ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛОЖЕНИЯ НАЗЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ НА БОРТУ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА

© К.С.Кондрашов, В.Н.Воронков, В.Н.Жураковский, Т.Н.Тян
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Секция "Проблемы ракетной и космической техники"
2015 г.

В докладе рассмотрены теоретические и практические аспекты алгоритма определения положения наземных объектов по их излуче-нию с помощью пассивного радиопеленгатора, базирующегося на космическом аппарате (КА). Использование пассивной системы позволяет снизить энергопотребление на борту и улучшить массо-габаритные показатели, в связи с чем данная тема является перспективной и актуальной. При этом, однако, точность определения пеленга на выходе тракта обработки сигналов весьма мала, номенклатура принимаемых сигналов велика, а вычислительные ресурсы ограниченны. В отечественной литературе данная тема раскрыта недостаточно, особенно в части практической реализации в условиях низкой точности входных данных и ограниченных ресурсов.

Представлена структура алгоритма, осуществляющего два ос-новных этапа: обнаружение активной станции на поверхности Земли по последовательности измерений пеленга с учётом его неопределён-ности и движения КА, а также последующее уточнение её координат.

Приводится сравнение вариантов реализации этапа обнаруже-ния с использованием различных систем координат, связанных с зем-ной поверхностью (локально-плоской, СК-95, WGS 84). Размерность входных данных (пеленг объекта) не позволяет определить его поло-жение по одному измерению. Каждое измерение определяет трёхмер-ную область (с учётом неопределённости пеленга), пересечение кото-рой с земной поверхностью формирует последовательность возмож-ных положений объектов, которые нужно обрабатывать совместно в процессе движения КА. Данная операция и реализована на этапе обнаружения путём формирования гистограммной оценки плотности вероятности распределения координат объектов на поверхности Земли.

Обнаружение станций может потребовать совместной обработ-ки нескольких близлежащих точек, для чего рассматривается алгоритм кластеризации (k-means с использованием метрики Махаланобиса).

В рамках этапа уточнения приводится байесовский (расширен-ный фильтр Калмана) и небайесовский (метод наименьших квадратов) подход. Приводится выражение для потенциальной точности измере-ния с помощью усреднения порога Рао-Крамера с учётом априорной плотности координат объектов.

С учётом высказанных теоретических соображений и модели алгоритма на персональном компьютере приводятся особенности его реализации на бортовой вычислительной машине с учётом ограничен-ных ресурсов. Приводится структура программы реального времени и раскрываются проблемы обработки потока входных данных при раз-ной его интенсивности.

 
 

Ссылки партнёров