Стабильность и надежность работы навигационного оборудования являются ключевыми требованиями для современных технических систем. Даже незначительные, но систематически накапливающиеся погрешности инерциальных систем способны вывести управляющий комплекс из строя или привести к принятию ошибочных решений.
Для компенсации этих погрешностей и оптимального объединения разнородной информации широко используются методы оптимальной фильтрации, среди которых фильтр Калмана занимает центральное место.
Современные навигационные комплексы часто строятся по принципу интеграции, объединяя данные от различных измерительных систем, таких как инерциальные навигационные системы (ИНС) и спутниковые приемники. Одной из ключевых проблем при построении таких систем является наличие собственных погрешностей ИНС, которые имеют свойство накапливаться с течением времени.
Фильтр Калмана представляет собой эффективный рекуррентный алгоритм, который позволяет оценить вектор состояния динамической системы по ряду неточных измерений. Его работа основана на минимизации ковариационной матрицы ошибок оценивания, что обеспечивает оптимальные в статистическом смысле результаты.
Таким образом, применение оптимального фильтра Калмана, настроенного в соответствии с результатами данного исследования, позволяет не только повысить точность, но и гарантировать устойчивую работу системы в условиях длительной эксплуатации [1–7].
Целью данной работы является моделирование погрешностей ИНС и последующее исследование возможностей фильтра Калмана для их точного оценивания.
Реализация погрешностей ИНС и фильтра Калмана в режиме оценивания для компенсации погрешностей
tr — true — истина.
След — это сумма диагональных элементов матрицы Р:
— в диагональных элементах: в Р находятся дисперсии ошибок оценивания погрешности ИНС (квадрат максимально возможных ошибок моделирования),
— в недиагональных: функции корреляции между различными погрешностями (ставим 0).