Анализ возможности улучшения характеристик авиационных каналов передачи данных за счет навигационной поддержки от приемоиндикатора СРНС

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

2006
НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Радиофизика и радиотехника
№ 98(2)
УДК 629.7. 351
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ УЛУЧШЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК АВИАЦИОННЫХ КАНАЛОВ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ ЗА СЧЕТ НАВИГАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ОТ ПРИЕМОИНДИКАТОРА СРНС
М.С. ИЗГУТДИНОВ
Статья представлена доктором технических наук, профессором Рубцовым В. Д.
Рассматривается возможность улучшения характеристик авиационных каналов связи посредством навигационной поддержки от спутниковой радионавигационной системы.
В современных бортовых приемоиндикаторах РНС, в частности, СРНС типа GPS или ГЛОНАСС, для реализации высокоточных дифференциального и относительного методов навигационных определений в локальных радионавигационных сетях, используемых для обеспечения посадки ВС, применяется комплексирование приемоиндикатора СРНС со средствами связи, обеспечивающими передачу навигационных поправок.
Такое комплексирование актуально также в связи с внедрением в практику перспективной технологии УВД с использованием автоматического зависимого наблюдения (АЗН), при котором навигационная информация с борта ВС передается в центр УВД по связному каналу.
Комплексирование полезно и с точки зрения улучшения характеристик дискретного канала связи, а именно: его системы синхронизации. Физическими предпосылками к этому являются наличие функционально связанных параметров связных и навигационных сигналов и информационная избыточность навигационных измерений.
Рассмотрим с этих позиций объединение в единую систему связного приемника и приемо-индикатора СРНС. При этом уравнения наблюдения на связном и навигационном входах приемника соответственно запишутся:
Здесь $!(*, 1, 0) — связной сигнал, зависящий как от вектора непрерывных параметров 1, так и от дискретного параметра 0, несущего информацию о передаваемом сообщении. Рассмотрим случай использования фазоманипулированного сигнала, обеспечивающего, как известно, наиболее высокую помехоустойчивость канала связи. При этом имеем:
где А0 — амплитуда сигнала- g (# - т) и 0(# - т) — символы модуляции сигнала псевдослучайной последовательностью и данными, а вектор непрерывных параметров 1 включает в себя случайные фазу ф, задержку т и доплеровскую частоту ю сигнала.
Сигнал, поступающий с выхода приемоиндикатора S2(t, 1, 0) содержит укороченный вектор непрерывных параметров
?i (t) = Si (t, 1, 0) + ni (t), ?2(0 = S2(t, 1) + u (t).
(1)
(2)
Si (t, 1, 0) = Ao g (t-t) 0 (t — t) cos (Wot + j),
(3)
1=Гt]=ЇD/c
wj ІЛ W"/cJ
(4)
где Б — расстояние между приемным и передающим устройствами- Ур — радиальная скорость объекта- Ш — несущая частота сигнала- с — скорость распространения радиоволн.
Шум наблюдения в связном канале п^) полагаем белым гауссовым с нулевым математическим ожиданием и спектральной плотностью N½, а шумы наблюдения в навигационном канале «(?) — окрашенными. При этом процессы 1(*) и и (#) полагаем марковскими, описываемыми стохастическими дифференциальными уравнениями:
(5)
(6)
1 = -1 + „1,
и = --Аи и + аи Пи ,
ф& quot- 0 0 1 & quot-
где 1 = X, А1 = 00 — V ю,
ю 00 -а1 _
л/ N, 12 0 0
1 = 0 & gt- х/2 0, и =
0 0 -?N. 12 _
и.
и.
а 2 0
0 -а
а.
fNj2 0
0 л/^2
а/ и N — соответствующие коэффициенты сноса и спектральные плотности. Априорные уравнения (5), (6) и уравнения наблюдения (1), (2) позволяют с использованием марковской теории оптимальной нелинейной фильтрации синтезировать квазиоптимальные алгоритмы комплексной обработки связного и навигационного сигналов, а затем с помощью моделирования на ЭВМ получить точностные и динамические характеристики синтезированной системы и сравнить их с характеристиками некомплексированной системы.
В рамках гауссовой аппроксимации апостериорной плотности вероятностей вектора непрерывных параметров 1, позволяющей перейти к приближенным соотношениям для математического ожидания 1 и вторых центральных моментов Я аппроксимирующего гауссова распределения, квазиоптимальные алгоритмы фильтрации имеют вид [1]:
Я = Я + -Я + Я
йГ
л
йА
+ Я
й г й12
(7)
(8)
Коэффициенты этих уравнений в случае, когда одна часть наблюдений проводится на фоне белых, а другая часть — на фоне окрашенных шумов наблюдения, равны [2]:
А = А1 '- 1 * +В12 '- В22і[х2 — А2 1 Г = АТ — В- - [Xі - А2 /2]+ А2 '- ВІІХ2 — А2 /2І
В = В33 — В12 '-В- '- ВІ2,
(9)
(10)
и
А = S“ Аг = 1 + Ai-X-Au[xг -521
где
в.
л
+еи& lt-, Взз = СхСТ.
Опуская выкладки, для рассматриваемого случая получаем уравнение для вычисления вектора оценок в виде:
где
г
& quot-ф & quot- * 3
о * .т ^
х = + ^ Р2х +
Оо
со _-а1° * + N о Р2о _
*і,'- ^
Р1х'- ^г+ 2а2 ^2Х
Р2х- + 2(аз -а1)р2
ю»
2га
2 А
^1Ф=-№ Х ^ -х *)*іп (ш"*+ф *і
_ 2А г ?#(*-х*) /
Р х =----0 -----С0 $(юаІ + ф *)

=
N1
1

Nх + N2
Х х + °* + а2(Хх-х *)
о
Р =
* 2га
^ «+а1® * +аз (Х"-® *)1
га 3
г=Г+Г Х§(і - х а) со8(®о*+ф *)*•
(12)
7'-
Оценка дискретного параметра 0 на к-м тактовом интервале производится в соответствии с алгоритмом: I & gt- & lt-0.
Отличие комплексированного алгоритма от некомплексированного заключается в том, что для последнего в уравнении (12) следует положитьх = F2w = 0.
Был проведен сравнительный анализ этих алгоритмов путем их стохастического моделирования на ЭВМ. На рис. 1 приведены зависимости вероятности ошибочного приема дискретного параметра 0, которые определялись как зависимость относительной частоты несовпадений оценочных значений 0* с истинными значениями от отношения сигнал/шум на тактовом интервале ц = А0 Т0 / Ль Как видим, при большом значении ц обе кривые мало различимы, а при приближении к пороговому значению ц вероятность ошибочного приема в комплексированной системе (кривая 1) значительно меньше, чем в некомплексированной (кривая 2), что может быть объяснено проявлением эффекта «перескоков фаз», связанного с полимодальностью апостериорного распределения фазы.
На рис. 2 приведены зависимости от ц выигрыша в дисперсии оценки 8/ = С2? некомпл. /с2/компл. непрерывных параметров ф, х, Ю при переходе от некомплексированной к комплексированной системе. Из анализа этих зависимостей видно, что выигрыш существенен, особенно при приближении к пороговому значению ц.
На рис. 3 приведены зависимости дисперсии оценки частоты от времени 8Ю = С2щ (^)/С2щ (0) для комплексированной (кривая 1) и некомплексированной (кривая 2) систем.
Как видно из этих зависимостей, комплексирование существенно улучшает динамические характеристики системы.
Таким образом, использование навигационной поддержки от приемоиндикатора СРНС позволяет существенно повысить достоверность передачи данных по каналу связи. При этом улучшение точностных и динамических характеристик систем слежения за непрерывными параметрами связного сигнала свидетельствует об улучшении указанных характеристик системы синхронизации канала передачи данных. Причем, поскольку частота и задержка сигнала «Уі(*, 1, 0) к началу сеанса связи известны с достаточной точностью на основании данных, получаемых с выхода приемоиндикатора СРНС, в канале синхронизации возможно исключение режима поиска сигнала.
Рис. 1 Рис. 2 Рис. 3
ЛИТЕРАТУРА
1. Тихонов В. И., Харисов В. Н., Смирнов В. А. Оптимальная фильтрация дискретно-непрерывных процессов // Радиотехника и электроника, 1978, т. 23, № 7.
2. Ярлыков М. С. Статистическая теория радионавигации. — М.: Радио и связь, 1985.
THE ANALYSIS OF POSSIBILITY OF IMPROVEMENT OF AVIATION RADIO CHANNELS CHARACTERISTICS BY NAVIGATION SUPPORT FROM SATELLITE RADIO-NAVIGATION
SYSTEM
Izgutdinov M.S.
The possibility of improvement of aviation radio channels characteristics by navigation support from satellite radionavigation system is considered.
Сведения об авторе
Изгутдинов Марат Сафаргалеевич, 1973 г. р., окончил ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского (1996), ведущий инженер-конструктор МКБ «Компас», автор 2 научных работ, область научных интересов -навигация и управление воздушным движением.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой