ИСТИНА

Аэрогравиметрия - прикладная наука об измерении возмущения силы тяжести Земли с борта летательного аппарата. Измерения осуществляются с помощью специального прибора – гравиметра [1]. В работе рассматривается гравиметр на основе бескарданной инерциальной навигационной системы (БИНС) – бескраднанный гравиметр. Работа включает в себя две части, первая из которых состоит в имитации показаний инерциальных датчиков БИНС гравиметра, а также позиционной и скоростной спутниковой информации. На этом этапе строится расширенная модель погрешностей измерений инерциальных датчиков, которая кроме стандартных погрешностей (смещения нулей и шум) включает в себя матрицу масштабных коэффициентов и перекосов осей чувствительности и запаздывание измерений датчиков угловой скорости (ДУС) относительно ньютонметров. При имитации показаний ньютонметров возникает необходимость моделирования аномалии поля силы тяжести вдоль траектории полета. В работе используется алгоритм построения аномалии на произвольной траектории на основе карты реальной аэрогравиметрической съемки при помощи метода аппроксимации поля точечными массами [5]. Основной частью работы является разработка алгоритма интеграции инерциальных и спутниковых данных с целью определения траекторных параметров (углов ориентации корпуса гравиметра, его координат и скоростей). Основу алгоритма составляют уравнения ошибок БИНС [3], дополненные формирующими уравнениями на введенные выше инструментальные погрешности инерциальных датчиков. Задача интеграции сводится к оптимальному стохастическому оцениванию и решается при помощи фильтра Калмана [4]. В докладе будут представлены численные результаты работы алгоритма на имитационных данных и анализ зависимости качества оценок параметров модели погрешностей от типов движения летального аппарата, который проводит аэрогравиметрическую съемку. Источники и литература 1) Болотин Ю.В., Вязьмин В.С. Математические методы аэрогравиметрии (учебное пособие). 2017 2) Вавилова Н. Б., Голован А. А., Парусников Н. А. Математические основы инерциальных навигационных систем. — Издательство Московского университета Москва, 2020. — 164 с. 3) Голован А. А. Базовые модели инерциальной навигации. Препринт Лаборатории Управления и Навигации МГУ, 2017, 57 с. 4) Kailath T., Park P. New Square-Root Algorithms for Kalman Filtering. lEEE Transactions on Automatic Control, vol 40, No. 5, May 1995, p. 895 - 899 5) Wittwer T. Regional gravity field modelling with radial basis functions. PhD thesis, Delft, 2009