В табл. 10.7 приведены основные функции программ, разработанных компанией Trimble для обслуживания базовых станций [45].

По мере изменения технических условий или роста требований к точности программа GPSBase легко модернизируется до GPSNet

Интеграция двух навигационных систем предполагает их взаимное дополнение и возможность повышения эффективности совместной эксплуатации. Такая возможность становится реальностью только при условии изучения их достоинств и недостатков, разработки средств устранения недостатков каждой из них и суммирования в гибридной системе их достоинств, а также соответствующей технологии интеграции.

10.4.1. Достоинства и недостатки навигационных систем

Сдинатусловийобъекта.

Казалось, что появление глобальной спутниковой навигационной системы (ГН С), обеспечивающей возможность получения точных и относительно стабильных во времени абсолютных координат с помощью сравнительно недорогого и компактного оборудования, позволяет отказаться от использования инерциальной системы. Однако оказалось, что и спутниковые системы также не свободны от недостатков, наиболее существенными из которых являются [32]:

100

• зависимость точности позиционирования от числа спутников, геометрии наблюдаемого созвездия и типа приемника;

• наличие «мертвых зон» и порой заметное влияние многолучевости, особенно в городах, в залесенной местности и др.;

• низкая (до 20 Гц) частота спутникового позиционирования;

• возможность «потери спутника» и необходимость повторной инициализации приемника;

• низкая точность определения крена движущегося объекта. Все это и стимулировало разработку интегрированных навига-

ционных систем, в которых спутниковые и инерциальные определения служат взаимным дополнением, а недостатки одних измерений компенсируются преимуществами других. При этом интеграция систем сводится к распределению их функций согласно табл. 10.8.

Сзвестных компан й: с 1993 г. – Applanix (Канада), с 2004 г. –

возобновления

нии технологиипреимущественно в аэросъемочные работы, а осталь-

NovAtel (Канада) JNS (США), с 2006 г. – Leica Geosystems (Швей-

цар я). 2000 г. так е комплексы широко используются для обработки ц фровых сн мков, полученных линейным сканированием. Компании Leica Geosystems и Applanix специализируются на внедре-

ные из перечисленных выше – в практику выполнения топографогеодезических работ.

Основными компонентами комплекса являются: инерциальный измерительный блок (IMU), двухчастотный спутниковый приемник GPS или ГЛОНАСС и бортовой вычислительный комплекс, причем, основным условием его функционирования является наличие сети

101

референцных (базовых) станций, удаление которых от передвижного приемника не должно превышать 50 км [3].

С точки зрения уравнительных вычислений различия между

• данные инерциальной системы характеризуются низким уровнем случайных ошибок и заметным влиянием систематических, ошибок, вызванных погрешностями начальных условий, показаний гироскопов и акселерометров, неточностью ускорения силы тяжести

ствами другой, представляются очевиднымиД. остижение этой цели связывается с использованием соответствующей системы обработки и согласования результатов инерциальных и спутниковых измерений.

и пр.;

• результаты спутниковых измерений содержат случайные погрешности, вызванные нестабильностью частоты генератора приемника, задержкой сигнала из-за влияния тропосферы и ионосферы, многолучевостью, погрешностей эфемерид, и практически свободны

от влияния систематических.

С учетом этого преимущества гибридной (интегрированной) системы, в которой недостатки одной системы компенсируются достоин-

Одной из наи олее распространенных систем такой обработки ре-

пространен на обработку в реальном времени данных, полученных динамическими системами с изменяющимися статистическими характеристиками (например, навигационными системами, работающими с использованием различных физических принципов). В настоящее время этот фильтр используется при решении задач геодезии, геологии, океанографии, гидродинамики и др.

102

Сущность алгоритма, лежащего в основе фильтра Калмана, заключается в следующем.

Известно, что динамическую систему с изменяющимися во времени статистическими параметрами характеризуют некоторые элементы ее поведения (параметры) по состоянию на момент времени k, в частности [56]:

• вектор оценки состоянияxk, представляющий собой некоторый набор величин (например, координат Xk, Yk, Zk, проекций скорости на координатные оси VX, VY, VZ и пр.), которые не могут быть измерены непосредственно и подлежат определению;

• вектор измеренийzk некоторых выходных сигналов (например, ускорения, углов наклона и пр.) системы, которые связаны с ее

•вектор инструментальных ошибокRk, полученный на основе линейной модели связи элементовАвектора измерений с переменными вектора состояния системы;

•ковариационная матрица ошибок Pk – мера точности оцениваемых (определяемых) параметров вектора состоянияxk, диагональ-Дб

оннойматрицыошибок P0 на момент инициализации системы. Задачей алгоритма является построение оптимальной оценки со-

• матр ца возмущен й Qk, которая учитывает влияние на си-

стему внешн х сточн ков;

Сминимум ее средней квадратической ошибки.

• фундаментальная матрица Fk, элементы которой описывают д нам ку состоян я с стемы и определяют путем численного инте-

гр рован я уравнен я ее дв жения;

• начальные значения вектора оценки состоянияx0 и ковариаци-

стояния системы на основе вектора измерений, содержащего погрешности, причем условием оптимальности оценки состояния является

В каждом цикле вычислений работу каждого шага фильтра Калмана можно разделить на два этапа (рис. 10.17):

103

этап прогноза, на котором вычисляются элементы вектора состояния динамический системы и ковариационной матрицы по их значениям в предыдущем цикле или по данным, полученным при инициализации;

этап корректировки, на котором осуществляется обновление вектора состояния и ковариационной матрицы с учетомИрезультатов выполненных измерений и вычисленного значения коэффициента усиления (Kalman-Gain).

На каждом из этапов выделяют две ветви вычислений, одна из

которых связана с уточнением состояния системы, а вторая – с уточнением ковариационной матрицы. В Добоих случаях используются данные только текущего и предыдущего циклов, что исключает необходимость хранения всего массива накопленных данных.kk Аk k K k k k

Rk

ществляется подготовка к поступлению нового вектора измерений.

104