ний ошибок на каждом шаге
.
Начальные условия в данном случае
—
это информация об оценках вектора состояния на последнем шаге ра
-
боты фильтра Калмана
,
на котором присутствовал сигнал корректора
,
т
.
е
.
на котором матрица измерений
H
не была нулевой
.
От точности
введенных начальных условий зависит точность всего последующе
-
го прогноза
.
Соответственно
,
при неправильном вводе таких условий
прогноз может оказаться несостоятельным
.
Одним из возможных путей повышения точности прогноза является
уточнение начальных условий перед началом режима прогноза
.
Такое
уточнение можно провести при помощи так называемых длиннопери
-
одических окон
,
вводимых отдельно для некоторых компонентов век
-
тора состояния
.
Длиннопериодические окна вводятся для осреднения
значений некоторых параметров вектора состояния по тому или иному
закону на некотором промежутке времени до начала режима прогно
-
за
.
Осреднение может осуществляться для таких параметров
,
как при
-
веденная постоянная скорость дрейфа гироскопа
,
ее производная
,
по
-
грешность ориентации в горизонте
.
Важно отметить
,
что осреднение
производится непрерывно по мере поступления данных об ошибках
ИНС
,
пока присутствует сигнал корректора
.
Таким образом
,
каждый
новый кадр поступающей дискретной информации добавляется в длин
-
нопериодическое окно
,
а наиболее устаревший вытесняется
,
после чего
производится пересчет среднего значения в обновленном массиве дан
-
ных
.
Можно сказать
,
что данное окно движется вместе с поступающей
на вход фильтра информацией
.
Теперь при пропадании сигнала корректора в качестве начальных
значений для прогноза используются уже не последние оцененные к
данному моменту времени фильтром параметры вектора состояния
,
а
осредненные
.
Это позволяет
“
сгладить
”
возможные выбросы и откло
-
нения оцениваемых параметров
,
которые часто присутствуют в дис
-
кретной информации
.
Следует заметить
,
что эффективность применения длиннопериоди
-
ческих окон увеличивается по мере приближения значений параметров
вектора состояния к установившимся значениям
.
Это связано с тем
,
что
чем больше времени проходит с момента взлета
,
тем больше дискрет
-
ных параметров
,
входящих в длиннопериодическое окно
,
принимает
более точное значение
,
и тем точнее осредненная величина
.
Введение
таких окон в самом начале полета нецелесообразно
.
Для подтверждения эффективности введения длиннопериодиче
-
ских окон авторами смоделированы полеты
,
в которых включение в
режим прогноза осуществлялось спустя различное время с начала по
-
лета
(1,5; 2; 2,5
и
3
ч
).
Для сравнения приведены графики прогнозов
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. “
Приборостроение
”. 2003.
№
3 65
