Adaptive Estimation and Identification of Signals of Satellite Radio Navigation Systems

Abstract

Ключевые слова: адаптивное оценивание; дискретно-непрерывный про-цесс; идентификация; марковская теория оценивания случайных процессов.Аннотация: Методами марковской теории оценивания случайных процес-сов решена задача получения комплексных оптимальных алгоритмов адаптивного оценивания и идентификации сигналов спутниковых радионавигационных сис-тем, которая сводится к задаче идентификации и адаптивного оценивания дис-кретно-непрерывных процессов. Дискретный процесс представляет собой двух-компонентный составной процесс, каждая компонента которого является вектор-ным процессом. Непрерывный процесс представляет собой многокомпонентный диффузионный процесс. Задача идентификации рассматривается как задача пара-метрического оценивания. ВведениеВ настоящее время для решения задач навигации наземных подвижных объ-ектов (НПО) используются навигационные системы (НС), обеспечивающие оп-ределение координат с точностью до 100 м [1 -4]. Основу таких НС составляют инерциальная навигационная система (ИНС) и аппаратура потребителя (АП) ра-диосигналов спутниковой радионавигационной системы (СРНС). В современных НС для определения текущих координат и параметров движения используются комплексные алгоритмы, разработанные методами оптимальной линейной фильт-рации [5 -9]. Необходимость решения НПО специальных задач, таких как поис-ково-спасательные работы, задачи Минобороны России, МВД России, ФСБ Рос-сии требует создание НС, которые осуществляли бы определение координат с точностью 5…15 м, а также обеспечивали бы контроль целостности навигаци-онной информации СРНС [5, 10, 11]. Под последним понимается возможность определять отказ навигационного космического аппарата (НКА) и передачу не-верных навигационных данных НКА СРНС. Имеющиеся на сегодняшний день системы обеспечения потребителей сигналами тревоги об отказе НКА и недосто-верности навигационных сигналов НКА СРНС не обеспечивают необходимое для выявления факта нарушения целостности время порядка 15…30 с при решении поисково-спасательных задач [5].Существенный положительный эффект при разработке НС, обеспечивающих решение вышеуказанных задач, достигается на основе применения методов мар-ковской теории оценивания случайных процессов, путем синтеза алгоритмов комплексной первичной обработки информации [12]. Применение данных мето-дов синтеза позволяет: во-первых, обеспечить высокий уровень интеграции обо-