ارائه یک رویکرد جدید برای دقت افزایی سامانه تلفیق GPS/INS بر مبنای فیلتر پیش‌بین تفاضلى در هنگام قطع سیگنال ماهواره و اجرای آن در آزمایشگاه

نوع مقاله : گرایش دینامیک، ارتعاشات و کنترل

نویسندگان

1 دانشگاه مالک اشتر

2 کنترل/برق و کامپیوتر/ مالک اشتر

چکیده

در این مقاله، یک روش جدید به نام فیلترکالمن پیش‌بین تفاضلى تعمیم‌یافته برای افزایش دقت سامانه تلفیق GPS/INS در هنگام قطع سیگنال ماهواره ارائه‌شده است. این روش در آزمایشگاه اجرا و با استفاده از سخت‌افزارهای تهیه‌شده تست و ارزیابی‌شده است. معادلات حاکم بر سامانه ناوبری اینرسی غیرخطی هستند. فرایند خطی‌سازی در فیلتر کالمن توسعه‌یافته باعث ایجاد خطای ناشی از تقریب خطی‌سازی می‌شود. علاوه بر این، معلوم نبودن مشخصات دقیق نویزهای اندازه‌گیری و سیستم، باعث تولید خطا در تخمین می‌شود. در روش پیشنهادی، خطاهای مدل‌سازی مثل خطای خطی‌سازی و خطای ماتریس‌های وزنی نویز معادل خطای مدل فیلتر فرض شده و با بهره‌گیری از مفاهیم کنترل پیش‌بین و با استفاده از فیلتر کالمن تعمیم‌یافته خطا تخمین زده‌شده و سپس جبران می‌شود. در این مقاله ابتدا معادلات کامل روش جدید پیشنهادی و روابط موردنیاز برای تلفیق سامانه GPS/INS توضیح داده‌ شده است. سپس، با بهره‌گیری از نتایج آزمایش‌ها، روش پیشنهادی جدید با روش فیلتر کالمن توسعه‌یافته مقایسه می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که در الگوریتم جدید به دلیل توانایی آن در پیش‌بینی و جبران خطای مدل، هنگام قطع شدن سیگنال‌های گیرنده به مدت
s 30، خطای موقعیت حدود 50% کاهش می‌یابد. این روش به‌طور قابل‌توجهی عملکرد سامانه ناوبری اینرسی را بهبود می‌بخشد.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

  1. Titterton, D., J.L. Weston, and J. Weston, “Strapdown inertial navigation technology”. Vol. 17, 2004##
  2. Sun, R. et al. Robust “IMU/GPS/VO integration for vehicle navigation in GNSS degraded urban areas”. IEEE Sensors Journal, Vol. 20, No.17, pp. 10110-10122. 2020##
  3. Farrell, J. “Aided navigation: GPS with high rate sensors”. 2008: McGraw-Hill, Inc.##
  4. Ghanbarpourasl, H. “A new robust quaternion-based initial alignment algorithm for stationary strapdown inertial navigation systems”. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, p. 0954410020920473. 2020##
  5. Yan, F. et al. “An Intelligent Adaptive Kalman Filter for Integrated Navigation Systems”. IEEE Access,
    Vol. 8, p. 213306-213317. 2020##
  6. Anbu, N.A. and D. Jayaprasanth. “Integration of Inertial Navigation System with Global Positioning System using Extended Kalman Filter”. in 2019 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT). 2019. IEEE.##
  7. Aslinezhad, M. A. Malekijavan, and P. Abbasi, “ANN-assisted robust GPS/INS information fusion to bridge GPS outage”. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Vol. 1, pp. 1-18. 2020##
  8. Hu, G. et al. “Unscented kalman filter with process noise covariance estimation for vehicular INS/GPS integration system”. Information Fusion, Vol. 64, pp. 194-204. 2020##
  9. Lin, M. and B. Kim, “Extended Particle-Aided Unscented Kalman Filter Based on Self-Driving Car Localization”. Applied Sciences,Vol. 10, No.15, p. 5045. 2020##
  10. Dong, Y. et al. “Tightly coupled GNSS/INS integration with robust sequential kalman filter for accurate vehicular navigation”. Sensors,Vol. 20, No. 2, pp. 561, 2020.##
  11. Liu, X. et al. “Interacting Multiple Model UAV Navigation Algorithm Based on a Robust Cubature Kalman Filter”. IEEE Access,Vol. 8, pp. 81034-81044, 2020.##
  12. Crassidis, J.L. and F.L. Markley, “Predictive Filtering for Nonlinear Systems”. Journal of Guidance Control Dynamics, Vol. 20, No. 3, pp. 566-572. 1997.##
  13. Cao, L. and H. Li, “Norm-constrained predictive filtering for attitude estimation”. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering,Vol. 230 No. 10. pp. 2000-2006, 2016.##
  14. Zhang, L. et al. “Federated nonlinear predictive filtering for the gyroless attitude determination system”. Advances in Space Research, Vol. 58 No. 9, pp. 1671-1681, 2016.##
  15. Fang, J. and X. Gong, “Predictive iterated Kalman filter for INS/GPS integration and its application to SAR motion compensation”. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 59, No.4, pp. 909-915, 2009.##
  16. Qiuying, W., et al. “Integrated navigation method using marine inertial navigation system and star sensor based on model predictive filtering”. in 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS). 2018. IEEE.##
  17. Fathi, M., et al., “Incremental predictive Kalman filter for alignment of inertial navigation system”. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, p.0954410018794324, 2018.##
  18. Ghahramani, N.O. and F. Towhidkhah, “Constrained incremental predictive controller design for a flexible joint robot”. ISA transactions,Vol. 48, No.3, pp. 321-326, 2009.##
  19. Jekeli, C., “Inertial navigation systems with geodetic applications”. 2012: Walter de Gruyter.##
  20. Yadegari, A., Nazari M.S. and Ghahramani, N.O. “Application and Evaluation of Laguerre Functions in Helicopter Flight Control System Designed by Model Predictive Control”, Aerospace Mechanics Journal,
    Vol. 15, No. 1, pp. 25-38, 2018. (In Persian)##
  21. 2 ADIS16488A “Tactical grade inertial sensor”, Datasheet for Analog Devices, http//www.analog.com, 2018.##