Microsoft Word dinhvi tdh doc
tải về 0.52 Mb. Chế độ xem pdf
|
bai-tap-toan-nang-cao-lop-8-2
- Điều hướng trang này:
- 4. Hệ thống dẫn đường tích hợp GPS / INS
| Nguyên nhân sai số
Sai số của phương pháp đinh vị GPS chủ yếu là do 6 nguyên nhân dưới đây (không kể sai số nhân tạo SA đã được cựu tổng thống Bill Clinton ra lệnh tắt): Dữ liệu Ephemeris Đồng hồ vệ tinh Trễ ở tầng điện ly Trễ ở tầng đối lưu Nhiễu đa đường Máy thu (bao gồm cả phần mềm) Lỗi dữ liệu Ephemeris xảy ra khi thông điệp của GPS không truyền chính xác vị trí của vệ tinh và vì thế ảnh hưởng tới độ chính xác khi xác định khoảng cách. Lỗi này sẽ tăng theo thời gian từ lần cập nhật cuối cùng của trạm điều khiển. Lỗi do đồng hồ vệ tinh ảnh hưởng tới cả những người dùng mã C/A hay mã P, lỗi này gây ra sai số 1 – 2 mét sau khi cập nhật 12 giờ. Lỗi đo lường gây sai số khoảng cách cỡ vài mét.Trễ ở tầng điện ly và đối lưu gây nên trễ pha khi tính toán khoảng cách (pseudorange). Lỗi này có thể loại trừ khi sử dụng các máy thu dùng mã P có 2 băng tần. Với L1 và L2 có tần số khác nhau, tầng điện ly sẽ làm chúng có độ trễ khác nhau. Đó là cơ sở cho phương pháp loại trừ sai số này. Lỗi đa đường gây ra bởi các tín hiệu bị phản xạ qua các chướng ngại khác nhau tới máy thu. Hiện tượng này sẽ trầm trọng hơn nếu có nhiều chướng ngại và lỗi khoảng cách gây ra có thể tới 15 mét. Vai trò chính của GPS đó là cung cấp chính xác các thông số vị trí và vận tốc của vật thể bay. GPS có thể được sử dụng để hỗ trợ cho các hệ thống dẫn đường khác mà tiêu biểu là sự kết hơp GPS / INS. 4. Hệ thống dẫn đường tích hợp GPS / INS Hệ thống dẫn đường quán tính INS có 2 ưu điểm nổi bật khi so sánh với các hệ thống dẫn đường khác là khả năng hoạt động tự trị và độ chính xác cao trong những khoảng thời gian ngắn. Lỗi nghiêm trọng nhất của hệ thống INS là do các cảm biến quán tính gây ra. Chính vì thế trong những ứng dụng thời gian dài thì hệ thống INS thường sử dụng với các hệ thống hỗ trợ khác như hệ thống dẫn đường vô tuyến (Loran, Omega và Tacan), hệ thống dẫn đường vệ tinh (GPS, GLONASS và Transit), JTIDS, DME…Các hệ thống này hoạt động ổn định theo thời gian và vì thế cần tích hợp INS và các hệ thống hỗ trợ này. Sự kết hợp GPS và INS là lý tưởng nhất vì hai hệ thống này có khả năng bù trừ nhau hiệu quả. Trái tim của hệ thống tích hợp này chính là bộ lọc tối ưu Kalman. Hình 7. Thuật toán Kalman Bộ lọc Kalman rất hiệu quả và linh hoạt trong việc kết hợp đầu ra bị nhiễu của cảm biến quán tính để ước lượng trạng thái của hệ thống không ổn định. Tín hiệu bị nhiễu từ các cảm biến quán tính và GPS bao gồm các thông tin về vị trí, vận tốc, toạ độ của vật thể bay. Những tác nhân làm hệ thống không ổn định là nhiễu do cảm biến, do người sử dụng và nhiễu do môi trường (gió). Bộ lọc Kalman dùng để ước lượng lỗi do các cảm biến quán tính gây ra và ta xây dựng được vectơ trạng thái k xˆ của bộ lọc từ các lỗi này. Các giá trị thu được từ GPS dùng để xây dựng vectơ đo lường z. Sau khi mô hình hoá các lỗi này thì thực hiện chu trình Kalman với các ước lượng vectơ trạng thái và ma trận tương quan tại thời điểm ban đầu (xem hình 7). Cấu trúc này được gọi là cấu trúc GPS hỗ trợ INS và các lỗi được xử lý theo kiểu vòng mở và vòng đóng như mô tả trong hình 8 và 9. Hình 8. Cấu trúc GPS/INS vòng mở Hình 9. Cấu trúc GPS/INS vòng kín tải về 0.52 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|