基于卡尔曼滤波的仪表着陆机载设备解算处理.pdf
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1、122现代导航2024年基于卡尔曼滤波的仪表着陆机载设备解算处理魏子辉1,王皓1,雷弘宇2(1中国电子科技集团公司第二十研究所,西安7 10 0 6 8;2 西安交通大学,西安7 10 0 49)摘要:仪表着陆系统在测量中用到了多种滤波来提高精度,例如数字滤波器等,可系统在测量中仍然会受飞行姿态、环境、测量不确定性等因素的影响,在测量值与真值之间出现一定偏差,亦或测量值出现部分毛刺跳变。考虑到滤波算法都是需要一定的运算数据和硬件资源,算法越复杂占用资源越多。从实际工程应用出发,选用具有计算效率高、稳定性强和存贮量要求不高等特点的卡尔曼滤波算法,将其应用于仪表着陆机载设备中,来提高测量精度。关键
2、词:仪表着陆系统;卡尔曼滤波;音频调制度差中图分类号:TN965文献标志码:A文章编号:16 7 4-7 97 6-(2 0 2 4)-0 2-12 2-0 4Calculation and Processing of Instrument Landing System EquipmentBased on Kalman FilterWEI Zihui,WANG Hao,LEI HongyuAbstract:The instrument landing system has used various filters to improve accuracy in measurement,such
3、as digital filters.But the system may still experience certain deviations between the measured values and the true values due to factors such as flightattitude,environment and measurement uncertainty,or some burrs and jumps in the measured values.Considering that filteringalgorithms require a certai
4、n amount of computational data and hardware resources,the more complex the algorithm,the moreresources it occupies.Starting from practical engineering applications,the Kalman filtering algorithm with high computationalefficiency,strong stability,and low storage requirements is selected,which is appl
5、ied in instrument landing airborne equipment toimprove measurement accuracy.Key words:Instrument Landing System;Kalman Filter;Difference in Depth ModulationILS主要由机载设备和地面设备组成,通过机0引言据调查显示,飞机着陆阶段是飞机事故高发时段,因此飞机着陆阶段的精密引导尤为重要 4,而仪表着陆系统(Instrument Landing System,ILS)作为精密引导设备,在飞机进场阶段起着很大作用。收稿日期:2 0 2 3-10-1
6、9。魏子辉(1992.12 一),陕西西安人,硕士,工程师,主要研究方向为陆基无线电导航。载设备接收地面导航台站发出的导航信号,通过一系列严密解算工作,实时地向飞行员提供引导信息,可以为飞行员在能见度比较低,或者完全不可见的天气情况下,提供飞机安全着陆的保障 5。ILS 的地面设备由航向发射台、下滑信标发射台和指点标发射台组成,航向发射台通过沿跑道中心线发射航向信号来建立一条航道,下滑台也通过类似的方法建立一条下滑道,飞机通过机载ILS设备接收航向信号和下滑信号并计算音频调制度差(Difference in Depth Modulation,D D M)值,确定第2 期自身与中心航道的相对位置
7、,只要飞机保持在中心航道飞行,就可沿正确方向飞近跑道,平稳地下降高度,最终完成着陆 6 。ILS作为精密导航系统,其机载设备从接收空间信号到解算出DDM值,需要经过大量的滤波器,从最初始滤除噪声信号开始,再到采样方式涉及的筛选方法,至最终解算出DDM值,要用到数字滤波器、抽取、平滑滤波和自适应滤波器等。虽然ILS已经很成熟了,但是在实际使用过程中,依旧存在各种不确定性,例如天线安装位置、周围环境因素、飞机姿态变化以及测量的不确定性等,这就是通常所说的含有不确定信息的动态系统。这些因素会导致DDM值产生一些偶发的小幅度跳变。因为ILS数据跳变的因素多样化,所以单纯地从信号级别去消除变得不太现实,
8、为了让测量结果进一步接近真值,滤除不确定因素引起的跳变,本文在基于仪表着陆机载设备平台上,提出在ILS机载设备解算过程中加入卡尔曼滤波算法,其具有较强的噪声抑制能力 9,可使输出DDM值更加稳定和准确。1卡尔曼滤波基本原理卡尔曼滤波采用迭代方式利用新观测数据和前一时刻状态估计值,借助状态方程进行计算,经多次迭代可得到原系统状态向量的估计 7 。该算法用了迭代思想,收敛速度快,因其不需要保存过去的测量数据,计算过程只与前一时刻估计值有关,所以所需储存量小 8,被广泛应用于导航系统中,解决系统内部状态估计、信号降噪等问题10 。它依据系统的状态模型和噪声特性,以观测量作为输出,从而计算出系统的状态
9、估计值。系统的状态方程和测量方程如式(1)所示 X,=AXk-I+W(1)L Z,=HX,+V式中:X,是k时刻系统被估计状态变量;A为系统状态转移矩阵;W和V为系统过程噪音矢量,其符合P(W),P(V)=N(0,Q)(Q 为协方差矩阵);Zk是k时刻系统测量变量。卡尔曼滤波算法可以分为五个步骤:魏子辉等:基于卡尔曼滤波的仪表着陆机载设备解算处理1231)基于k-1时刻的估计值k-,去预测k时刻的系统状态值(k时刻估计值),表达如式(2)所示X,=AXk-I+BUk-I式中:Uk-为系统输入;B为控制矩阵。通过状态转移A矩阵,实现了从k-1时刻的状态k-到当前k时刻估计状态文,的转变。2)基于
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