обслуживание / Под ред. Гнеденко Б.В. – М.: Наука, 1969.

2. Асриев А.В., Кибзун А.И. Практикум по статистическому моделированию на ЭВМ. – М.:

Изд-во МАИ, 1989.

Н.Б. Бурмистрова, В.М. Новичков Московский авиационный институт (государственный технический университет) РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА УМЕНЬШЕНИЯ ПОГРЕШНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УГЛА КУРСА ДЛЯ ПРИБОРА ППКР-АГ С ТВЕРДОТЕЛЬНЫМИ ДАТЧИКАМИ В последние десятилетие в авиационно-космическом приборостроении наметилась устойчивая тенденция к разработке микромеханических приборов первичной информации из кремнийсодержащих полупроводниковых структур и, в частности микрогироскопов, микроакселерометров, микродатчиков давле ния. Однако эти датчики имеют большие погрешности, в связи с чем необхо димо применять алгоритмическую компенсацию их погрешностей с целью по вышения точности измерений.

В состав электронного прибора пилотажного комбинированного резерв ного с функциями авиагоризонта и указателя курса (ППКР-АГ), относящегося к новому поколению резервных пилотажных приборов, включены малогабарит ные микромеханические датчики, входящие в модуль инерциальных датчиков (МИД), и модуль датчика магнитного курса. МИД включает в себя три одно компонентных датчика кажущегося ускорения (акселерометры) и три одноком понентных датчика угловой скорости (ДУС).

Уменьшение погрешности определения угла курса осуществляется по разработанному алгоритму, основанному на комплексировании информации от МИД и трехкомпонентного датчика МПЗ. На рис. 1 представлена структурная схема алгоритма уменьшения погрешностей определения угла курса для прибо ра ППКР-АГ. По сигналам трех ДУС, измеряющих проекции вектора угловой скорости ЛА на оси связанной системы координат, в блоке предварительной обработки (БПО) определяется угол курса, который был назван инерциальным углом курса (ИУК). По сигналам трех однокомпонентных датчиков напряжен ности МПЗ, измеряющих соответствующие составляющие напряженности МПЗ на оси той же системы координат, в БПО определяется магнитный угол курса (МУК). С помощью акселерометров, входящих в состав МИД, осуществляется коррекция текущей вертикали. С БПО значения ИУК и МУК поступают в вы читающий блок, где исключается полезный сигнал и формируется наблюдае мый или входной сигнал адаптивного фильтра Калмана (АФК), т. е. на вход АФК поступает разность погрешностей ИУК и МУК. В АФК на основе стохас тической модели этих погрешностей определяется оптимальная оценка по грешности ИУК, которая затем вычитается из сигнала ИУК, и в результате на выходе комплексной системы имеем скорректированный сигнал угла курса, ко торый затем поступает на модуль индикации прибора ППКР-АГ.

Для построения алгоритма АФК была сформирована модель погрешно стей ИУК и МУК, на основе которой уравнения ошибок комплексной системы имеют вид:

МИД ДУС X X МИД = + МИД + МИД ДУС Y Y ДУС Z МИД БПО Z Датчик МПЗ X hX + Датчик МПЗ Y М = + М Z = МИД - М АФК hY Датчик МПЗ Z hZ МИД — ИУК;

МИД — погрешность ИУК;

АФК — адаптивный фильтр Калмана;

М — МУК;

БПО — блок предварительной обработки;

М — погрешность МУК;

МИД — модуль инерциальных датчиков;

МИД — оценка погрешности инерциального МПЗ — магнитное поле Земли;

курса;

Z — сигнал измерений;

— полезный сигнал;

МИД — выходной сигнал системы.

Рис. 1. Структурная схема алгоритма уменьшения погрешностей С Ф МИД (t ) = (t ) + МИД (t ) + МИД (t );

(1) Ф М (t ) = (t ) + М (t ), где (t) — полезный сигнал;

СМИД(t) — медленно меняющаяся систематиче ская составляющая погрешности ИУК, которая на ограниченном интервале времени считается постоянной величиной;

ФМИД(t) — быстроменяющаяся или флуктуационная погрешность ИУК, аппроксимируемая белым шумом с корреляционной функцией вида K() = R(), где R — интенсивность белого шума;

ФМ(t) — флуктуационная погрешность МУК, с периодом корреляции =1/, математическим ожиданием равным нулю и корреляционной функцией вида K ( ) = М e.

(2) В качестве компонент вектора состояния были выбраны систематическая составляющая погрешности ИУК СМИД и флуктуационная составляющая по грешности МУК ФМ x11 МИД С X = = (3) x21 М Ф Для того чтобы составить дифференциальные уравнения, описывающие погрешности определения угла курса, в динамическую модель флуктуационной погрешности МУК, необходимо ввести дополнительный фильтр, формирую щий заданное значение погрешности ФМ из белого шума. При таком алго ритмическом дополнении системы выбранный состав вектора состояния соот ветствует его определению [3].

Тогда дифференциальные уравнения имеют вид:

СМИД = 0;

& (4) Ф = Ф М + 2 w(t ).

&М М Модель измерений представим следующим образом. Наблюдаемый или входной сигнал фильтра Калмана Z формируется как разность погрешностей:

Z = МИД М = МИД М = С МИД + Ф МИД М. (5) Связь вектора наблюдений Z с вектором состояния X представится в виде x Z = CX + V, или Z = [1 1] 11 + V, (6) x где C = [1 -1] — значение матрицы измерений;

V — белый шум измерений. В качестве шумов измерений принимается флуктуационная погрешность ИУК ФМИД.

Алгоритм АФК состоит из четырех рекуррентных матричных уравнений оптимального фильтра Калмана (ОФК) [3] и алгоритма адаптации [1].

При построении АФК предполагалось, что среднеквадратическое откло нение (СКО) случайной погрешности МУК известно неточно. Это означает, что погрешность МУК, входящая в состав вектора состояния, генерируется исходя из реального значения Ф Р, а в фильтр, т. е. в матрицу возмущений B, закла М дывается ее ошибочное значение Ф. Задача АФК в данном случае заключа М ется в формировании оценок вектора состояния с одновременной подстройкой Ф под Ф Р, что позволяет оптимизировать процесс фильтрации.

М М При последовательном подстраивании неизвестной величины СКО флук туационной погрешности МУК под её действительное значение применяется алгоритм оптимизации [1]:

bk = bk 1 k b J (bk 1 );

J (bk 1 ) (7) b J (bk 1 ) = b, k где bk = Ф — подстраиваемый параметр;

k — величина k-го шага подстрой М ки;

J( b k–1) — функционал качества.

Поскольку при оптимальной фильтрации Калмана минимизируется дис персия ошибок оценивания и для наблюдения доступен лишь сигнал Z, то мож но выбрать функционал вида k )= Q[Zi, X i (bk )];

J Э (bk Ns i =k N S (8) Q [ Z i, X i (bk )] = [ Z i CX i (bk )], где Q [ Z i, X i (bk )] — реализация функционала качества;

Ns — целое число, оп ределяющее величину выборки. В рассматриваемом алгоритме считаем Ns = 32.

Величина k-го шага подстройки k в алгоритме оптимизации (7) после шага определяется формулой k =. (9) k Ns Введение уменьшающегося ряда k при постоянном во времени Ф Р М улучшает сходимость процесса подстройки.

Принцип адаптации состоит в построении экстремума выбранного функ ционала качества, который экстремален, когда значение подстраиваемого пара метра станет равным своему реальному значению. Для вычисления градиента функционала качества использовался поисковый метод [4].

При математическом моделировании алгоритма уменьшения погрешно стей предполагалось, что СКО флуктуационной погрешности МУК — 2, а СКО флуктуационной погрешности ИУК — 0,1. Кроме этого, ИУК содержит линейно возрастающую со временем погрешность, скорость которой 0,2/мин.

Время моделирования — 15 мин. За этот интервал времени уход ИУК составля ет 3 (рис. 2).

В результате использования алгоритма уменьшения погрешностей опре деления угла курса для прибора ППКР-АГ были скомпенсированы нарастаю щая систематическая погрешность ИУК и случайная погрешность МУК.

Для сравнения результатов использования оптимальной и адаптивной калмановской фильтрации были промоделированы алгоритмы ОФК и АФК как с учетом наличия погрешностей в априорных данных, заложенных в структуру фильтров, так и при соответствии модели ошибок ИУК и МУК с действитель ными статистическими характеристиками этих ошибок.

На рис. 2 представлены результаты моделирования алгоритмов ОФК и АФК в случае наличия погрешности в априорных данных, т. е. в матрицу воз мущений B заложено ошибочное значение погрешности МУК.

Результаты моделирования показали, что при соответствии модели оши бок скорректированные сигналы ИУК на выходе комплексной системы с при менением ОФК и АФК практически совпадают. Однако в условиях отсутствия достоверных априорных данных о возмущающих воздействий использовать ОФК нецелесообразно, так как ошибки оценивания слишком велики и не по зволяют повысить точность определения угла курса. Уменьшение погрешно стей выходного сигнала системы становится возможным с использованием ал горитма АФК, который позволяет параллельно формированию оценок вектора случайных процессов проводить подстройку под неизвестный статистический параметр модели наблюдения.

Рис. 2. Результаты моделирования сигнал инерциального угла курса сигнал магнитного угла курса полезный сигнал выходной сигнал системы с ОФК о о о о выходной сигнал системы с АФК Библиографический список 1. Малько В. Г. Статистическое моделирование радиоинерциального измерителя высоты с адаптивным фильтром Калмана / Статистическое моделирование и оптимальное ком плексирование автономных измерителей навигационных параметров полета / Под ред. А.

П. Жуковского. – М.: МАИ, 1981.

2. Новичков В. М., Бурмистрова Н. Б. Об одном подходе к повышению точности бортовых измерительных приборов // Науч. тр. 7-й международной научно-практической конфе ренции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права». – Сочи, 2004.

3. Соболев В. И. Синтез калмановских фильтров. – М.: Изд-во МАИ, 1994.

4. Цыпкин Я. З. Адаптация и обучение в автоматических системах. – М.: Наука, 1968.

О.П. Гусева, А.В. Молчанов, М.В. Чиркин ОАО «МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОМЕХАНИКИ И АВТОМАТИКИ»

РАЗРАБОТКА КОЛЬЦЕВОГО ЛАЗЕРА ДЛЯ ТРЕХОСНОГО ИЗМЕРИТЕЛЯ УГЛОВОЙ СКОРОСТИ СИСТЕМЫ БИНС Одним из актуальных направлений в авиационной технике является раз работка чувствительных элементов современных бесплатформенных инерци альных навигационных систем (БИНС) с улучшенными навигационными ха рактеристиками. Опыт разработки БИНС показывает, что повышение точности и улучшение их эксплуатационных характеристик прямо связано с решением проблемы создания блока лазерных гироскопов (БЛГ) с улучшенными точност ными и эксплуатационными параметрами.

Чувствительным элементом БЛГ является кольцевой лазер (КЛ). Решение задачи разработки КЛ с улучшенными точностными и эксплуатационными ха рактеристиками требует оптимизации геометрии резонатора: определение ком плектации каждого резонатора исходя из условий обеспечения селекции выс ших типов колебаний и минимальности потерь основной моды.

У КЛ есть ряд особенностей, влияющих на точность прибора и связанных с принципом его действия. Наиболее существенной из этих особенностей явля ется наличие так называемой «мертвой зоны» или «зоны захвата».

Анализ существующих теоретических и экспериментальных исследова ний, в которых доказаны определенные частные связи между отдельными па раметрами КЛ и точностными характеристиками ЛГ, позволяет с определенной степенью полноты сформулировать набор оптико-физических параметров КЛ, существенно влияющих на точностные характеристики прибора в целом. Так, например, можно выделить коэффициент связи встречных волн вследствие рас сеяния лазерного излучения на шероховатостях поверхности зеркал, опреде ляющий величину зоны синхронизации, от которой, в свою очередь, зависит точность прибора. В работах [1, 2] приведены зависимости, показывающие, что вели чина «зоны захвата» прямо пропорциональна коэффициенту рассеяния на основных элементах резонатора (зеркалах).

В [3] разработана уточненная модель кольцевого резонатора, позволяю щая рационально определять его конструктивные характеристики исходя из за даваемых оптико-физических параметров (дифракционные потери и т.д.). Уста новлено также, что диафрагма, помимо дифракционных потерь, вносит в сум марный коэффициент связи между противоположно распространяющимся оп тическим излучением дополнительную составляющую, определяемую ее гео метрическими характеристиками.

Все ранее произведенные расчеты позволили обеспечить условие генера ции излучения в резонаторе. Однако, при этом не были учтены особенности распределения поля вблизи диафрагмы и влияние последней на связь встреч ных волн.

Таким образом, задачей данной работы являлось создание математиче ской модели распределения поля в резонаторе, которая учитывает влияние диафрагмы на дифракционные потери в резонаторе, а также позволяет оцени вать вклад диафрагмы в суммарное рассеяние.

Расчет распределения поля, произведенный с учетом дифракции на диа фрагме, показал, что влияние геометрических параметров диафрагмы приводит к рассеянию излучения и как следствие этого к росту коэффициента связи в ре зонаторе. Для резонаторной моды, соответствующей собственному значению m,n, дифракционные потери Ldif определяются соотношением Ldif (TEM m,n ) = 1 m,n. (1) Собственные значения найдены в форме суммы двух последователь ных приближений метода возмущений путем разложения поля резонаторной моды по модам Эрмита–Гаусса:

cm,n exp(i 2m x i 2n y ) = c0,0 + (1) (2) +, (2) c0,0 hm,n exp(i 2m x i 2n y ) m = 0 n = m=n где x,y - дополнительные фазовые набеги гауссовых пучков на периметре резо натора;

cm,n - коэффициенты, характеризующие связь с основной модой высших мод Эрмита–Гаусса из-за дифракции излучения на диафрагме, hm,n - коэффици енты, характеризующие долю энергии, оставшуюся в данной моде Эрмита– Гаусса после прохождения диафрагмы.

Было оценено, что диафрагма вносит вклад в рассеяние приблизительно такой же, как еще одно зеркало [4]. Коэффициент связи падающей и отражен ной волны по амплитуде может быть определен как rd = l, (3) где l – длина диафрагмы;

– амплитудный коэффициент связи падающей и от раженной волн:

() 2 2 ( n2 2 n12 ) h 3 3, h h 1 + +22 (4) 2 n2 2 n12 4 ( n2 n1 ) 2a где - длина волны лазерного излучения;

n1 – показатель преломления среды;

n2 – показатель преломления материала резонатора;

h – шероховатость поверх ности диафрагмы.

Дифракция излучения на диафрагме описывается с помощью матрицы, компоненты которой вычисляются путем интегрирования произведений функ ций Эрмита-Гаусса по поверхности отверстия диафрагмы.

Схема, поясняющая падение лазерного излучения на отражающую по верхность диафрагмы, приведена на рис. 1.

Рис.1. Падение излучения на стенки диафрагмы Был произведен анализ влияния угла падения излучения на стенки диа фрагмы () на коэффициент отражения ra. В результате получены следующие выражения для определения коэффициента отражения ra:

Диафрагма имеет плоскую поверхность, перпендикулярную падающему лазерному пучку ( = 0):

a 1 y22 b b ( F0 ( x, y ) ) dx dy (5) n 1, ra1 = (1 n + ( F0 ( x, y) ) dxdy где F0(x,y) - распределение поля в плоскости перетяжки основной моды оптиче ского резонатора.

Конусообразная форма диафрагмы (без учета изменения направления распространения отраженного излучения):

- Для света, поляризованного в плоскости падения:

a 1 y22 b b ( F 0( x, y ) ) dx dy n tg[ arcsin( n 2 sin( ))] (6) ) r,r = ra 2 = (1.

n tg[ + arcsin( sin( ))] ( F 0( x, y) ) dxdy n - Для света, поляризованного перпендикулярно плоскости падения:

a 1 y22 b b ( F0 ( x, y ) ) dx dy n sin[ arcsin( n2 sin( ))] (7) ) r,r = ra 3 = (1.

n sin[ + arcsin( sin( ))] ( F0 ( x, y) ) dxdy n Конусообразная форма диафрагмы (с учетом дифракции излучения, от раженного от диафрагмы в направлении встречного пучка):

2 2 exp w J 2 4 + J 2 4 (8), m ra = 0 1 wm wm kw m tg где - отношение соответствующей полуоси диафрагмы к размеру перетяжки в меридиональной плоскости;

J0(…), J1(…) – функции Бесселя нулевого и перво го порядков;

k – волновое число.

Определяя коэффициент отражения при наклонном падении луча на стенки диафрагмы, необходимо учитывать зависимость этого коэффициента от поляризации падающего света. При углах падения луча на грань диафрагмы порядка 20, характеристики зависимости начинают расходиться. То есть воз никает некоторая неоднозначность определения коэффициентов отражения, так как для разных плоскостей поляризации коэффициенты отражения различаются на порядок.

Результаты расчетов приведены в таблице.

Величина ампли тудного коэффи Наименование условий расчета циента отраже ния (ra) 1,168·10- Случай гауссова приближения Прямоугольная форма Разложение распределения поля по диафрагмы 2,533·10- функциям Эрмита–Гаусса Конусообразная фор Для света, поляризованного в плос ма диафрагмы (на- 1,187·10- кости падения клонное падение лу ча). Без учета измене ния направления рас- Для света, поляризованного пер 1,198·10- пространения отра- пендикулярно плоскости падения женного света Конусообразная форма диафрагмы (с учетом дифракции из 2,980·10- лучения, отраженного от диафрагмы в направлении встреч ного пучка) При расчете предельного случая наклонного падения луча с учетом по вторного отражения луча от стенок диафрагмы рассматривалась волна, поляри зованная перпендикулярно к плоскости падения, для которой коэффициент от ражения больше. Зависимость коэффициента отражения от угла наклона по верхности диафрагмы () приведена на рис. 2 для трех значений отношения по ловины размера диафрагмы (а) к размеру перетяжки пучка (wm) в меридиональ ной плоскости.

Из рис. 2 видно, что изменение коэффициента отражения в зависимости от угла наклона диафрагмы после 30 уже несущественно по сравнению с изме нением коэффициента отражения в диапазоне изменения угла 10 – 30 (крутое падение характеристики). Для этого диапазона углов амплитудный коэффици ент отражения с учетом повторного отражения от стенок диафрагмы (самый худший случай) составляет величину порядка 2,391·10-6. При угле наклона 60 70 величина амплитудного коэффициента отражения ra на порядок ниже.

Необходимо отметить, что при соблюдении требований к углу наклона грани диафрагмы отражение от ее конической поверхности практически не вносит вклад в коэффициент связи встречных волн на диафрагме. В этих усло виях наиболее значимой становится форма краев (линия, образованная пересе чением поверхностей конуса и эллиптического цилиндра), ее конечная длина и ее шероховатость (рис. 3). Как оказывается, края диафрагмы имеют достаточно сложную геометрическую форму, которую необходимо учитывать при вычис лении значений коэффициента отражения для конусообразной формы диафраг мы (8).

Рис. 2. Зависимость коэффициента отражения ra от угла наклона поверхности диафрагмы для следующих значений отношения a/wm: 2,2 ( R = 8,5 м, а = 0,94 мм );

2,26 ( R = 8 м, а = 0,96 мм);

2,3 ( R = 7,5 м, а = 0,96 мм) В результате произведенных исследований можно сделать следующие выводы:

разработанная математическая модель позволяет учитывать влияние отра жения лазерного излучения от конической поверхности селектирующей диафрагмы на коэффициент связи встречных волн;

определена величина угла (), при котором повторное отражение излучения от стенок диафрагмы не приводит к дополнительному вкладу в связь встречных волн.

а) б) в) Рис 3. Диафрагма:

а – вид формы диафрагмы (с полуосями a=0.96, b=0.81;

выделенная линия – граница отра жающей поверхности);

б – пространственное положение границы отражающей поверхно сти;

в – проекция границы отражающей поверхности на плоскость Библиографический список 1. Ароновиц Ф. Лазерные гироскопы. // Применения лазеров // Перев. с англ.;

Под ред. Ты чинского В.П. – М.: Мир, 1974. С. 182-270.

2. Aronowitz F. Fundamentals of the ring laser gyro // In “Optical gyros and their application” RTO-AG-339, 1999. Pp. 3-1…3-45.

3. Кубарев В.В. Принцип Бабине и дифракционные потери в лазерных резонаторах// Кван товая электроника. 2000. Т. 30. № 9. С. 824-826.

4. Молчанов А.В., Суминов В.М., Чиркин М.В. Формирование доминирующей погрешно сти лазерного гироскопа // Авиакосмическое приборостроение. 2004. № 9. С. 12-19.

О.В. Кобзева, А.В. Молчанов, Е.Ф. Поликовский ОАО «Московский Институт Электромеханики и автоматики»

РАЗРАБОТКА ТРЕХОСНОГО ИЗМЕРИТЕЛЯ УГЛОВОЙ СКОРОСТИ НА БАЗЕ ЛАЗЕРНЫХ ГИРОСКОПОВ ДЛЯ БЕСПЛАТФОРМЕННОЙ ИНЕРЦИАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Опыт разработки бесплатформенных инерциальных навигационных сис тем (БИНС) показывает, что повышение точности и улучшение их эксплутаци онных характеристик прямо связано с решением задачи создания блока лазер ных гироскопов (БЛГ) с улучшенными точностными и массогабаритными ха рактеристиками.

Повышение точности БЛГ может быть достигнуто конструктивно технологическим и алгоритмическим путями. Основными составляющими кон структивно-технологического пути являются: суперфинишная полировка под ложек зеркал;

напыление зеркальных покрытий ионной пушкой;

двухмем бранный пьезокорректор. К алгоритмическим методам могут быть отнесены:

уменьшение цены импульса лазерного гироскопа (ЛГ);

увеличение точности тракта вычета;

компенсационное управление вибрационной частотной подстав кой (ВЧП);

компенсация температурного дрейфа ЛГ.

В настоящей работе рассмотрены алгоритмические методы повышения точности, связанные с компенсационным управлением ВЧП и компенсацией температурного дрейфа.

ВЧП используется в ЛГ для устранения нелинейности масштабного ко эффициента в области малых угловых скоростей, которая вызывается связью встречных волн в кольцевом резонаторе. Используемая в настоящее время ВЧП с ошумлением колебаний резонатора приводит к случайной погрешности в вы ходном сигнале [1]. Устранение случайной погрешности в выходном сигнале возможно при детерминированном управлении. Целью такого управления должна быть не случайная, а закономерная компенсация погрешностей на од ном или нескольких тактах этих колебаний.

Рассмотрим уравнение, описывающее выходной сигнал ЛГ:

+ L sin = v ( t ) + r, (1) где - мгновенная разность фаз встречных лучей;

L - угловая скорость захвата;

r - угловая скорость вращения основания;

v(t) - угловая скорость колебаний резонатора;

При больших угловых скоростях вращения основания, когда L v, ско рость изменения разности фаз встречных лучей почти точно равна угловой ско рости вращения основания, влияние захвата незначительно. Если приведенное условие не соблюдается, захват искажает линейную зависимость между d/dt и v + r, что и приводит к появлению погрешностей.

Анализ уравнения (1) показывает, что при 0 и при 02 L sin имеет разные знаки, поскольку sin( + ( 2k 1)) = sin ( ), k = 1,2,3,...

Если при прохождении двух последовательных зон захвата разности фаз встречных волн различаются на угол (2k - 1), то суммарная погрешность, на копленная за эти проходы, равна нулю.

Для реализации детерминированного управления [2] колебаниями ВЧП, компенсирующего влияние L sin на выходной сигнал ЛГ, получены соот ношения для возмущений bi, амплитуд колебаний Aj, декремента затухания d, причем при формировании закона управления используется только выходной сигнал ЛГ в цифровой форме:

1 d 1 b1 = 0 + v + A1 ;

(2) 2 (1 + d ) (1 + d) 1+ d 2 d2 d (2 + d ) 1 d b2 = 0 v + A1, (3) (1 + d ) 2 (1 + d ) 2 1+ d где v = M r Tr ;

(4) M - цена импульса выходного сигнала ЛГ;

0 - номинальная величина соответствующей разности амплитуд, выра женная в выходных импульсах ЛГ.

j 1 j + (1 + d ) (1 + d + d 2 + d 3 +... + d );

Aj = A d (5) 1 b [ ];

1+ d 2 j 2 2 j N j = A1( 1 + d )2 d 4 ( 1 + d )2 d +b (6) 1 d 2j A1 ( 1 + d )2 d N j + = d2;

= (7) 2 d 2 j Nj A1 ( 1 + d ) 2 j N j A1( 1 + d )2 d b =.

[ ] (8) 1+ d 2 ) d 2 j 4 (1+ d 1 d где N – количество импульсов.

Уравнения (1) – (8) описывают алгоритм управления вибрационной сис темой и позволяют проводить моделирование погрешности ЛГ при реализации компенсационного управления. Для проведения математического моделирова ния был разработан комплекс программ, решающих сформулированные выше задачи. Основной являлась программа, моделирующая работу лазерного гиро скопа с учетом характеристик вибрационной системы и наличия зоны захвата встречных лучей. В этой программе для решения дифференциальных уравне ний был использован метод Рунге–Кутты пятого порядка в модификации Инг ленда [3].

Проведено моделирование случайной погрешности ЛГ для случая ВЧП с ошумлением колебаний и для случая компенсационного управления. Модели рование проводилось при следующих начальных условиях: зона захвата 200 Гц, угловая скорость вращения 15 град/ч, амплитуда колебаний 120 угл. с, в случае ВЧП с ошумлением глубина модуляции 10%. Результаты моделирования пред ставлены на рис. 1 и 2.

По наклону аппроксимирующей прямой на рис. 1 можно определить эф фективность накапливаемой составляющей случайной погрешности ЛГ. В дан ном случае величина накапливаемой составляющей случайного дрейфа равна 0.031 град/ч на интервале времени 100 с, величина этой составляющей доста точно близка к параметрам реальных приборов с величиной зоны захвата при нятой в расчетах.

По наклону аппроксимирующей прямой из рис. 2 можно определить эф фективность накапливаемой составляющей случайной погрешности ЛГ. В дан ном случае величина накапливаемой составляющей случайного дрейфа равна 0.003 град/ч на интервале времени 100 с.

Следовательно, моделирование показало, что при использовании алго ритма компенсационного управления погрешность ЛГ уменьшается на порядок.

При работе БЛГ проявляется погрешность прибора, обусловленная зави симостью величины его систематического дрейфа от температуры как внешней (изменение температуры окружающей среды), так и внутренней (самопрогрев прибора в процессе работы). Была рассмотрена компенсация температурной со ставляющей погрешности прибора, обусловленной внешним температурным воздействием в установившемся режиме (статика). Стабильность этой зависи мости (повторяемость выходного сигнала не хуже 0.001°/ч) дает возможность проведения алгоритмической компенсации температурной составляющей по грешности прибора.

Для проведения компенсации была разработана программа «Calculate», позволяющая осуществлять расчет коэффициентов алгоритмической компенса ции (АК) и корректировку параметров дрейфа после проведения испытаний.

В программе «Calculate» определение коэффициентов АК осуществляется методом наименьших квадратов, и строится компенсационная кривая по четы рем точкам (температурам), тем самым обеспечивая более точную корректи ровку параметров БЛГ. Типичная модель термокомпенсации описывается фор мулой ( A0 + A1 TT T0 ) + A2 (TT T0 ) + A3 (TT T0 ), 2 (9) где ТТ – текущее значение температуры прибора;

Т0 – калибровочное значение температуры прибора (+20°C);

А1, А2, А3 – коэффициенты АК (температурные коэффициенты).

Рис.1. Интегральная дисперсия погрешности и ее аппроксимирующая прямая Рис.2. Интегральная дисперсия погрешности и ее аппроксимирующая прямая при использовании компенсационного управления Для исключения погрешности пересчета показаний термодатчиков в ве личину температуры была выбрана компенсирующая зависимость в виде поли нома третьей степени:

y = A0 + A1U + A2 U 2 + A3U 3, (10) + где U = U 1i U 1 ;

U1i – текущее значение напряжения на первом термодатчике в запуске, В;

U1+20 – среднее значение напряжения на первом термодатчике в первом запуске (калибровочное) при +20оС, В.

Для вычисления коэффициентов АК проводится длительный запуск БЛГ в диапазоне рабочих температур от – 60°С до +60°С.

Рис. 3. Циклограмма длительного запуска Рис.4. Определение коэффициентов АК Методической особенностью приведенного длительного запуска является устранение погрешности ЛГ, связанной с его включением – выключением. По сле длительного запуска формируют четыре файла с результатами. Чтобы оп ределить коэффициенты АК, производят построение компенсационной кривой.

Для этого, используя обработанные данные длительного запуска в программе «Calculate», заполняют итоговые таблицы. Строится кривая, и с помощью про граммы в Excel методом наименьших квадратов – компенсационная кривая, оп ределенная уравнением (полиномом третьей степени), которое и содержит ис комые коэффициенты АК.

С помощью полученных коэффициентов АК после проведения длитель ного запуска может осуществляться приведение (корректировку) точностных параметров БЛГ после проведения запусков на фиксированных температурах по алгоритму рi = ti + А1(U1i – U1+20) + А2(U1i – U1+20)2 + А3(U1i – U1+20)3. (11) Проведенная обработка массивов данных по температурным испытаниям позволила установить, что вычисленная погрешность компенсационного алго ритма температурного дрейфа не превышает 0.0005 о/ч.

На основании проведенной работы можно сделать следующие основные выводы:

предложен способ управления колебаниями виброподвеса ЛГ, позволяю щий существенно снизить накапливаемую составляющую случайного дрей фа этих приборов;

разработан комплекс программ, реализующий предлагаемый способ;

показано, что использование предлагаемого способа позволит снизить нака пливаемую составляющую случайного дрейфа примерно на порядок;

разработаны алгоритм и программное обеспечение, позволяющие устранять влияние температурного дрейфа на выходной сигнал ЛГ.

Библиографический список 1. F.Aronowitz. Fundamentals of the ring laser gyro. In “Optical gyros and their application” RTO-AG-339, 1999. Pp. 3-1…3-45.

2. Efimov B.V., Kremer V.I., Molchanov A.V., Polikovsky E.F. Compensation of random drift of a laser gyroscope // Proceedings of the 8th Saint Petersburg International Conference on Inte grated Navigation Systems – S-Pb., 28-30 May 2001. Pp. 113 – 114.

3. Арушунян О.Б., Залеткин С.Ф. Численное интегрирование обыкновенных дифференци альных уравнений на ФОРТРАН’е. – М.: Изд-во МГУ, 1990.

Н.В. Павлова, М.Д. Фролов Московский авиационный институт (государственный технический университет) ИЗМЕРЕНИЕ ИСТИННОЙ ВЫСОТЫ ПОЛЕТА ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА НА БАЗЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Стремительное развитие авиационной техники предъявляет все более и более высокие требования к точности определения навигационных параметров.

Высокие скорости и низкие высоты полета летательных аппаратов требуют вы сокоточного определения навигационных параметров ЛА в реальном режиме времени. Обеспечение ЛА высокоточными приборами определения навигаци онных параметров движения ЛА, таких как путевая скорость и истинная высота полета, — одна из важнейших задач авиационной техники.

Существует несколько способов для решения поставленной задачи:

усовершенствование применяемых методов и приборов до достижения же лаемых результатов;

разработка и внедрение новых методов, обеспечивающих высокоточное из мерение навигационных параметров ЛА;

внедрение известных методов, не применяемых до этого вследствие отсут ствия необходимой технической базы.

На сегодняшней день известны следующие методы для измерения истин ной высоты полета ЛА [1-5]: барометрический, радиотехнический, акустиче ский, оптический, инерциальный, ионизационный и использующий данные спутниковой навигации.

Акустический метод практически не используется, так как на сверхзвуко вых скоростях он неприменим, а на дозвуковых обладает большой погрешно стью. Оптический метод также не получил практического применения. Инер циальный метод и метод определения истинной высоты ЛА при помощи спут никовой навигации применяются редко из-за нарастания с течением времени погрешности измерения. Для определения истинной высоты полета ЛА в со временной авиационной технике пользуются барометрическим и радиотехни ческим методом.

Перспективным направлением в области навигации ЛА является разра ботка и использование корреляционно-экстремальных навигационных систем (КЭНС), работающих по геофизическим полям. КЭНС позволяют с высокой точностью скорректировать измерения основной инерциальной навигационной системы (ИНС) ЛА по основным навигационным параметрам (скорость, высо та, координаты). Наибольший интерес представляют КЭНС, использующие оп тические датчики и работающие по таким геофизическим полям, как рельеф местности.

Современная бортовая вычислительная техника и наличие оптических систем, способных производить выдачу информации в реальном времени, соз дают возможность применения на ЛА методов измерения истинной высоты по лета при помощи КЭНС.

Рассмотрим один из возможных методов вычисления истинной высоты полета ЛА при помощи КЭНС на базе оптоэлектронной системы.

Оптоэлектронная система (ОЭС) состоит из трех фотоприемных уст ройств (ФПУ). Одно из ФПУ производит плановую съемку подстилающей по верхности, два других - перспективную [6] (рис. 1).

ПУ1 производит съемку подстилающей поверхности. Через некоторое время изображение этой же подстилающей поверхности будет получено ФПУ и ФПУ3. Корреляционный поиск текущего изображения, полученного с ФПУ2, на изображениях, полученных с ФПУ1 и ФПУ3, позволяет определить расстоя ние S, пройденное ЛА [7,8] (рис. 2).

Рис. 1. Расположение ФПУ в ОЭС Рис. 2. Определение истинной высоты с помощью ОЭС Из прямоугольного треугольника, где катетами являются пройденное расстояние S и истинная высота Н, а угол между гипотенузой и расстоянием S равен углу, определяется истинная высота Н по формуле H = S tg. (1) Для исследования возможности применения предлагаемого метода для определения высоты полета было проведено моделирование работы исходной КЭНС. При решении задачи выполнены следующие шаги:

разработана математическая модель ОЭС, описанной выше;

разработаны трехмерные типовые модели местности, на которых модели руется работа КЭНС;

разработана модель КЭНС;

проведено моделирование работы КЭНС на трехмерных моделях местно сти.

В среде 3D Max были созданы трехмерные модели типовых местностей, включающих как природные объекты, так и объекты, созданные деятельностью человека. В этой среде произведено моделирование работы ОЭС на моделях сцены.

Далее разработано программно-алгоритмическое обеспечение для моде лирования работы КЭНС на трехмерных моделях местности. Входными дан ными для моделирования являются изображения подстилающих поверхностей, полученных с ФПУ1, ФПУ2, ФПУ3 (см. рис. 1). Выходными данными является карта высот данной поверхности.

При помощи разработанного программно-алгоритмического обеспечения, базирующегося на методах корреляционно-экстремального поиска [9], произ ведено моделирование работы системы. Примеры профилей рельефа, получен ных в результате этого моделирования, представлены на рис. 3, 4.

z 50, Высота (м) Высота, полученная ФПУ2 (м) Высота, полученная ФПУ3 (м) 30, 10, y -50,0 -40,0 -30,0 -20,0 -10,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50, -10, Рис. 3. Пример результата моделирования для резко изменяющегося рельефа z 1, 1, 0, Высота (м) 0, Полученная высота с помощью ФПУ2 (м) 0,40 Полученная высота с помощью ФПУ3 (м) 0, 0, -50,0 -30,0 -10,0 10,0 30,0 50, y -0, Рис. 4. Пример результата моделирования для плавно изменяющегося рельефа В результате анализа полученных экспериментальных данных возникла задача усреднения данных, полученных с перспективных ФПУ, для увеличения точности определения истинной высоты полета ЛА.

Разработан алгоритм для решения этой задачи, суть которого алгоритма заключается в следующем. Происходит сравнение значений высот, полученных с перспективных ФПУ. При значении абсолютной разности высот, превышаю щей некоторое значение истинной высотой считается та, у которой выше кор реляционный максимум. Если абсолютная разность не превышает, то истин ной высотой считается усредненное значение полученных высот.

Проведенные исследования показали, что в устойчивом режиме работы (без срывов поиска корреляционного максимума) погрешность вычисления ис тинной высоты полета ЛА не превышает 1 м, что выше точности измерения ра диолокационным методом, причем, в отличие от радиовысотомеров, системы описанного типа не излучают электромагнитных волн. Получение эталонного изображения непосредственно в полете ЛА увеличивает надежность корреля ционного поиска, вследствие чего увеличивается точность вычисления высоты ЛА. Современная техника позволяет реализовать данный метод на борту ЛА.


В процессе моделирования работы предлагаемой системы выявился и ряд недостатков данного метода. Основной недостаток – снижение надежности при работе на зонах с резким изменением рельефа местности. Так, если при полете над поверхностью с плавно изменяемым рельефом появляется высотный объ ект, имеет место срыв на границе объекта из-за срыва поиска корреляционного максимума. Примером такой местности может служить местность с застройкой высотными объектами. Это ограничивает применимость данного метода. В дальнейшем для устранения этого недостатка необходимо сформировать опи сания типов местности с целью выявления ограничений применимости данного метода, а также разработать алгоритмы повышения устойчивости метода при работе на сложных типах рельефов местности (например, на базе методов фильтрации изображений).

Таким образом, разработанное программно-алгоритмическое обеспечение позволило промоделировать работу КЭНС на базе ОЭС и проанализировать возможность применения данного метода для определения истинной высоты полета ЛА. Оно также позволит проводить дальнейшие исследования данного метода (влияние параметров ОЭС на точность измерений, влияние погодных условий на работу ОЭС и т.п.), а также внедрять алгоритмы, улучшающие точ ность вычисления и повышающие надежность метода.

Библиографический список 1. Боднер В.А. Авиационные приборы. – М.: Машиностроение, 1969.

2. Браславский Д.А. Приборы и датчики летательных аппаратов. – М.: Машиностроение, 1970.

3. Алексеев Н.В., Кравцов В.Г., Назаров О.И. и др. Системы измерения воздушных пара метров полета нового поколения // Авиакосмическое приборостроение. 2003. №8.

4. Белоглазов И.Н., Джанджгава Г.И., Чигин Г.П. Основы навигации по геофизическим по лям. – М.: Наука, 1985.

5. Изнар А.Н., Федоров Б.Ф. Оптические квантовые приборы в военной технике. – М.: Со ветское радио, 1963.

6. Вельцер В. Аэрофотоснимки в военном деле. – М.: Военное дело, 1990.

7. Боркус М.К., Черный А.Е. Корреляционные измерители путевой скорости и угла сноса летательных аппаратов. – М.: Советское радио, 1973.

8. Костюков В.В., Кутаранов А.Х., Павлова Н.В., Фролов М.Д. Метод определения высоты с помощью оптикоэлектронной системы // Труды XIII международного научно технического семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». – М.: Изд-во МГУ, 2004.

9. Баклицкий В.К., Юрьев А.Н. Корреляционно-экстримальные методы навигации. – М.:

Радио и связь, 1982.

А.В. Адаскин, П.А. Грязнов, Н.В. Павлова, В.В. Сергейчик Московский авиационный институт (государственный технический университет) РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ДОПЛЕРОВСКОГО МОНИТОРИРОВАНИЯ В медицинской практике пациентам, в частности, лицам, занимающимся деятельностью, постоянно связанной с тяжелыми нагрузками, требуется интен сивное клиническое наблюдение за функциями жизненно важных органов и от ветными реакциями организма на дозированные лечебные вмешательства [1, 2].

Мониторинг, осуществляемый при помощи как простейших средств, так и обо рудования повышенной сложности, предназначен решать эту специфическую задачу.

Правильная организация потока информации облегчает интенсивное на блюдение и интерпретацию бесчисленного количества собранных данных для формирования программы лечения и обмена сведениями о состоянии больного между сменяющимися бригадами реаниматологов.

Основной задачей данных исследований была разработка такого про граммно–логического обеспечения, предназначенного для длительного наблю дения за кровотоком (при проведении функциональных тестов и проб, интрао перационно, в послеоперационный период) с возможностью постановки ком ментариев и фиксирования событий, произошедших в ходе мониторинга, со хранением на жестком диске и в базе данных с целью последующего просмотра и изучения. Программное обеспечение реализовано как отдельный модуль для расширения функциональных возможностей многоканального доплера в части анализа распределений статистических характеристик скорости кровотока в об следуемых сосудах на протяжении заданного периода наблюдений пациента.

Необходимость применения мониторинга в медицинской практике преж де всего, вызвана следующими обстоятельствами:

постоянно возрастающей сложностью и длительностью хирургических вме шательств;

увеличением тяжести функциональных расстройств у больных;

усложнением технических средств, используемых в критической медицине;

необходимостью своевременной диагностики нарушений и профилактики тяжелых осложнений, в том числе остановки сердца и дыхания;

требованием выбора правильной тактики интенсивной терапии и более вы сокой эффективности лечения.

Для решения этих проблем был разработан алгоритм работы медицинско го комплекса и его взаимосвязи с пользователем. Использованная схема прове дения обследования пациента изображена на рис. 1.

Комплекс программных средств для углубленного изучения особенностей кровообращения и контроля мозговой гемодинамики и скорости кровотока в периферийных сосудах в режиме мониторинга позволяет:

- вести длительную запись доплеровских кривых и спектрограмм (до 5 ч);

- вести мониторинг по максимальной скорости кровотока (систоле), мини мальной (диастоле), средней, пульсационному индексу (Pl) и индексу сопро тивления (RI);

- регистрировать и оценивать интенсивность материальной или воздушной эмболии;

- производить оперативную запись текстовых комментариев;

- просматривать и производить обработку результатов мониторинга с расче том индексов, введенных пользователем;

- осуществлять сохранение всех данных в карте пациента базы данных WinPatientExpert.

Для обеспечения всех заявленных в описании функций, в приборной про грамме реализовано четыре самостоятельных пакета:

управление последовательностью обследования;

хранение данных мониторинга;

обработка событий;

редактор формул.

Пакет управления последовательностью обследования является ос новным контроллером проведения обследования пациента в соответствии с вы бранной методикой обследования типа «гид». В предлагаемом программном обеспечении реализуется следующая схема проведения мониторинга:

шаг настройки предварительных параметров мониторинга;

шаг настройки параметров съема и регистрации данных;

шаг постпроцессорной обработки полученных данных.

На шаге настройки предварительных параметров мониторинга пользова тель должен задать следующие параметры мониторирования:

- режим работы доплера;

- наблюдаемая кривая;

- продолжительность записи;

- названия сосудов.

После определения всех требуемых параметров, пользователь переходит на шаг настройки параметров съема и регистрации данных, условно разбитый на две фазы:

фаза настройки параметров съема данных;

фаза регистрации данных.

Запуск данных медицинских Запуск базы данных WinPatientExpert обследований пациентов WinPatienExpert Создание новой или выбор Создание/выбор карточки пациента имеющейся (ранее созданной) карточки обследуемого пациента Запуск из базы данных WinPatientExpert программного Запуск мониторинга обеспечения многоканального доплера в режиме мониторинга Определение основных параметров мониторинга, Задание начальных параметров мониторинга настройка аппаратной части комплекса Определение параметров съема и обработки данных, таких, как Настройка параметров съема данных положение нулевой линии, угла наклона датчика и пр.

Регистрация данных с отображением на экране Мониторирование монитора и сохранением в файле и базе данных Постпроцессорная обработка полученных в ходе регистрации Обработка полученных данных данных, расчет основных индексов, удаление артефактов Да Нет Повторное мониторирование Сохранение обработанных Сохранение полученных данных данных в базе данных WinPatientExpert Выход из базы данных с Выход из базы данных WinPatientExpert сохранением всех данных приборных программ Рис. 1. Общая схема проведения обследования пациента На фазе настройки параметров съема данных пользователь определяет аппаратные настройки каждого из каналов приборной части комплекса, зада ваемые программно. После запуска съема данных в приборных окнах, располо женных в нижней части экрана, начнется регистрация спектров по каждому ка налу. Пользователь, анализируя спектр каждого из каналов, контролирует кор ректность установки датчиков и правильность настройки прибора.

После анализа пользователем спектра каждого из каналов, контроля кор ректности установки датчиков и правильности настройки прибора можно пере ходить к следующей фазе –регистрации данных. Эту фазу называют режимом мониторирования (рис. 2). В этом режиме пользователю становятся уже недос тупными все настройки параметров приборных каналов, определяемые на пре дыдущей фазе.

В режиме мониторирования в окне отображения тренда начинает «бе жать» выбранная кривая, строящаяся на основании полученных с прибора дан ных в режиме реального времени. Для удобства пользователя в приборных ок нах убираются все вспомогательные панели для максимально возможного уве личения окон со спектрами, по которым контролируются корректность под ключения датчиков и их положение.

Рис. 2. Общий вид шага настройки параметров съема и регистрации данных в режиме мо ниторирования На этой фазе пользователю становятся доступны следующие сервисы:


включение/выключение паузы записи тренда (freeze mode);

включение/выключение записи спектра;

простановка комментария;

изменение типа регистрируемой кривой;

изменение временной ширины окна отображения тренда.

Завершающим шагом в последовательности методики проведения мони торирования является шаг постпроцессорной обработки полученных данных.

Здесь пользователь может просмотреть весь записанный тренд и, в случае не обходимости, удалить выбранные участки с артефактами.

На данном шаге следующие сервисы являются доступными:

выделение исследуемого участка тренда и отображение его в окне увели ченного участка тренда;

расчет индексов для выделенного участка;

вызов редактора формул и редактирование расчетных формул индексов;

настройка панели расчетных индексов;

удаление выделенного участка тренда;

просмотр выделенного участка тренда в приборных окнах;

сохранение и передача полученных данных в БД WinPatientExpert;

повторное (новое) проведение мониторирования.

Пакет хранения данных мониторинга. Осуществляет хранение всех полученных в процессе мониторирования данных от аппаратной части ком плекса и позволяет производить операции над ними. К этим данным относятся:

кусочный доплеровский спектр, записываемый пользователем на выбранных им участках;

регистрируемые кривые (огибающая каждого канала);

регистри руемые индексы (систола, средняя скорость кровотока, пульсационный индекс, индекс сопротивления).

Пакет обработки событий. Обеспечивает канал синхронизации и ин капсулирует в себе все события, как зарегистрированные в ходе мониторирова ния, так и дополнительные, полученные на шаге обработки данных: нача ло/завершение мониторирования;

включение/отключение паузы, включе ние/отключение записи спектра, простановка комментария и удаление участка тренда.

Пакет редактора формул. Предназначен для вычисления расчетных ин дексов по заданным пользователем формулам. В качестве анализатора и вычис лителя формул используется утилита GNU POSIX синтаксического анализатора формальных выражений flex и bison.

Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение протестирова но на реальных исходных данных и апробировано в клинической практике в НЦССХ им. А.Н. Бакулева, Институте хирургии им. А.В. Вишневского, НИИ нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко и Институте неврологии РАН.

Проведенное тестирование и клинические испытания подтвердили рабо тоспособность и эффективность разработанного программно-алгоритмического обеспечения.

Библиографический список 1. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические приборы: Практическое руководство для пользователей. – М.: Видар, 1999.

2. Столяр В.Л. Современные медицинские информационные системы // Компьютерные технологии в медицине. 2002. №3.

А.А. Афонин, А.С. Кузнецов Московский авиационный институт (государственный технический университет) РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ БЕСПЛАТФОРМЕННОЙ ГРАВИИНЕРЦИАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ ТРЕХКОМПОНЕНТНОГО МОДУЛЯЦИОННОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ГРАВИМЕТРА В связи с актуальностью проблемы прецизионных гравиметрических из мерений для решения широкого спектра задач в области навигации, геодезии, геологии, геофизики создано большое количество разнообразных гравиметров, основанных как на статическом, так и на динамическом принципах измерений.

При этом большинство известных типов гравиметров имеют ряд недостатков, к числу которых относятся: неудовлетворительные массогабаритные характери стики, дрейф нуля, слабая помехозащищенность при работе на подвижном ос новании, значительное время измерения, узость амплитудного и частотного диапазонов, невысокие надежность и стабильность, дороговизна.

На кафедре «Автоматизированные комплексы систем ориентации и нави гации» МАИ был предложен принципиально новый подход к гравиметриче ским измерениям [1-3], основанный на интегрировании разработанного вектор ного гравиметрического датчика в бесплатформенный навигационный ком плекс аппарата-носителя (рис. 1).

H С, V С, Ч H V ДУС МА А ЦВМ Д программно- А алгоритмическое МА МА П обеспечение Т Е БИНС, ТМДГ и Р коррекции УС ДУС В/В А ТАЙМЕР М Рис.1. Гравиинерциальный навигационный комплекс малоразмерного подводного аппарата На рис. 1: БИНС- бесплатформенная инерциальная навигационная систе ма;

ТМДГ- трехкомпонентный модуляционный динамический гравиметр;

ДУС – датчик угловой скорости;

МА- маятниковый акселерометр. В качестве кор ректирующих устройств используются: глубиномер, лаг, курсовая магнитомет рическая система, спутниковая навигационная система.

Преимущества данной схемы заключаются в повышении производитель ности морских гравиметрических измерений (малоразмерный подводный аппа рат обладает большей маневренностью и скоростью по сравнению с кораблями, используемыми в морской гравиметрической съемке). При этом сохраняются точностные характеристики и снижаются затраты на проведение детализации высокочастотного спектра гравитационных аномалий, снижается острота про блемы вертикальных ускорений, появляется возможность проведения грави метрической съемки на мелководье и в высоких широтах, существенно умень шаются затраты на осуществление площадных съемок.

Измерителем ускорения силы тяжести (УСТ) в ГИНК является векторный бесплатформенный трехкомпонентный модуляционный динамический грави метр, строящийся на основе прецизионных малогабаритных маятниковых аксе лерометров [1]. Использование трех широкодиапазонных двухкомпонентных измерителей кажущегося ускорения, построенных по дифференциальной схеме, с малыми порогом чувствительности и нелинейностью характеристики обу славливает наличие информационной избыточности, позволяющей проводить измерения кажущегося ускорения, включающего УСТ, с крайне малыми, по сравнению с традиционными бортовыми гравиметрами, дрейфом нуль-пункта, динамическими, а также температурными погрешностями [2]. При этом появ ляется возможность исключить гиростабилизированную платформу из состава гравиинерциального комплекса (см. рис. 1).

МА1 МА ЦАП ВУ ДУ1 Um sin(2ft+) ДУ аК аД U1 U АЦП3 ВПУ ЭВМ _ _ АЛГОРИТМ ПУ ВЫЧИСЛЕНИЯ ПУ aК aК УСКОРЕНИЙ аК И аД М М1 _ КЗ _ КЗ АЛГОРИТМ аД ВЫЧИСЛЕНИЯ аД ГУЧ НАЧАЛЬНОЙ УМ1 ВПУ УМ ФАЗЫ ДМ i1+ МОДУЛЯЦИИ i1 i ДМ И i СД АЦП1 ВПУ i2 Rнд i1 Uвых i Uвых АЦП Rн1 Rн Uвыхд З2 З З ТАЙМЕР Рис.2. Принципиальная схема ММДГ на базе двух гальванически развязанных МА На рис. 2: З1,2 развязанные между собой соединения с “землей” МА1,2;

маятники;

ДУ1,2 датчики угла;

ПУ1,2 предварительные усилители;

М1, КЗ1,2 корректирующие звенья;

УМ1,2 усилители мощности;

ДМ1,2 датчики момента;

Rн1,2 нагрузочные сопротивления;

ВПУ1,2 выходные прецизионные усилители;

Rнд дополнительное нагрузочное сопротивление;

СД синхрон ный детектор;

И интегратор;

ГУЧ генератор управляемой частоты;

ВУ входной усилитель;

ЦАП цифро-аналоговый преобразователь;

АЦП1,2 ана лого-цифровые преобразователи;

i1,2 токи ДМ1,2.

Каждый из двухкомпонентных измерителей в ТМДГ выполнен с исполь зованием двух идентичных акселерометров (МА1, МА2). МА1 – работает в ди намическом модуляционном режиме, МА2 – в обычном. При этом подача сиг нала МА2 в цепь обратной связи МА1 позволяет компенсировать влияние на не го как постоянного бокового ускорения, так и боковых виброускорений. В ди намическом режиме обеспечивается достаточная ширина амплитудного и час тотного диапазонов и малая инерционность измерений, а модуляция выходного сигнала понижает шумовой порог измерения и обеспечивает разделение низко частотного дрейфа нуля из-за эффектов старения и усталости материалов упру гих элементов и полезного сигнала, идущего на частоте модуляции. Измери тель, построенный по такому принципу, будем называть малогабаритным мо дуляционным динамическим гравиметром (ММДГ) [1]. Схема ММДГ пред ставлена на рис. 2.

Упрощенная принципиальная схема ММДГ показана на рис. 3.

m sin 2ft ДУ m cos a К ГУЧ u aД f КЗ ДМ СД, интегратор, ОПРЕДЕЛЕНИЕ: I1,L1,M1,T2, Rн ТАЙМЕР K2,H2, далее fi, aДi, aКi Рис.3. Упрощенная принципиальная схема ММДГ Представленные обозначения совпадают с обозначениями на рис. 2.

В модуляционном режиме измерения схема функционирует следующим образом [1]: при изменении кажущегося ускорения ток i на выходе КЗ, проте кающий через нагрузочное сопротивление Rн, имеет вынужденную составляю щую в виде суммы постоянного члена, пропорционального величине бокового кажущегося ускорения aК и гармонических составляющих частоты f. После пе ремножения и фильтрации на выходе СД возникает сигнал, интегрируя кото рый, получают напряжение, формирующее частоту f ГУЧ. Система автоматиче ского регулирования сводит к нулю сигнал на выходе СД, меняя частоту f. В установившемся режиме по частоте f определяется величина продольной про екции кажущегося ускорения aД. Боковое ускорение aК получается осреднением сигнала МА на периоде модуляции.

Для расширения амплитудного и частотных диапазонов измерений необ ходимо уменьшение динамических ошибок, проявляющихся при измерении на растающего кажущегося ускорения. В этой связи проведен анализ математиче ской модели системы при линейно-нарастающем кажущемся ускорении (aД=aД0+Ag·t, где aД0 – постоянная составляющая кажущегося ускорения;

Ag – параметр его линейного нарастания;

t – время) и получено решение по току в аналитическом виде (1):

i (t ) = I1 + I 2 + T2t + (L1 + L2 + K 2t )cos 2ft + (M 1 + J 2 + H 2t )sin 2ft, (1) где I1, L1, M1 – постоянные коэффициенты;

I2, J2, T2, L2, K2, H2 – коэффициенты, зависящие от Ag.

В ходе анализа составляющих (1) установлено, что по значению одного из коэффициентов T2, K2 или H2, линейно зависящих от Ag, можно определить этот параметр. В результате появляется возможность уменьшения динамиче ской погрешности и расширения амплитудно-частотного диапазона ММДГ пу тем коррекции (2) вычисляемой частоты f вынужденных колебаний маятника по окончании каждого промежутка времени t работы системы с одной и той же частотой модуляции:

A t fi = fi 2 + g 2 (2), 4 J l где J – приведенный момент инерции маятника;

l – длина маятника [1];

малый индекс i обозначает номер соответствующего промежутка времени.

Повышение быстродействия системы с величины ~10-12 Гц до ~100 Гц осуществлено переходом к интегрированию выходного сигнала МА, а также его произведений на sin2f и cos2f, на части периода модуляции маятника. Ко эффициенты уравнения (1), включая M1, находятся путем решения системы ли нейных алгебраических уравнений, получаемой на основании (1) с использова нием вычисленных интегралов. Модифицированная система импульсного регу лирования (СИР) с расширенным амплитудно-частотным диапазоном измере ний имеет вид (3):

( duS / dt )i 1 = RН m M 1 / 2;

uSi 0 = uS i 1 + ( duS / dt )i 1 / ( f i 1 / n ) ;

f =u k ;

i0 Si 0 ГУЧ ) ( aК i = I1l J ( 2 fi 1 ) ( k2 kДУ ) + kДМ1 ;

(3) Ag t fi = fi 0 + 2 ;

4 J l a = J ( 2 f )2 l k / ( ml ) ;

Дi i П uS i = fi / kГУЧ, где M1 – амплитуда синфазной составляющей;

m – амплитуда модуляции;

uSi – напряжение корректирующего воздействия;

n – число (доля) периодов частоты модуляции за время t;

kДМ1– приведенный коэффициент датчика момента;

k2 – коэффициент усиления;

kДУ – коэффициент датчика угла;

kГУЧ – коэффициент ГУЧ;

kП – коэффициент жесткости подвеса маятника;

m – масса маятника.

Таким образом, в результате проделанных работ была получена принци пиальная схема ММДГ, работающая на подвижном основании при переменном кажущемся ускорении и Ag в диапазоне ±100 м/с3. Полученная точность ком пенсации динамической погрешности при этом составляла величину не хуже 0,05 мГал (5·10-7 м/с2) для измерения aД и 0,001 мГал (10-8 м/с2) – для измерения aК. Модифицированный алгоритм СИР позволил увеличить частоту обновления информации ММДГ до величины ~100Гц, что позволило комплексировать ММДГ с БИНС.

На базе ММДГ построен векторный ТМДГ. Благодаря его широким ам плитудному и частотному диапазонам появилась возможность отказаться от использования гиростабилизированной платформы;

вертикаль места при этом определяется аналитически. Наличие информационной избыточности по каж дой из осей связанного с основанием базового трехгранника позволило компен сировать ряд наиболее существенных погрешностей: температурные и динами ческие, а также дрейф нуль-пункта [2].

На базе интегрированной системы БИНС-ТМДГ был разработан ГИНК аппарата-носителя [3]. При этом появились возможности решения задач недо рогой прецизионной гравиметрической съемки для решения ряда хозяйствен ных, научных и оборонных задач, а также открылись дополнительные возмож ности для решения задач коррекции и навигации по геофизическим полям.

Библиографический список 1. Афонин А.А., Черноморский А.И. Исследование возможности построения модуляцион ного динамического гравиметра // Авиакосмическое приборостроение. 2002. №1.

2. Афонин А.А., Черноморский А.И. Об одном подходе к компенсации погрешностей трех компонентного модуляционного динамического гравиметра // Авиакосмическое прибо ростроение. 2004. №11.

3. Тювин А.В., Афонин А.А., Черноморский А.И. Об одной концепции векторных грави метрических измерений // Авиакосмическое приборостроение. 2005. №3.

М.А. Бехтин, Ю.В. Кузнецов Московский авиационный институт (государственный технический университет) ПЕРСПЕКТИВНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА ПОБОЧНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ Сегодня создание и практическое применение измерительного оборудо вания для обеспечения электромагнитной совместимости (ЭМС) различных технических средств в широком диапазоне частот, позволяющего выделять ин формацию об излучениях анализируемых устройств за короткий промежуток времени [1, 2], относится к разряду актуальных задач.

Недостатком существующих систем измерения в области ЭМС, основан ных на использовании универсальных анализаторов спектра, является большое время измерения, занимающее несколько часов, при исследовании частотного диапазона от единиц мегагерц до единиц гигагерц. Использование быстрого преобразования Фурье (БПФ) в системе измерения электромагнитных излуче ний (ЭМИ) во временной области при оценке спектра принятых сигналов по зволяет уменьшить время, необходимое на обработку, в десятки раз [3]. В то же время эта система обладает серьезным недостатком по сравнению с традицион ными анализаторами спектра: она обладает малым динамическим диапазоном, определяемым разрядностью используемого АЦП. Применение многоуровне вого АЦП (МУ АЦП) может позволить значительно расширить динамический диапазон системы измерения ЭМИ во временной области и избавиться от ука занного выше недостатка. При этом возникает необходимость осуществления адаптивного выбора значений динамических диапазонов отдельных АЦП, оп ределяемых формой измеряемых сигналов. В работе рассмотрена процедура выбора количества АЦП в системе многоуровневого квантования;

исследована зависимость показателя качества квантования принятых сигналов от парамет ров отдельных АЦП.

Другой проблемой при проведении измерений ЭМИ во временной облас ти является наличие сигналов большого уровня, которые маскируют маломощ ные сигналы, не позволяя проводить правильное измерение их параметров. В процессе выполнения работы было проведено компьютерное моделирование процесса измерения таких сигналов, позволившее избавиться от этого эффекта при использовании многоуровневого АЦП. Проведенные исследования были подтверждены результатами измерений электромагнитных излучений различ ных технических средств.

В данной статье представлена усовершенствованная широкополосная система измерения ЭМИ во временной области с использованием многоуров невых аналогово-цифровых преобразователей. Предлагаемая система много уровневого квантования сравнивается с системой на основе одного АЦП. Раз рабатываемая система измерений была экспериментально исследована в диапа зоне частот от 30 до 1000 МГц. Проведено сравнение результатов измерений и компьютерного моделирования.

1. Система измерения ЭМС во временной области Подробное описание системы измерения ЭМИ технических средств во временной области было представлено в [2]. Основные составные части этой системы, состоящей из антенной системы, малошумящего усилителя, сглажи вающего ФНЧ, многоуровневого аналогово-цифрового преобразователя и пер сонального компьютера, показаны на рис. 1.

В измеренных сигналах ЭМИ после их поступления в персональный ком пьютер производится коррекция искажений, внесенных антенной системой, ли нией передачи, усилителем и ФНЧ и осуществляется его дальнейшая обработ ка.

LAN ADC Рис. 1. Система измерения ЭМИ во временной области 2. Система многоуровневого квантования Структурная схема системы многоуровневого квантования показана на рис. 2. МУ АЦП состоит из системы амплитудных ограничителей, предвари тельных усилителей и трех 8-битных АЦП с частотой дискретизации 5 ГГц.

Проквантованный сигнал с выходов АЦП поступает на персональный компью тер. Кроме того, с помощью персонального компьютера осуществляется син хронизация АЦП и управление усилителями.

В работе [4] показано, что в общем случае при решении задачи ЭМС из меренные сигналы от различных технических средств содержат в себе две явно выраженные компоненты: стационарную и нестационарную (импульсную) час ти. Причем уровень нестационарной составляющей сигнала иногда во много раз превышает уровень стационарной части. Использование МУ АЦП позволя ет проводить квантование таких сигналов с минимальными потерями информа ции.

Synchronization and control Рис. 2. Многоуровневый аналогово-цифровой преобразователь С целью выработки процедуры оценки динамического диапазона отдель ных АЦП системы квантования была разработана компьютерная модель изме ренных сигналов. Эта модель включает в себя стационарную и импульсную со ставляющие разных уровней, показанные на рис. 3. На рисунке параметрами 1, 2 и 3 обозначены динамические диапазоны первого, второго и третьего АЦП соответственно.

Динамический диапазон сигнала на выходе трехуровневого АЦП может быть оценен с помощью следующего соотношения:

Ps D3 АЦП =, (1) (p + p2 22 + p3 32 ) 1 где Ps – средняя мощность сигнала;

1, 2 и 3 – уровни квантования 1-го, 2-го и 3-го АЦП соответственно;

p1, p2 и p3 – вероятность квантования сигнала 1-м, 2 м и 3-м АЦП. Результаты численного моделирования показали, что использо вание трех АЦП дает выигрыш в 20 дБ при квантовании измеренного сигнала по сравнению с традиционным АЦП.

f 0.5 D, D D - 0. f - 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0., Рис. 3. Модель измеренного сигнала 3. Исследование сигналов ЭМИ Для проверки эффективности предложенной системы измерения сигна лов ЭМИ с использованием многоуровневого квантования была использова на компьютерная модель измеренных сигналов.

Одной из серьезных проблем, возникающих при проведении измерений во временной области, является наличие в анализируемых сигналах маломощ ных компонент, маскируемых мощными составляющими. На рис. 4 показано сравнение ошибок квантования модели измеренного сигнала, продискретизи рованной одноуровневым и трехуровневым АЦП. Из рисунка видно, что ис пользование одного АЦП не позволит проквантовать с достаточной точностью сигнал малой амплитуды. В то же время использование многоуровневого АЦП позволяет решить эту проблему. Проведенное исследование показало, что применение трехуровневого АЦП позволяет эффективно различать компонен ты сигнала, имеющие различие в уровне спектра мощности более чем на 35 дБ.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.