Методи та засоби підвищення точності обробки інформації в бортових підсистемах БпЛА

Abstract

Дисертація зосереджена на розв'язанні важливого методологічного та науково-технічного завдання, що полягає у підвищенні ефективності обробки інформації в підсистемах позиціонування безпілотних літальних апаратів використовуючи методи злиття інформації від бортових та супутникових джерел інформації, а також методи корекції і обробки інформації. Об'єктом досліджень є процес обробки інформації про позиціонування в комплексних підсистемах БпЛА, включаючи LEO, GNSS та MEMS. Дослідження пропонує підхід “багатошарової системи систем”, яка інтегрує сигнали з різних джерел, включаючи LEO супутники низької земної орбіти, GNSS системи та бортові датчики користувача. Комбінований підхід синтезу робастної LeGNSS, використовує переваги кожного компонента, забезпечуючи резервування та підвищену точність позиціонування. Аналіз похибок показав, що запропонований метод перевершує традиційні GNSS системи, особливо в динамічних умовах експлуатації. Покращення точності інтегрованої робастної підсистеми LeGNSS пов'язано з інтеграцією декількох супутникових систем різних типів з бортовою МЕМС та застосуванням методів оптимальної обробки інформації. У дослідженні також використовувалося математичне моделювання для представлення залежностей та взаємодії при злиттю інформації з різних джерел. Фільтр Калмана відіграє роль засобу для оптимальної обробки даних. Висновки з цього дослідження можуть бути застосовані у різних секторах, включаючи безпілотні літальні апарати та сектор оборони. Висока точність позиціонування може значно підвищити безпеку, точність керування та оперативну ефективність. Проте дослідження виходить з ідеалізованих умов для прийому сигналів супутника, які не завжди можуть бути точними в реальних умовах. Подальші дослідження можуть дослідити вплив складних умов експлуатації та інтеграцію додаткових супутникових джерел або датчиків для подальшого покращення точності. Було проведено комп'ютерне моделювання синтезованої робастної LeGNSS, та були отримані її характеристики. Пропонована модель підсистеми позиціонування продемонструвала покращені динамічні характеристики та показники точності позиціонування до існуючих систем. Ключові слова: БпЛА, LeGNSS, INS, LEO супутники, обробка інформації, багатосупутникова система позиціонування, точне позиціонування, безпілотні літальні апарати.

The dissertation is dedicated to enhancing the efficiency of positioning systems for unmanned aerial vehicles by using data fusion methods from onboard and satellite information sources, correction methods, and optimal information processing. The object of research is the onboard subsystems of UAVs responsible for positioning, including LEO, GNSS and MEMS. The research proposes a "multi-layered system of systems" approach, which integrates signals from various sources, including LEO satellites of low Earth orbit, GNSS systems, and onboard user sensors. The combined process of synthesizing a robust LeGNSS utilizes the advantages of each component, ensuring redundancy and enhanced positioning accuracy. Error analysis showed that the proposed method surpasses traditional GNSS systems, particularly in dynamic operating conditions. The improved accuracy of the integrated robust LeGNSS subsystem is associated with integrating multiple satellite systems of various types with onboard MEMS and applying optimal information filtering methods. The study also used mathematical modeling to represent the dependencies and interactions when fusing information from various sources. The Kalman filter plays the role of a tool for optimal data processing. The findings of this research have potential applications in several fields, notably in unmanned aerial vehicles and defense sectors. Enhanced positioning accuracy can significantly improve safety, navigation accuracy, and operational effectiveness. The study stands on idealized scenarios for satellite signal reception, which might not always reflect real-world situations. Future studies could analyse the effects of challenging operational environments and consider incorporating more satellite sources or sensors to achieve even greater precision in positioning sources or sensors for further improvements in accuracy. Computer modeling of the synthesized robust LeGNSS was conducted, and its characteristics were obtained. The proposed positioning subsystem model demonstrated improved dynamic characteristics and positioning accuracy indicators compared to existing systems. Key words: UAV, LeGNSS, INS, LEO satellites, information processing, multisatellite positioning system, precision positioning, unmanned aerial vehicles.