Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методы и алгоритмы обработки информации для позиционирования мобильных промышленных объектов на базе ГЛОНАСС/GPS

Диссертация: Методы и алгоритмы обработки информации для позиционирования мобильных промышленных объектов на базе ГЛОНАСС/GPS
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Обобщенные методы и алгоритмы определения координат могут быть использованы в качестве интеллектуальной базы для создания ГЛОНАСС/GPS — приемников и написания программ постобработки навигационных данных с целью решения широкого спектра задач, таких как сухопутная, морская и воздушная навигация, геодезические работы, управление автомобилями и железнодорожным транспортом. Решение задачи определения… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Обработка кодовых измерений ГЛОНАСС/GPS в абсолютном режиме
    • 1. 1. Введение в теорию определения координат спутниковым навигационным методом
      • 1. 1. 1. Принцип определения координат спутниковым навигационным методом
      • 1. 1. 4. Принцип определения расстояний до спутников
      • 1. 2. 1. Ошибки часов спутника
      • 1. 2. 2. Ошибки вычисления орбит
      • 1. 2. 3. Атмосферные ошибки: ионосферные и тропосферные задержки сигнала
      • 1. 2. 4. Многолучевость
      • 1. 2. 5. Геометрический фактор ухудшения точности
    • 1. 3. Алгоритмы определения координат и коррекции часов спутников ГЛОНАСС/GPS
      • 1. 3. 1. Алгоритм определения координат спутника GPS на момент обсервации в системе WGS
      • 1. 3. 2. Алгоритм определения координат спутников ГЛОНАСС в системе
  • ПЗ
    • 1. 3. 3. Алгоритм преобразования общеземных координат между системами WGS-84 и ПЗ
    • 1. 4. Алгоритм моделирования атмосферных задержек
    • 1. 4. 1. Алгоритм моделирования ионосферы
    • 1. 4. 2. Алгоритм моделирования тропосферы
    • 1. 5. Алгоритм определения координат потребителя по кодовым дальностям в абсолютном режиме
    • 1. 6. Алгоритм определения фактора понижения точности
    • 1. 7. Алгоритм перебора созвездий спутников для определения оптимального навигационного решения
    • 1. 8. Обобщенный алгоритм определения координат по кодовым дальностям в абсолютном режиме
    • 1. 9. Выводы к первой главе
    • 2. 1. Дифференциальный режим измерений по кодовым дальностям
    • 2. 1. 1. Классификация современных дифференциальных систем спутниковой навигации
    • 2. 2. Формат дифференциальных поправок RTCM
    • 2. 2. 1. Сообщение RTCM3. Параметры базовой станции
    • 2. 2. 2. Сообщение RTCM1. Дифференциальные коррекции кодовых дальностей для спутниковой системы GPS
    • 2. 2. 3. Сообщение RTCM31. Дифференциальные коррекции кодовых дальностей для спутниковой системы ГЛОНАСС
    • 2. 3. Традиционные методы дифференцирования навигационного решения
    • 2. 4. Дифференцирование навигационного решения методом вторых кодовых разностей
    • 2. 5. Статистическая оценка метода дифференцирования по вторым кодовым дальностям
    • 2. 6. Применение фильтра Калмана к дифференцированному навигационному решению. Анализ результатов
    • 2. 7. Выводы ко второй главе
  • Глава 3. Обработка фазовых измерений от спутниковых навигационных систем
    • 3. 1. Общий принцип обработки фазовых измерений навигационной аппаратуры
    • 3. 2. Дифференцирование фазовых измеренных дальностей
      • 3. 2. 1. Первые фазовые разности
      • 3. 2. 2. Вторые фазовые разности
      • 3. 2. 3. Третьи фазовые разности
    • 3. 3. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя третьи фазовые разности, методом взвешенных наименьших квадратов
    • 3. 4. Статистическая оценка алгоритма определения координат по третьим фазовым разностям
    • 3. 5. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя вторые фазовые разности, методом взвешенных наименьших квадратов
    • 3. 6. Статистическая оценка алгоритма определения координат по вторым фазовым разностям
    • 3. 7. Выводы к третьей главе
  • Глава 4. Позиционирование мобильных объектов в промышленности
    • 4. 1. Типовая схема реализации задачи позиционирования в дифференциальном режиме
    • 4. 2. Цифровая пространственная модель
      • 4. 2. 1. Общий метод построения цифровых пространственных моделей
      • 4. 2. 2. Метод автоматической съемки данных для построения цифровой пространственной модели для железнодорожных сортировочных станций
    • 4. 3. Позиционирование мобильных промышленных объектов на пространственных цифровых моделях
      • 4. 3. 1. Преобразование из картезианских в географические координаты
      • 4. 3. 2. Преобразование географических координат в локальную декартову систему
    • 4. 4. Применение разработанных методов и алгоритмов для системы позиционирования локомотивов на железнодорожных сортировочных станциях

Методы и алгоритмы обработки информации для позиционирования мобильных промышленных объектов на базе ГЛОНАСС/GPS (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Одной из наиболее важных проблем в сфере контроля и мониторинга мобильных объектов является определение их местоположения. В зависимости от специфики задачи определяются критерии точности, которые варьируются от миллиметров до сотен метров. А от критериев в свою очередь зависит выбор математических методов и алгоритмов для конечного решения.

Для спутниковых навигационных систем существует три источника измерений: кодовые дальности, доплеровские и фазовые измерения. Кодовые измерения являются основой спутниковой навигации и используются во всех навигационных системах. Точность определения координат по коду составляет несколько метров при благоприятных условиях. Доплеровские измерения, как правило, используются для вычисления компонентов вектора скорости и уточнения решения по кодовым измерениям. Фазовые измерения позволяют определять местоположение с сантиметровой точностью, но математические методы и алгоритмы обработки таких измерений очень сложны и ресурсоемки. На данный момент времени основное направление в развитии навигационной аппаратуры — совершенствование алгоритмов совместной обработки всех типов измерений.

Исследуемая задача в мировой практике не является абсолютно новой. Однако в публикациях, посвященных ей, как правило, не описываются математические модели и важные детали алгоритмов, а приводятся лишь конечные результаты. При этом практически отсутствуют источники, в которых была бы описана четкая алгоритмическая схема, пригодная для написания программного обеспечения. Во многом это связано с тем, что данное программное обеспечение является либо коммерческой тайной, либо интеллектуальной собственностью. И особенно это касается высокоточной обработки фазовых измерений, которым в исследовании уделено наибольшее внимание.

Задачи обработки навигационного сигнала были рассмотрены в работах таких отечественных и зарубежных специалистов, как П. Тениссен, П. Йонг, К. Тибериус, Б. Эйсфеллер, А. Джавад, Чен Д., И. Цуй, М. Прэтт, П. Мисра, Ксяо-Хонг, Серапинас Б. Б., Д. Ванг, М. Стюарт, М. Тсакири. Большой вклад в систематизацию и перевод зарубежных материалов по теме исследования сделал Антонович К.М.

Обобщенные методы и алгоритмы определения координат могут быть использованы в качестве интеллектуальной базы для создания ГЛОНАСС/GPS — приемников и написания программ постобработки навигационных данных с целью решения широкого спектра задач, таких как сухопутная, морская и воздушная навигация, геодезические работы, управление автомобилями и железнодорожным транспортом. Решение задачи определения координат подвижных объектов может быть использовано для мониторинга и управления при открытой разработке полезных ископаемых. Несмотря на то, что использование ГЛОНАСС/GPS является весьма актуальным во многих направлениях, анализ показывает, что технология позиционирования и идентификации мобильных объектов на пространственных цифровых моделях в транспортной промышленной сфере развита недостаточно.

Цель исследования диссертационной работы — разработка методов и алгоритмов решения задач обработки информации от спутниковых навигационных систем, определения местоположения подвижных объектов в абсолютном и дифференциальном режимах, способов идентификации позиционируемых подвижных объектов на пространственных цифровых моделях.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

• Исследование традиционных алгоритмов обработки спутниковой навигационной информации и определение их недостатков, связанных в основном с отсутствием статистического анализа полученных решений.

• Классификация и анализ факторов, влияющих на точность определения координат. Особое внимание следует уделить таким факторам понижения точности, ошибка от которых может быть значительно минимизирована методами математического и компьютерного моделирования.

• Разработка алгоритмов навигационных решений в абсолютном и дифференциальном режимах с использованием кодовых и фазовых измерений навигационных сигналов.

• Разработка метода определения оптимального навигационного решения, фильтрация измерений и их сглаживание на основе статистической обработки измерений.

• Разработка метода построения пространственных цифровых моделей и способов идентификации мобильных объектов на них. Для этого необходимо создать алгоритм постобработки навигационных данных и структуру базы данных для хранения пространственной информации и логической связи ее с напольными объектами.

Методы исследования. Поставленные задачи решались с использованием методов математического моделирования, статистического анализа, методов оптимизации, астрофизики, имитационного моделирования и методов разработки специального программного обеспечения для анализа и обработки больших объемов навигационных данных. При разработке методов построения пространственных цифровых моделей и преобразования координат был использован материал из области классической и космической геодезии. Также были использованы специальные алгоритмы оптимизации вычислений для операций с матрицами больших размерностей.

Основные научные положения, выносимые на защиту, и их научная новизна.

• Разработка обобщенного алгоритма на основе анализа, статистической оценки и систематизации традиционных алгоритмов определения координат по кодовым дальностям в абсолютном режиме измерений.

• Метод определения координат по кодовым измерениям в дифференциальном режиме с использованием нелинейного фильтра Калмана.

• Метод определения координат подвижного объекта в дифференциальном режиме по вторым и третьим фазовым разностям с использованием взвешенного метода наименьших квадратов.

• Разработка технологии идентификации мобильных промышленных объектов на пространственных цифровых моделях.

Практическая значимость диссертации заключается в создании алгоритмической базы, на основе которой можно создавать специальное программное обеспечение определения координат подвижных и статических объектов в реальном масштабе времени и в режиме постобработки. Использование алгоритмов позволит несколько раз уменьшить стоимость навигационных приемников по сравнению с западными аналогами, имеющими похожую функциональность.

Достоверность полученных результатов подтверждается применением научно-обоснованных методов исследования и положительной апробацией работы в рамках системы автоматического управления локомотивами на сортировочных станциях (САУЛ), создаваемой для ОАО «РЖД». Программное обеспечение, разработанное на основе диссертационной работы, используется для определения местоположения локомотивов и успешно функционирует на станциях Красноярск-Восточный.

Западносибирской железной дороги, Солнечная Московской железной дороги и Окуловка Октябрьской железной дороги.

Основные положения и результаты исследования одобрены на научных семинарах кафедры АСУ МГГУ (2008;2010 гг).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано шесть работ.

3.7. Выводы к третьей главе.

В третьей главе подводится итог по методам и алгоритмам обработки информации от спутниковых навигационных систем и приводятся результаты исследования по всем рассмотренным алгоритмам: от кодовых измерений в абсолютном режиме до дифференцирования фазовых измерений.

Наиболее удобным методом оценки будет приведение таблицы и графика, иллюстрирующих этапность выполнения соответствующего алгоритма и его ожидаемая точность.

Заключение

.

В диссертационной работе решена актуальная научная и практическая задача определения координат подвижных объектов с высокой точностью с использованием спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS. В процессе исследования лично автором получены следующие результаты:

• Разработан обобщенный алгоритм на основе анализа, статистической оценки и систематизации традиционных алгоритмов определения координат по кодовым измерениям в абсолютном и дифференциальном режимах с использованием фильтра Калмана.

• Разработан метод определения координат в дифференциальном режиме по вторым и третьим фазовым разностям.

• Произведена оценка точности всех разработанных алгоритмов методами статистического анализа, показаны преимущества и недостатки в виде функций распределения и таблиц.

Разработана информационная технология идентификации мобильных промышленных объектов на пространственных цифровых моделях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. .Б. Глобальные системы позиционирования. Москва, 2002.
  2. Leick. A., GPS Satellite Surveying, John Wiley & Sons, Inc., 1995.
  3. D. Magill, Optimal Adaptive Estimation of Sampled Stochastic Processes, IEEE Trans, on Automatic Control, AC-10, No.4, 434−439, October 1965.
  4. R. Brown, Y. Hwang, Introduction to Random Signals and Applied Kalman Fitering, John Wiley & Sons, Inc., 1995.
  5. Akopian D, Syrja Rinne J (2002) A network aided iterated LS method for GPS positioning and time recovery without navigation message decoding, 2002.
  6. Walter T, Enge P. Weighted RAIM for precision approach. Proceedings of Institute of Navigation GPS, Salt Lake City, 1995.
  7. Murphy, T, et. al. «Early Operational Experience with New Capabilities Enabled by GBAS Landing Systems (GLS)», Proceedings of the ION National Technical Meeting, 2006.
  8. Lo, Sherman C., Peterson, Benjamin В., Enge, Per K., «Proving the Integrity of the Weighted Sum Squared Error (WSSE) Loran Cycle Confidence Algorithm», Navigation: The Journal of the Institute of Navigation, Vol. 54 No. 4, 2007.
  9. Blanch, Juan, Ene, Alex, Walter, Todd and Enge, Per, «An Optimized Multiple Hypothesis RAIM Algorithm for Vertical Guidance,» Proceedings of the Institute of Navigation GNSS Conference, Fort Worth, TX September, 2007.
  10. Paul de Jonge and Christian Tiberius, «The LAMBDA method for integer ambiguity estimation: implementation aspects», 1996.
  11. Teunissen, P.J.G., P.J. de Jonge, and C.C.J.M. Tiberius. The volume of the GPS ambiguity search space and its relevance for integer ambiguity resolution, 1996.
  12. Teunissen, P.J.G. Size and shape of L1/L2 ambiguity search space, 1996.
  13. Teunissen, P.J.G. Rank defect integer least-squares with applications to GPS, 1996.
  14. Teunissen, P.J.G. An analytical study of ambiguity decorrelation using dual frequency and carrier phase, 1996.
  15. Han, S., Ambiguity recovery for GPS long range kinematic positioning, 8th Int. Tech. Meeting of the Sat. Div. of the U.S. Inst, of Navigation, Palm Springs, California, 12−15Sept, 349−360, 1995.
  16. Han, S., Carrier phase-based long-range GPS kinematic positioning, PhD Dissertation, UNISURV rept. no. S-49, School of Geomatic Engineering, The University of New South Wales, 185pp, 1997.
  17. , H. & H.J. Euler, On-the-fly ambiguity resolution for precision differential positioning, 5th Int. Tech. Meeting of the Satellite Div. of the U.S. Inst, of Navigation, Albuquerque, New Mexico, 22−24 Sept., 607−613, 1992.
  18. , H. & U. Vollath, Carrier phase ambiguity resolution using GPS and GLONASS signals, 9th Int. Tech. Meeting of the Satellite Div. of the U.S.1.st, of Navigation, Kansas City, Missouri, 17−20 Sept., pages 917−923, 1996.
  19. Leick, A., J. Li, J. Beser & G. Mader, Processing GLONASS carrier phase observations theory and first experience, 8th Int. Tech. Meeting of the Sat. Div. of the U.S. Inst, of Navigation, Palm Springs, California, 12−15 Sept., 1041−1047, 1995.
  20. Teunissen, P.J.G., A new method for fast carrier phase ambiguity estimation, IEEE Position Location & Navigation Symp., Las Vegas, Nevada, 11−15 April, 562−573, 1994.
  21. Wanninger, L., Improved ambiguity resolution by regional differential modelling of the ionosphere, 8th Int. Tech. Meeting of the Satellite Div. of the U.S. Inst, of Navigation, Palm Springs, California, 12−15 Sept., 55−62, 1995.
  22. Dai, L., J. Wang, C. Rizos and S. Han, Real-time carrier phase ambiguity resolution for GPS/GLONASS reference station networks, to be pres. Int. Symp. on Kinematic Systems in Geodesy, Geomatics & Navigation (KIS2001), Banff, Canada, 5−8 June, 2001.
  23. , C. «The GPS Data Weight Matrix: What Are the Issues ?», In Proceedings of the National Technical Meeting of the Institute of Navigation. SanDiego, California, 1999.
  24. Tiberius, C. and Kenselaar, F. «Estimation of the Stochastic Model for GPS Code and Phase Observables». Survey Review, 35(277), pages 152−159, 2000.
  25. Tiberius, C., Jonkman, N., and Kenselaar, F. «The Stochastics of GPS Observables». GPS World, 10(2), pages 49−54, 1999.
  26. , C. «Recursive Data Processing for Kinematic GPS Surveying». Netherlands Geodetic Commission, Publication No.45. Delft, The Netherlands, 1998.
  27. A.A., «Математическая статистика. Учебник. 4-е изд., стер», 2010.
  28. В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика М., Высш.шк., 2003.- 479 с.
  29. В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. М., Высш.шк., 2004.- 404 с.
  30. М.В. Элементы теории вероятности в примерах и задачах. М., Изд. МГУ, 1990. — 344 с.
  31. Кибзун и др. Теория вероятностей и математическая статистика, базовый курс с примерами и задачами. М.: Физматлит, 2002. 224 с.
  32. .В. Курс теории вероятностей: Учебник. Изд. 8-е, испр. и доп. — М.: Едиториал УРСС, 2005. — 448 с. (Классический университетский учебник.).
  33. B.C. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие.— 2-е изд., исправл. и дополи.— М.: Физматлит, 2002.- 496 страница.
  34. Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп.— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 573 с.
  35. Van Dierendonck, A.J., Fenton, P., and Ford, T. «Theory and Performance of Narrow Correlator Technology in GPS Receiver». Navigation: Journal of the Institute of Navigation, Vol.39, No.3, pages 265−283, 1992.
  36. P. Misra and P. Enge, Global Positioning System, Signals, Measurements, and Performance, Ganga-Jamuna Press, Lincoln, Massachusetts, 2001.
  37. B.W. Remondi, Using the Global Positioning System Phase Observable for Relative Geodesy: Modeling, Processing, and Results, Ph.D. thesis. The University of Texas at Austin, 1984.
  38. X.X. Jin, Algorithm for carrier-adjusted Differential GPS positioning and some numerical results, Journal of Geodesy, Volume 71, pages. 411−422, 1997.
  39. X.-W. Chang and C.C. Paige, An orthogonal transformation algorithm for GPS positioning, SIAM J. Sci. Сотр., Volume 24., pages 1710−1732, «2003.
  40. J. D. Bossier, Clyde C. Goad, Peter L. Bender, Using the Global Positioning System (GPS) for geodetic positioning, Bulletin G’eod’esique, Vol. 54, 1980, pp. 553−563.
  41. J. Ashjaee, Ashtech XII GPS technology, Proceedings of IEEE PLANTS'90 Position Location and Navigation Symposium, Las Vegas, IEEE, New York, pp. 184−190.
  42. C.C.J.M. Tiberius, Recursive Data Processing for Kinematic GPS Surveying, PhD thesis, Department of Mathematical Geodesy and Positioning, Delft University of Technology, 1998.
  43. , L.R. (1997). Conquering multipath: the GPS accuracy battle. GPS World. Innovation. April 1997. pp. 59−66.
  44. Colombo, O. L., A. G. Evans, «Testing Decimeter-Level Differential Kinematic GPS Over Great Distances at Sea and on Land», Proceedings of the ION GPS 1998, Nashville, Tennessee, September 1998.
  45. Colombo, O.L., Evans, A.G., Ando, M., Tadokoro, K., Sato, К., T. Yamada, «Speeding Up The Estimation Of Floated Ambiguities for Sub-Decimeter Kinematic Positioning at Sea», Proceedings ION GPS 2001, Salt Lake City, September 2001.
  46. С.И. Повышение точности навигационного решения при позиционировании маневровых локомотивов за счет использования цифровых моделей путевого развития // Горный информационно-аналитический бюллетень 2010, с. 15−18.
  47. С.И. Автоматизированное управление транспортом на основе системы спутниковой навигации ГЛОНАСС // Горный информационно-аналитический бюллетень 2010, с. 119−121.
  48. Долганюк С. И Метод автоматизированного построения цифровых моделей путевого развития на сортировочных станциях // Горный информационно-аналитический бюллетень 2010, с. 35−37.
  49. Бахвалов JI. A, Долганюк С. И. Моделирование цифрового радиоканала связи системы автоматизированного управления локомотивами на сортировочных станциях // Горный информационно-аналитический бюллетень 2007, с. 101−103.
  50. Л.А., Долганюк С. И. Использование спутникового позиционирования для системы автоматического управления локомотивами на сортировочных станциях // Программные продукты и системы 2008, с. 14−16.
  51. Л.А., Долганюк С. И., Репин Д.С.Оптимизация режимов функционирования клиент-серверной сети // Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно аналитического бюллетеня — 2008.
  52. Wang, J., Stewart, М.А. and Tsakiri, M. Stochastic Modelling for Static GPS Baseline Data Processing, Journal of Surveying Engineering, 124(4), 171−181, 1998.
  53. Jin, X.X. and C.D. de Jong, Relationship between satellite elevation and precision of GPS code observations, The Journal of Navigation, Vol. 49, pp. 253−265, 1996.
  54. Gerdan, G.P., A comparison of four methods of weighting double difference pseudorange measurements, Trans Tasman Surveyor, Vol. 1, No. l, pp. 60−66, 1995.
  55. A.B. Теория фильтрации Калмана, 1998.
  56. И. Н., Фильтры Калмана и Пугачева. Учебное пособие, 2006.
  57. , R.E. «A new approach to linear filtering and prediction problems», 1960.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?