Nonlinear stochastic estimation of the navigation parameters of the antenna of a mobile radio engineering complex by inertial-satellite measurements

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A general solution to the problem of stochastic estimation of navigation parameters of mast antennas of radio engineering complexes (RTCs) located on mobile objects is considered. It is shown that the existing methods for determining navigation parameters using measurements of satellite navigation systems or inertial orientation systems do not provide the required accuracy for solving this problem for such a class of antennas under the action of random disturbances on an object and/or mast.

In this regard, an algorithm is proposed for stochastic estimation of the navigation parameters of a mast antenna of a radio engineering complex located on a mobile object, invariant both to the nature of the movement of the mast and to the nature of the movement of the object. It is shown that this algorithm makes it possible to ensure stability and the required accuracy of estimation under the most general assumptions about the nature of interference of sensitive elements (CE) using a strapless inertial orientation system (BIS). To solve the problem, in the most general case, the BISO includes two groups of CES consisting of three orthogonal accelerometers and three angular velocity sensors (ARC) located, respectively, in the centers of mass of the object and the antenna.

The vectors of the Rodrigue–Hamilton parameters are used as the observed vectors of the navigation parameters of the antenna and the object, and the vector of the DUS output signals located in the center of mass of the antenna is used as their observer. Based on stochastic nonlinear equations of their state vectors and equations of stochastic models of DUS output signals constructed for the most general case of antenna and object motion, a generalized Kalman filter was formed, providing a general solution to the problem of estimating the navigation parameters of a mast antenna of arbitrary design placed on a moving object.

The presented results of numerical modeling allow us to conclude that the proposed approach can be used to solve the problem of high-precision determination of navigation parameters of mast antennas of radio engineering complexes located on mobile objects, using medium and high-precision BIS without correction over a long period of time.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. V. Sokolov

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Author for correspondence.
Email: s.v.s.888@yandex.ru
Russian Federation, Moscow

V. A. Pogorelov

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Email: vadim-pva@narod.ru
Russian Federation, Moscow

I. V. Reshetnikova

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Email: irina_reshetnikova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Dardari D., Falleti E., Luise M. Methods of Satellite and Ground Positioning. Prospects for the Development of Signal Processing Technologies. Moscow: Technosphere, 2012. 528 p.
  2. Zaitsev D.V. Multi-Position Radar Systems. Methods and Algorithms of Information Processing in Conditions of Interference. Moscow: Radio Engng, 2007. 96 p.
  3. Konovalov A.A. Fundamentals of Trajectory Processing of Radar Information. St.Petersburg: SPbSETU “LETI” Pub., 2013. 164 p.
  4. Rapoport L., Barabanov I., Khvalkov A., Kutuzov A., Ashjaee J. Octopus: multi antennae GPS/GLONASS RTK system // ION GPS-2000, pp. 797–804.
  5. Gebre-Egziabher D., Hayward R.C., Powell J.D. Design of multi-sensor attitude determination systems // IEEE Trans. on Aerospace&Electronic Syst., 2004, vol. 40(2), pp. 627–649.
  6. Krasilshchikov M.N., Sebryakov G.G. Modern Information Technologies in Navigation Tasks and Guidance of Unmanned Maneuverable. Moscow: Fizmatlit, 2009. 556 p.
  7. Sokolov S.V., Pogorelov V.A. Measurements in information technologies nonlinear dynamic estimation of the orientation angles of a moving object from distributed satellite measurements // Meas. Tech., 2019, vol. 62, no. 3, pp. 30–36
  8. Lukasevich V.I., Pogorelov V.A., Sokolov S.V. Algorithm for estimating the rotation parameters of a distributed antenna using satellite measurements // Radio Engng., 2015, no. 6, pp. 122–132.
  9. Hirokawa R., Ebinuma T. A Low-cost tightly coupled GPS/INS for small UAVs augmented with multiple GPS antennas // Navigation: J. of the Inst. of Navigation, 2009, vol. 56, no. 1, pp. 35–44.
  10. Grewal M.S., Andrews A.P., Bartone C.G. Global Navigation Satellite Systems, Inertial Navigation, and Integration, Wiley, 2013.
  11. Tijing Cai, Qimeng Xu, Emelyantsev G.I., Stepanov A.P., Daijin Zhou, Shuaipeng Gao, Yang Liu, Junxiang Huang. A multimode GNSS/MIMU integrated orientation and navigation system // 26th St. Petersburg Int. Conf. on Integrated Navigation Syst., 2019.
  12. Emelyantsev G.I., Stepanov A.P., Blazhnov B.A. Initial alignment of SINS measuring unit and estimation of its errors using satellite phase measurements // Gyroscopy&Navigation, 2019, vol. 10, iss. 2, pp. 62–69.
  13. Kinkulkin I.E. Global Navigation Satellite Systems. Algorithms for the Functioning of Consumer Equipment. Moscow: Radio Engng., 2018. 328 p.
  14. Jahromi A.J., Broumandan A., Nielsen J., Lachapelle G. GPS vulnerability to spoofing threats and a review of anti-spoofing techniques // Int. J. of Navigation&Observation, 2012, vol. 2012, art. ID 127072, pp. 1–16.
  15. Baziar A.R., Moazedi M., Mosavi M.R. Analysis of single frequency GPS receiver under delay and combining spoofing algorithm // J. of Wireless Personal Commun., 2015, vol. 83, no. 3, pp. 1955–1970.
  16. Bhatti J., Humphreys T.E. Hostile control of ships via false GPS signals: demonstration and detection // J. of the Inst. of Navigation, 2017, vol. 64(1), pp. 51–66.
  17. Psiaki M.L., O’Hanlon B.W., Powell S.P., Bhatti J.A., Humphreys T.E., Schofield A. GNSS lies, GNSS truth: Spoofing detection with two-antenna differential carrier phase // GPS World, 2014, vol. 25, no. 11, pp. 36–44.
  18. Salychev O.S. Verified Approaches to Inertial Navigation. Moscow: BMSTU Pub., 2017. 368 p.
  19. Matveev V.V., Raspopov V.Ya. Instruments and Systems of Orientation, Stabilization and Navigation on MEMS Sensors. Tula: TulSU Pub., 2017. 225 p.
  20. Rosenberg I.N., Sokolov S.V., Umansky V.I., Pogorelov V.A. Theoretical Foundations of Close Integration of Inertial Satellite Navigation Systems. Moscow: Fizmatlit, 2018. 312 p.
  21. Emeliantsev G.I., Stepanov A.P. Integrated inertial-satellite orientation and navigation systems / ed. by Peshekhonov V.G. St. Petersburg: SSC RF JSC “Concern” Central Res. Inst. “Electropribor”, 2016. 394 p.
  22. Sokolov S.V., Pogorelov V.A., Shatalov A.B. Solving the autonomous initial navigation task for strapdown inertial navigation system on the perturbed basis using Rodriguez–Hamilton parameters // Rus. Aeronaut., 2019, vol. 62, no. 1, pp. 42–51.
  23. Chelnokov Yu.N. Quaternion Models and Methods of Dynamics, Navigation and Motion Control. Moscow: Fizmatlit, 2011. 560 p.
  24. Sinitsyn I.N. Kalman and Pugachev Filters. Moscow: Logos, 2006. 640 p.
  25. Ishlinskiy A.Y. Orientation, Gyroscopes and Inertial Navigation. Moscow: Nauka, 1976. 670 p.
  26. Miller B.M., Kolosov K.S. Robust estimation based on the method of least modules and the Kalman filter // Automat.&Telemech., 2020, no. 11, pp. 72–92.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Coordinate systems

Download (95KB)
3. Fig. 2. Errors in estimating the orientation of the PSC1 relative to the ISC, expressed by the Rodrigues-Hamilton parameter vector µ.

Download (105KB)
4. Fig. 3. Errors in estimating the orientation of the PSC2 relative to the OSC, expressed by the Rodrigues-Hamilton parameter vector η.

Download (80KB)
5. Fig. 4. Errors in estimating the orientation of the OSC relative to the PSC1, expressed by the Rodrigues-Hamilton parameter vector λ.

Download (70KB)
6. Fig. 5. Errors in estimating the coordinates of a mobile RTK

Download (104KB)
7. Supplement
Download (471KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».