Способ определения шумов в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем

Авторы патента:

Федотов Андрей Анатольевич (RU)

Кутовой Денис Алексеевич (RU)

Перепелкина Светлана Юрьевна (RU)

G06F17/17 - вычисление функций приближенными методами, например интерполяцией или экстраполяцией, сглаживанием, методом наименьших квадратов (интерполяция для числового управления G05B 19/18)

Владельцы патента RU 2638782:

Акционерное общество "Научно-производственное объединение автоматики имени академика Н.А. Семихатова" (RU)

Изобретение относится к способам определения шумов в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем с использованием метода вариации Аллана и может быть использовано при апостериорной обработке показаний инерциальных измерителей с целью получения качественных и количественных оценок основных шумовых характеристик чувствительных элементов инерциальных навигационных систем по результатам испытаний. Техническим результатом является упрощение процедуры осуществления и повышение достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем. Способ содержит этапы, на которых проводят регистрацию и обработку измерительной информации каждого чувствительного элемента инерциальной навигационной системы. При этом на первом этапе обработки измерительной информации формируют массив интервалов осреднения информации, кратных такту съема данных. На втором этапе обработки определяют совокупность значений вариации Аллана, соответствующих интервалам осреднения измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы, как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации. На третьем этапе обработки полученную совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2. Подбор коэффициентов аппроксимирующего полинома осуществляется путем минимизации в логарифмической шкале его суммарного абсолютного расхождения со значениями вариации Аллана. 2 з.п. ф-лы, 1 ил.

Известен способ оценки шумовых составляющих в измерительной информации, описанный в руководстве «IEEE Recommended Practice for Inertial Sensor Test Equipment, Instrumentation, Data Acquisition, and Analysis» (2013 г., стр. 1-145, DOI: 10.1109 / IEEESTD. 2013.6673990), заключающийся в идентификации пяти типовых шумовых составляющих в измерительной информации путем нахождения соответствующих коэффициентов полиномиальной аппроксимации кривой вариации Аллана :

При этом коэффициенты R², K², В², N² и Q² аппроксимирующего полинома находят с использованием метода наименьших квадратов.

Недостатком данного способа является то, что на практике применение метода наименьших квадратов может дать некорректный результат в виде отрицательных значений при оценке заведомо положительных коэффициентов аппроксимирующего полинома вида (1). В этом случае применение метода наименьших квадратов не позволяет дать физическую интерпретацию результатов оценки шумовых составляющих в измерительной информации.

Известен метод определения шумовых коэффициентов с использованием метода вариации Аллана из патента CN №103345569 «Noise coefficient computing method used for Allan variance analysis technology» с датой приоритета 01.06.2013 г. (прототип), заключающийся в специальной итерационной процедуре условной оптимизации на основе метода наименьших квадратов, исключающего возможность получения отрицательных значений коэффициентов аппроксимирующего полинома вида(1).

Недостатками данного метода являются сложность процедуры осуществления из-за отсутствия явно заданного критерия оптимизации и низкая достоверность из-за отсутствия сведений о точности получаемых оценок шумовых коэффициентов.

Технические результаты заявляемого способа заключаются в упрощении процедуры осуществления и повышении достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем за счет задания явного критерия оптимизации.

Упрощение и повышение достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем достигаются даже в условиях отсутствия начальных сведений о предполагаемом уровне оцениваемых шумов.

Технические результаты достигаются за счет того, что проводят регистрацию и обработку измерительной информации каждого чувствительного элемента инерциальной навигационной системы. При этом на первом этапе обработки измерительной информации формируют массив интервалов осреднения информации, кратных такту съема данных. На втором этапе обработки измерительной информации определяют совокупность значений вариации Аллана, соответствующих интервалам осреднения измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы, как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации. На третьем этапе обработки измерительной информации полученную совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2. Подбор коэффициентов аппроксимирующего полинома осуществляется путем минимизации в логарифмической шкале его суммарного абсолютного расхождения со значениями вариации Аллана.

Предложенный способ может быть реализован в соответствии с фигурой 1.

Производится регистрация измерительной информации с чувствительного элемента для оценки шумовых составляющих в измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы.

Затем на первом этапе формируется массив интервалов осреднения измерительной информации {τ_k}, кратных такту съема измерительной информации.

Для сокращения времени расчета вариации Аллана формируется массив интервалов осреднения информации с более широким шагом исходя из равномерности осреднения в логарифмической шкале в соответствии с формулой:

где Δt - такт съема измерительной информации,

Δs - коэффициент для формирования набора из совокупности интервалов осреднения измерительной информации (0<Δs≤1),

- операция взятия целой части числа путем отбрасывания его дробной части,

L - общее количество опросов измерительной информации.

Например, для Δs=0.1 время расчета сокращается примерно в 10³ раз при обработке данных, записанных на трехчасовом интервале наблюдения с шагом съема информации 0.004 с. При этом потеря точности при данном способе формирования массива интервалов осреднения информации не превышает 1%.

На втором этапе осуществляется расчет вариации Аллана по полученной измерительной информации в соответствии с формулой:

где - количество опросов на интервале осреднения ,

ΔN(t_i) - выходной сигнал чувствительного элемента на момент опроса t_i.

Третий этап заключается в минимизации суммарного абсолютного расхождения значений вариации Аллана и аппроксимирующего полинома в логарифмической шкале по набору из пяти коэффициентов R², K², В², N² и Q² полинома в соответствии с целевой функцией вида (4):

где Δt=(t_k+1-t_k) - шаг съема измерительной информации (интервал времени между моментами опроса t_k и t_k+1),

τ_k - интервал осреднения измерительной информации, кратный Δt; для равномерного шага построения кривой вариации Аллана τ_k=k⋅Δt, ,

Т=L/Δt - количество данных в обрабатываемом наборе измерительной информации.

Шаг подбора коэффициентов R², K², В², N² и Q² аппроксимирующего полинома кривой вариации Аллана при минимизации суммарного абсолютного расхождения (4) выбирается исходя из допустимого уровня точности определения коэффициентов.

Предлагаемая целевая функция (4) включает в себя уровень достоверности вариации Аллана , рассчитываемый в соответствии с руководством «IEEE Std 952-1997. IEEE Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Single-Axis Interferometric Fiber Optic Gyros» по формуле (5), что позволяет повысить точность оценок шумов в измерительной информации:

где σ_B(τ) - среднее квадратическое отклонение относительной погрешности значений σ_A(τ).

Минимизацию проводят посредством использования стандартных способов многопараметрической оптимизации.

Упрощение и повышение достоверности определения шумовых составляющих в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем достигается за счет минимизации нелинейной целевой функции в виде суммарного абсолютного расхождения вариации Аллана и аппроксимирующего полинома в логарифмической шкале. При этом совокупность значений вариации Аллана, соответствующих интервалам осреднения измерительной информации чувствительного элемента инерциальной навигационной системы, определяется как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации; совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2 в модуле аппроксимации.

1. Способ определения шумов в измерительной информации чувствительных элементов инерциальных навигационных систем, заключающийся в регистрации и обработке измерительной информации, отличающийся тем, что на первом этапе обработки измерительной информации формируют массив интервалов осреднения исходя из кратности такту съема измерительной информации, на втором этапе обработки измерительной информации для выбранного набора интервалов осреднения определяют совокупность значений вариации Аллана, как квадрат среднего квадратического относительного двухвыборочного отклонения измерительной информации, на третьем этапе обработки измерительной информации совокупность значений вариации Аллана аппроксимируют полиномом со степенями -2, -1, 0, +1, +2, при этом подбор коэффициентов аппроксимирующего полинома осуществляют путем минимизации в логарифмической шкале его суммарного абсолютного расхождения со значениями вариации Аллана.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что интервалы осреднения измерительной информации выбирают исходя из равномерного изменения их длины в логарифмической шкале.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что выбор интервалов осреднения измерительной информации {τ_k} производят по формуле:

где Δt - такт съема измерительной информации,

[…]_ЦЧ - операция взятия целой части числа путем отбрасывания его дробной части,

L - общее количество опросов измерительной информации.

Изобретение относится к средствам обработки информации для сглаживания и прогнозирования стационарных и нестационарных случайных процессов. Технический результат заключается в расширении функциональных возможностей путем увеличения реального времени прогноза в четыре раза при том же объеме буфера памяти предыстории, без какого-либо ущерба для точности прогноза.

Способ устранения шума на растровых изображениях на основе полной вариации // 2623898

Данное изобретение относится к области обработки изображений. Техническим результатом является эффективное устранение как гауссовского и пуассоновского шумов в отдельности, так и линейной комбинации этих шумов.

Адаптивное цифровое сглаживающее и прогнозирующее устройство // 2622852

Изобретение относится к средствам обработки информации для прогнозирования стационарных и нестационарных случайных процессов. Технический результат заключается в повышении точности прогноза на динамических режимах.

Адаптивное цифровое прогнозирующее устройство // 2622851

Изобретение относится к средствам обработки информации для сглаживания и прогнозирования стационарных и нестационарных случайных процессов. Технический результат заключается в удвоении времени прогноза при заданном аналитическом буфере (памяти) предыстории процесса.

Устройство обнаружения и устранения аномальных измерений // 2616568

Изобретение относится к области вычислительной техники. Технический результат - обнаружение и устранение аномальных измерений при фиксированном значении вероятности ложной тревоги.

Устройство для вычисления функциональных зависимостей // 2602989

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано в специализированных устройствах обработки информации. Техническим результатом является повышение быстродействия при фиксированных точностных характеристиках и программно-аппаратурных затратах.

Эффективный способ определения режимных значений случайных геофизических величин // 2586694

Изобретение относится к способам определения режимных значений геофизической величины W - скорости ветра, высоты волнения, температуры воздуха. Геофизическую величину W многократно измеряют, по результатам измерений формируют временной ряд данных W(t) и, с использованием ряда данных измерений W(t), строят эмпирическую вероятностную функцию обеспеченности F(W), затем для нее определяют аналитическую аппроксимацию функции обеспеченности Fap(W), которую экстраполируют за пределы максимального значения данных измерений WM до значения заданного вероятностного режима, по которому определяют искомое режимное значение геофизической величины.

Устройство восстановления двумерных сигналов на основе реконструкции искаженных пикселей изображений // 2582554

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано в системах анализа и обработки изображений, цифровом телевидении. Техническим результатом является уменьшение погрешности восстановления изображений за счет повышения точности поиска похожих блоков путем учета текстурных особенностей изображений.

Устройство восстановления карты глубины сцены // 2580466

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к системам обработки изображений. Техническим результатом является уменьшение погрешности определения расстояния от объектов сцены до камеры сенсора.

Устройство восстановления искаженных значений пикселей изображений // 2580456

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к системам обработки изображений. Техническим результатом является уменьшение погрешности восстановления изображений.

Цифровое прогнозирующее устройство // 2643645

Изобретение относится к средствам обработки информации для прогнозирования стационарных и нестационарных случайных процессов и может быть использовано в цифровых системах контроля и наведения. Техническим результатом является увеличение времени прогноза в пять раз. Устройство содержит три вычитателя, два субблока расчета квадратичного и линейного прогнозов, субблок расчета первой производной, сумматор усреднения, субблок подсчета приращений скорости процесса, схему коррекции кода прогноза на динамике и дополнительный субблок коррекции кода прогноза на стационарном режиме. 5 ил., 1 прил.

Способ выделения тренда нестационарного процесса с адаптацией интервалов аппроксимации // 2645273

Изобретение относится к области вычислительной техники, в частности к цифровой обработке сигналов. Техническим результатом является сокращение времени обработки. В способе при выделении тренда нестационарного процесса адаптируют интервалы аппроксимации таким образом, что дискретную реализацию нестационарного процесса, представляющую сумму полезного сигнала и шума, последовательно разбивают на интервалы, на каждом из которых осуществляют аппроксимацию методом наименьших квадратов, ширину первого интервала выбирают равной части от общей продолжительности единственной дискретной реализации, выполняют аппроксимацию данного интервала и, если несоответствие аппроксимации превышает заданное значение, аппроксимацию повторяют, задавая ширину интервала равной части ее предыдущего значения, для каждого последующего интервала задают ширину, равную значению на предыдущем интервале, выполняют аппроксимацию и, если получают несоответствие аппроксимации меньше заданного значения установленное число раз подряд, увеличивают ширину последующего интервала, а если получают несоответствие аппроксимации больше заданного значения, то ширину текущего интервала выбирают равной части ее имеющегося значения и повторяют аппроксимацию, причем если ширина последнего интервала выходит за пределы единственной дискретной реализации нестационарного процесса, то ширину этого интервала ограничивают шириной оставшегося неаппроксимированного интервала.

Способ моделирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов // 2647702

Изобретение относится к области радиотехники. Технический результат – обеспечение восстановления изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов за счет моделирования изображений в виде случайных полей на основе стохастических дифференциальных уравнений в частных производных второго порядка. Способ моделирования изображений в радиолокационных системах дистанционного зондирования протяженных объектов заключается в разработке моделей восстанавливаемого изображения, причем в качестве математической модели восстанавливаемого радиолокационного изображения используют стохастические дифференциальные уравнения в частных производных второго порядка, которые позволяют описать различные по характеру изображения, а также определить связь между типом изображения и вероятностными характеристиками моделей за счет аппроксимации статистической корреляционной функции реальных изображений определенного типа подходящим аналитическим выражением для корреляционных функций разработанных моделей, причем полученную априорную корреляционную функцию модели используют в качестве параметра регуляризации при решении задачи оптимального восстановления изображений. 13 ил., 1 табл.