СИНТЕЗ НЕРЕКУРСИВНИХ ЦИФРОВИХ ФІЛЬТРІВ ДЛЯ ІНЕРЦІАЛЬНИХ СИСТЕМ НАВІГАЦІЇ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Ігор Валерійович  Зімчук; Тетяна Миколаївна  Шапар

doi:10.46972/2076-1546.2026.30.06

Автор(и)

Ігор Валерійович Зімчук Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Україна https://orcid.org/0009-0003-9372-5720
Тетяна Миколаївна Шапар Житомирський військовий інститут імені С. П. Корольова, Україна https://orcid.org/0009-0008-0497-7675

DOI:

https://doi.org/10.46972/2076-1546.2026.30.06

Ключові слова:

цифровий фільтр, оцінка, вимірювання, безпілотний літальний апарат, акселерометр, система навігації, алгоритм фільтрації, нерекурсивний фільтр

Анотація

Ключовою вимогою, яка висувається до систем навігації, є висока точність та надійність визначення навігаційних даних. Основу сучасних навігаційних комплексів безпілотних літальних апаратів становлять інерціальні навігаційні системи, які відповідають цілому комплексу важливих показників, таких як: висока інформативність, абсолютна автономність, захищеність та стійкість. У безпілотних літальних апаратах малої маси набули широкого застосування безплатформні інерціальні навігаційні системи, які реалізуються на базі акселерометрів та гіроскопів, виготовлених за технологією мікроелектромеханічних систем. Низька точність таких сенсорів зумовлює застосування в системах навігації додаткових етапів оброблення навігаційних вимірювань, які, як правило, реалізуються із застосуванням рекурсивних цифрових фільтрів, що працюють за принципом корекції передбачення. Основною проблемою реалізації таких фільтрів є можлива нестійкість. У зв’язку із цим статтю присвячено синтезу та дослідженню нерекурсивних цифрових фільтрів для безплатформних інерціальних систем навігації безпілотних літальних апаратів. Викладено методику, за якою визначають структуру та коефіцієнти згладжування нерекурсивних цифрових фільтрів. Її подано як розвиток теоретичних положень структурного синтезу рекурсивних цифрових фільтрів, які функціонують за принципом корекції передбачення. Згладжувальні фільтри розглянуто як динамічні системи, описані дискретними передавальними функціями. Нерекурсивну структуру цифрових фільтрів досягнуто шляхом відповідних перетворювань структури рекурсивних фільтрів за умови примусового усунення операції розрахунку передбачення. Алгоритми, які реалізують обчислювальну процедуру фільтрації, є різницевими рівняннями, коефіцієнти яких відповідають відлікам імпульсної характеристики фільтра. У роботі наведено приклад синтезу нерекурсивного алгоритму фільтрації, працездатність та ефективність якого досліджено шляхом комп’ютерного моделювання.

Посилання

Shalyhin, A. A., Nerubatskyi, V. O., & Kudriavtsev, A. F. et al. (2022). Pidvyshchennia tochnosti avtonomnoi navihatsii nevelykykh bezpilotnykh litalnykh aparativ za rakhunok vrakhuvannia vitru ta pokhybok sensoriv [Improving Accuracy of Autonomous Navigation of Small Unmanned Aerial Vehicles by Accounting for Wind and Sensor Errors]. Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy [Science and Technology of the Air Force of Ukraine], 3 (48), 44–50. https://doi.org/10.30748/nitps.2022.48.05 [in Ukrainian].

Kharchenko, V. P., Chepizhenko, V. I., Tunik, A. A., & Pavlova, S. V. (2012). Avionika bezpilotnykh litalnykh aparativ [Avionics of Unmanned Aerial Vehicles]. Kyiv [in Ukrainian].

Weisong Wen, Tim Pfeifer, Xiwei Bai, Li-Ta Hsu. (2021). Factor Graph Optimization for GNSS / INS Integration: A Comparison with the Extended Kalman Filter. Navigation: Journal of the Institute of Navigation, 68 (2), 315–331. https://doi.org/10.1002/navi.421

Zakharin, F. M., Syniehlazov, V. M., & Filiashkin, M. K. (2011). Alhorytmichne zabezpechennia inertsialno-suputnykovykh system navihatsii: monohrafiia [Algorithmic Support of Inertial-Satellite Navigation Systems: monograph]. Kyiv [in Ukrainian].

Rudyk, A. V. (2017). Akselerometrychni inertsialni mikrosystemy oriientatsii [Accelerometric Inertial Orientation Microsystems]. In Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh: materialy XVII Mizhnar. nauk.-tekhn. konf. [Measuring and Computing Equipment in Technological Processes: Materials of the XVII International Scientific and Technical Conference]. Odesa, June 8–13, 2017. (pp. 103–105) [in Ukrainian].

Shuliak, M. L. (2020). Analiz isnuiuchykh system filtratsii danykh pry eksperymentalnomu doslidzhenni transportnoho zasobu [Analysis of Existing Data Filtering Systems During Experimental Research of a Vehicle]. Tekhnichnyi servis ahropromyslovoho, lisovoho ta transportnoho kompleksiv [Technical Service of the Agro-Industrial, Forestry and Transport Complexes], 21, 175–184. https://doi.org/10.37700/ts.2020.21.175-184 [in Ukrainian].

Drevetskyi, V. V., Vasylets, S. V., Rudyk, A. V. et al. (2020). Rozroblennia ta doslidzhennia suchasnykh system elektroenerhetyky ta avtomatyzatsii: monohrafiia [Development and Research of Modern Power Engineering and Automation Systems: monograph] [in Ukrainian].

Novatskyi, A. O., Kolomiitsev, P. Ye., & Sapsai, P. O. (2014). Komplementarnyi filtr dlia kvadrokoptera z kompensatsiieiu temperaturnoho dreifu nulia datchyka kutovoi shvydkosti [Complementary Filter for a Quadcopter with Compensation for the Temperature Drift of the Angular Velocity Sensor Zero]. Molodyi vchenyi [Young Scientist], 5 (08), 15–18. Retrived from http://nbuv.gov.ua/UJRN/molv_2014_5%281%29__4 [in Ukrainian].

Fesenko, O. D. (2018). Vdoskonalenyi metod oriientatsii bezpilotnoho litalnoho aparata v tryvymirnomu prostori za dopomohoiu mikroelektromekhanichnykh system inertsialnoi systemy navihatsii na osnovi filtra Madzhvika [Improved Method of Orientation of an Unmanned Aerial Vehicle in Three-Dimensional Space USING microelectromechanical Systems of an Inertial Navigation System based on the Madzhvik Filter]. Aviatsiina ta raketno-kosmichna tekhnika [Aviation and Space Technology], 29 (68), 3, 35–42. Retrived from http://nbuv.gov.ua/UJRN/sntuts_2018_29_3%281%29__9 [in Ukrainian].

Afshari, H. H., Gadsden, S. A., & Habibi, S. (2017). Gaussian Filters for Parameter and State Estimation: A General Review of Theory and Recent Trends. Signal Processing, 135, 218–238. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2017.01.001

Guoqiang Mao, Sam Drake, Brian D. O. Anderson. (2007). Design of an Extended Kalman Filter for UAV Localization. In Information, Decision and Control. IEEE. (pp. 224–229). https://doi.org/10.1109/IDC.2007.374554

Yang Meng, Shesheng Gao, Yongmin Zhong et al. (2016). Covariance Matching Based Adaptive Unscented Kalman Filter for Direct Filtering in INS/GNSS Integration. Acta Astronautica, 120, 171–181. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2015.12.014

Crassidis, J. L. (2006). Sigma-Point Kalman Filtering for Integrated GPS and Inertial Navigation. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 42, 2, 750–756. https://doi.org/10.1109/TAES.2006.1642588

Hoteit, I., Luo, X., Pham, D.-T, & Moroz, I. M. (2010). Particle Kalman Filtering: A Nonlinear Framework for Ensemble Kalman Filters. AIP Conferense Proceedings, 1281, 1, 1075–1079. https://doi.org/10.1063/1.3497823

Zimchuk, I. V., Shapar, T. M., & Kovba, M. V. (2024). Syntez alhorytmiv filtratsii rezultativ vymiriuvan v systemakh navihatsii bezpilotnykh litalnykh aparativ [Synthesis of Measurement Filtering Algorithms in Navigation Systems of Unmanned Aircraft]. Visnyk NTUU KPI Seriia – Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia [Bulletin of NTUU “KPI”. Series Radio Engineering, Radio Equipment Manufacturing],96, 21–27. https://doi.org/10.20535/RADAP.2024.96.21-27 [in Ukrainian].

Buhaiov, D. V., Avrutov, V. V., & Nesterenko, O. I. (2020). Eksperymentalne porivniannia alhorytmiv vyznachennia oriientatsii na bazi komplimentarnoho filtra ta filtra Madzhvika [Experimental Comparison of Orientation Determination Algorithms Based on a Complementary Filter and a Madzhvik Filter]. Avtomatyzatsiia tekhnolohichnykh i biznes-protsesiv [Automation of Technological and Business Processes], 12, 3, 9–18. https://doi.org/10.15673/atbp.v12i3.1855 [in Ukrainian].

Stepanov, O. A., Vasiliev, V. A., & Basin, M. V. et al. (2021). Efficiency Analysis of Polynomial Filtering Algorithms in Navigation Data Processing for a Class of Nonlinear Discrete Dynamical Systems. IET Control Theory & Applications, 15, 2, 248–259. https://doi.org/10.1049/cth2.12036

Zabolotnii, S. V. (2010). Tsyfrove obroblennia syhnaliv: navch. posib. [Digital Signal Processing: a textbook]. ISBN 978-966-402-093-7 [in Ukrainian].