Математичне забезпечення багатомірного згладжування навігаційних параметрів повітряного судна з використанням методу найменших квадратів

Автор(и)

  • Oleksiy Pisarchyk Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0001-5271-0248
  • Olena Grinenko Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0001-9673-6626
  • Mariya Vasilieva Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0003-2217-643X
  • Kirill Lopatin Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058, Україна https://orcid.org/0000-0003-2986-2424

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.170080

Ключові слова:

процеси управління повітряним рухом, авіоніка повітряного судна, навігаційна інформація, метод найменших квадратів

Анотація

Сучасні процеси управління повітряним рухом реалізуються на єдиній інформаційній платформі – глобально-локальних інформаційних кластерах, що об’єднані в єдине інформаційне середовище. Головною інформаційною складовою для такої системи є навігаційна інформація про місцеположення кожного повітряного судна, яка містить динамічно оновлюванні дані про його поточні координати та параметри руху. За таких умов постає задача комплексування навігаційної інформації, отриманої від різних інформаційних джерел, що складають авіоніку повітряного судна. Традиційні підходи не забезпечують сумісне згладжування координатної інформації інваріантно до синхронізації вимірів, тому об’єктом досліджень визначено статистичний аналіз експериментальних вибірок навігаційних параметрів.

У роботі розглядається математичний апарат для забезпечення багатовимірного згладжування навігаційних параметрів повітряного судна з використанням методу найменших квадратів. Для реалізації запропонованого підходу використано метод афінного відображення координатного простору. Це забезпечує отримання незалежних функціональних залежностей координатного поля літака для їх сумісної обробки методом найменших квадратів.

Розроблене математичне забезпечення багатомірного згладжування навігаційних параметрів повітряного судна може бути використане для дослідження процесів еволюції та супроводження програмного забезпечення бортового обчислювального комплексу повітряного судна. Особливістю підходу є часове узгодження отримуваних вимірів на рівні моделей, що знижує вимоги до синхронності первинних навігаційних параметрів та розширює можливості до переліку параметрів, що обробляються сумісно. Зазначене забезпечує підвищення точності визначення поточного положення літака порівняно з традиційними підходами за рахунок залучення додаткової надмірності даних.

Запропонований підхід може бути розповсюджений на широке коло прикладних галузей, пов’язаних з вимірюванням, оцінюванням і прогнозуванням зміни у часі взаємозалежних процесів.

Біографії авторів

Oleksiy Pisarchyk, Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Olena Grinenko, Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Старший викладач

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Mariya Vasilieva, Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Асистент

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Kirill Lopatin, Національний авіаційний університет, пр. Комарова, 1, м. Київ, Україна, 03058

Асистент

Кафедра інженерії програмного забезпечення

Посилання

  1. Rohozhyn, V. O., Skrypets, A. V., Filiashkin, M. K., Mukhina, M. P. (2015). Avtonomni systemy navihatsii konkretnoho typu povitrianoho sudna ta yikh tekhnichne obsluhovuvannia. Kyiv: NAU, 308.
  2. Lavrishcheva, K. M. (2008). Prohramna inzheneriia. Kyiv, 319.
  3. Kuzmin, S. Z. (2000). Tsifrovaia radiolokatsiia. Vvedenie v teoriiu. Kyiv: Izd-vo «KVІTS», 428.
  4. Kovbasiuk, S. V., Pysarchuk, O. O., Rakushev, M. Yu. (2008). Metod naimenshykh kvadrativ ta yoho praktychne zastosuvannia. Zhytomyr: ZhVI NAU, 228.
  5. Neuimin, A. S., Zhuk, S. Ia. (2012). Ustranenie raskhodimosti rasshirennogo kalmanovskogo filtra dlia soprovozhdeniia tseli po dannym impulsno-doplerovskoi RLS. Vіsnik Natsіonalnogo tekhnіchnogo unіversitetu Ukraini «Kiivskii polіtekhnіchnii іnstitut». Serіia – Radіotekhnіka. Radіoaparatobuduvannia, 48, 66–74.
  6. Vasilev, K. K. (2011). Primenenie statisticheskikh metodov pri proektirovanii korabelnykh sistem sviazi i avtomaticheskogo upravleniia dvizheniem. Avtomatizatsiia protsessov upravleniia, 1 (23), 72–77.
  7. Moskalenko, V. V., Moskalenko, A. S., Korobov, A. H. (2018). Modeli i metody intelektualnoi informatsiinoi tekhnolohii avtonomnoi navihatsii dlia malohabarytnykh bezpilotnykh aparativ. Radioelektronika, informatyka, upravlinnia, 3, 68–77.
  8. Guo, P., Ivashkin, V. V. (2018). Accuracy estimation for determining the motion parameters of a nonlinear dynamical system by the measurement result in the presence of interfering parameters. Keldysh Institute Preprints, 213, 1–36. doi: http://doi.org/10.20948/prepr-2018-213
  9. Kastella, K., Biscuso, M. (1995). Tracking Algorithms for Air Traffic Control Applications. Air Traffic Control Quarterly, 3 (1), 19–43. doi: http://doi.org/10.2514/atcq.3.1.19
  10. Benson, K. C., Pritchett, A. R., Goldsman, D. (2011). Embedded Statistical Analysis and Selection Procedures in Air Traffic Simulations. Air Traffic Control Quarterly, 19 (4), 269–297. doi: http://doi.org/10.2514/atcq.19.4.269
  11. Kukush, A., Markovsky, I., Van Huffel, S. (2007). Estimation in a linear multivariate measurement error model with a change point in the data. Computational Statistics & Data Analysis, 52 (2), 1167–1182. doi: http://doi.org/10.1016/j.csda.2007.06.010
  12. Mustafina, D. A., Burakova, A. E., Mustafin, A. I., Aleksandrova, A. S. (2018). Obobschennaia mnogomernaia interpoliatsiia metodom naimenshikh kvadra. Vestnik PNIPU. Elektrotekhnika, informatsionnye tekhnologii, sistemy upravleniia, 27, 30–48.
  13. Tiurin, Iu. N. (2010). Mnogomernii statisticheskii analiz: geometricheskaia teoriia. Teoriia veroiatnosti i ee primenenie, 55 (1), 36–58.
  14. Zhdaniuk, V. F. (1978). Osnovy statisticheskoi obrabotki traektornykh izmerenii. Moscow: Sovetskoe radio, 384.
  15. Korn, G., Korn, T. (1977). Spravochnik po matematike (dlia nauchnykh rabotnikov i inzhenerov). Moscow: Nauka, 831.
  16. Anuchin, O. N., Komarova, I. E., Porfirev, L. F. (2004). Bortovye sistemy navigatsii i orientatsii iskusstvennykh sputnikov Zemli. Saint Petersburg: GNTS RF TSNII «Elektropribor», 326.
  17. Semeniaka, E. N., Sukharevskii, I. V. (1990). Metod naimenshikh kvadratov s kratnymi uzlami. Kharkiv: VIRTA, 24.
  18. Pukhov, G. E. (1990). Differentsialnye spektry i modeli. Kyiv: Naukova dumka, 184.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-12-31

Як цитувати

Pisarchyk, O., Grinenko, O., Vasilieva, M., & Lopatin, K. (2018). Математичне забезпечення багатомірного згладжування навігаційних параметрів повітряного судна з використанням методу найменших квадратів. Technology Audit and Production Reserves, 2(2(46), 37–42. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.170080

Номер

Розділ

Системи та процеси керування: Оригінальне дослідження