Адаптивне оцінювання параметрів руху повітряного судна у режимі дотримання заданої посадкової траєкторії

dc.citation.epage78
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleІнфокомунікаційні технології та електронна інженерія
dc.citation.spage67
dc.contributor.affiliationВінницький національний технічний університет
dc.contributor.affiliationVinnytsia National Technical University
dc.contributor.authorВоловик, А.
dc.contributor.authorVolovyk, Andrii
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-08-17T09:56:23Z
dc.date.available2023-08-17T09:56:23Z
dc.date.created2022-03-01
dc.date.issued2022-03-01
dc.description.abstractЗростання інтенсивності повітряного руху, обумовлене постійною розробкою значної кількості нових типів повітряних суден (ПС), їхня інтенсивна експлуатація з одного боку, та гарантування необхідного рівня безпеки – з іншого, вимагають невпинного вдосконалення систем організації та керування повітряним рухом, стимулюють модернізацію та створення нових типів обладнання радіотехнічного забезпечення безпеки польотів. У цій роботі об’єкт дослідження являє собою процеси перетворення інформаційних сигналів у кутомірному каналі радіотехнічної системи посадки ПС, а її мета спрямована на досягнення підвищеної точності кутових вимірювань та їх достовірності методами вторинної обробки сигналів, заснованих на базових положеннях теорії оптимальної лінійної дискретної фільтрації Калмана. Показано, що одним із можливих шляхів досягнення поставленої мети може бути використання полімодельної моделі руху ПС, доповненої взаємодіючою логікою стохастичного типу як ефективного, відносно простого ресурсозберігаючого інструменту подолання апріорної невизначеності щодо умов та режиму польоту. Наведені міркування щодо адекватності застосовуваних типів моделей для опису фіксованої траєкторії заходу ПС на посадку. Розглянуті питання апроксимації нелінійних залежностей в кутомірному каналі посадкового радіолокатора у процесі зміни координатної системи. Наведена методика виконання обчислювального експерименту за методом Монте-Карло з використанням обчислювального середовища системи моделювання LabView. Отримані результати доказують ефективність полімодельного методу побудови фільтра, адаптованого до потреб посадкового процесу, та відсутності розбіжностей щодо регламентованих норм до точності вимірювання кутових координат.
dc.description.abstractThe creation of a large number of new aircraft types and their intensive operation have led to an increase in air traffic. Guaranteeing the required level of safety requires continuous improvement of air traffic organization and control systems. This stimulates the modernization of existing and the creation of new types of radio equipment.In this work, the object of study is the processes of converting information signals in the goniometric channel of the radio landing system, and its goal is to achieve increased accuracy of angular measurements and their reliability by methods of secondary signal processing based on the basic principles of the theory of optimal linear discrete Kalman filter.It is shown that one of the possible ways to achieve this goal can be the use of a polymodel model of aircraft motion, supplemented by interacting logic of a stochastic type, as an effective, relatively simple resource-saving tool for overcoming a priori uncertainty of conditions and flight regime. Considerations are given regarding the adequacy of the mathematical model types used to describe a fixed aircraft approach trajectory. The issues of approximation of nonlinear dependences in the goniometric channel of the landing radar in the process of changing the coordinate system are considered. A technique for performing a computational experiment using the Monte Carlo method using the computing environment of the LabView modeling system is presented.The obtained results prove the effectiveness of the polymodel method for constructing a filter adapted to the needs of the aircraft landing process. The absence of discrepancies regarding the regulated standards for the accuracy of measuring the angular coordinates of the aircraft confirm this fact.
dc.format.extent67-78
dc.format.pages12
dc.identifier.citationВоловик А. Адаптивне оцінювання параметрів руху повітряного судна у режимі дотримання заданої посадкової траєкторії / А. Воловик // Інфокомунікаційні технології та електронна інженерія. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — Том 2. — № 2. — С. 67–78.
dc.identifier.citationenVolovyk A. Adaptive estimation of aircraft movement parameters in the mode of the set landing path trajectory / Andrii Volovyk // Infocommunication Technologies and Electronic Engineering. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 2. — No 2. — P. 67–78.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/ictee2022.02.067
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/59693
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofІнфокомунікаційні технології та електронна інженерія, 2 (2), 2022
dc.relation.ispartofInfocommunication Technologies and Electronic Engineering, 2 (2), 2022
dc.relation.references[1] State of Global Aviation Safety (2019). ICAO Safety Report 2019 Edition. ICAO, 108 p.
dc.relation.references[2] Eurocontrol Standard Document for Radar Surveillance in En-Route Airspace and Major Terminal Areas (1997). SUR.ET1.ST01.1000-STD-01-01, Edition 1.0, March 1997.
dc.relation.references[3] Baranowski J., Bania P., Prasad I. et al. (2017). Bayesian fault detection and isolation using Field Kalman Filter. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2017, 79. URL: https://doi.org/10.1186/s13634-017-0514-8.
dc.relation.references[4] Volovyk A. Yu., Kychak V. M. (2021). Detection Filter Method in Diagnostic Problems for Linear Dynamic Systems. Visnyk NTUU KPI Seriia – Radiotekhnika Radioаparatobuduvannia. Iss. 84. Pp. 30–39. DOI: https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.84.
dc.relation.references[5] Volovyk A. Yu., Kychak V. M., Havrilov D. V. (2021) Discrete Kalman Filter Invariant to Perturbations. Acta Polytechnica Hungarica. Vol. 18, No. 10. Pp. 21–41. DOI: 10.12700/APH.18.10.2021.10.2.
dc.relation.references[6] Kalman R. E. and Bucy R. S. (1961). New Results in Linear Filtering and Prediction Theory. ASME. J. Basic Eng. March 1961; 83(1): 95–108. URL: https://doi.org/10.1115/1.3658902.
dc.relation.references[7] Rameshbabu K., Swarnadurga J., Archana G., Menaka K. (2012). Target Tracking System Using Kalman Filter. International Journal of Advanced Engineering Research and Studies. Vol. II. Pp. 90–94.
dc.relation.references[8] Volovyk A. Yu., Havrilov D. V., Mozghovyi V. S. (2018). Development of trajectory supervision model for landing aviation system. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, Tekhnichni nauky, Khmelnytskyi. Vol. 1, No. 6 (267). Pp. 173–182 (in Ukrainian)
dc.relation.references[9] Soken H., Sakai S. (2020). A new likelihood approach to autonomous multiple model estimation. ISA Trans. 2020, 99. Pp.50–58. URL: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2019.09.005.
dc.relation.references[10] Li X., Bar-Shakm Y. (1992). Mode-Set Adaptation in Multiple-Model Estimators for Hybrid Systems. 1992 American Control Conference. Pp. 1794–1799. DOI: 10.23919/ACC.1992.4792420.
dc.relation.references[11] Fu X., Jia Y., Du J., Yu F. (2010). New interacting multiple model algorithms for the tracking of the manoeuvring target [Brief Paper]. Iet Control Theory and Applications, 4. Pp. 2184–2194.
dc.relation.references[12] Lee Y-L. (2020). Using a New Circular Prediction Algorithm to Design an IMM Filter for Low Update Rate Radar System. Sensors. 2020 ; 20(18):5035. URL: https://doi.org/10.3390/s20185035.
dc.relation.references[13] Li X. R. and Jilkov V. P. (2005). “Survey of maneuvering target tracking. Part V. Multiple-model methods”, IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.. Vol. 41. Pp. 1255–1321, Oct. 2005.
dc.relation.references[14] Li X., Bar-Shalom Y., (1996). Multiple-model estimation with variable structure. IEEE Transactions on Automatic Control. Vol. 41, No. 4. Pp. 478–493. DOI: 10.1109/9.489270.
dc.relation.references[15] Li X., Jilkov V., Kirubarajan T., Wiley J., Inc S. (2004). Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory Algorithms and Software. New York, NY, USA, 2004. P. 584.
dc.relation.references[16] Zhukov A. Ya. (1996). Dinamika poleta transportnyih letatelnyih apparatov. M.: Transport, 326 p. (in Russian).
dc.relation.references[17] Stengel R. (2015). Flight Dynamics : Princeton University Press, 2015. 864 p.
dc.relation.references[18] Aircraft Operations. Procedures for Air Navigation Services Volume 1: Flight Procedures (2006). ІСАО, Doc. 8168 OPS/611, 279 p.
dc.relation.references[19] Li X. R., Jilkov V. (2003). Survey of maneuvering target tracking. Part I. Dynamic models. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Vol. 39, No. 4. Pp. 1333–1364. DOI: 10.1109/TAES.2003.1261132.
dc.relation.references[20] Lerro D., Bar-Shalom Y. (1993). Tracking with debiased consistent converted measurements versus EKF. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Vol. 29, No. 3. Pp. 1015–1022. DOI: 10.1109/7.220948.
dc.relation.references[21] Li X., Jilkov V., Kirubarajan T., Wiley J., Inc S. (2004). Estimation with Applications toTracking and Navigation: Theory Algorithms and Software. New York, NY, USA, 2004. P. 584.
dc.relation.referencesen[1] State of Global Aviation Safety (2019). ICAO Safety Report 2019 Edition. ICAO, 108 p.
dc.relation.referencesen[2] Eurocontrol Standard Document for Radar Surveillance in En-Route Airspace and Major Terminal Areas (1997). SUR.ET1.ST01.1000-STD-01-01, Edition 1.0, March 1997.
dc.relation.referencesen[3] Baranowski J., Bania P., Prasad I. et al. (2017). Bayesian fault detection and isolation using Field Kalman Filter. EURASIP J. Adv. Signal Process. 2017, 79. URL: https://doi.org/10.1186/s13634-017-0514-8.
dc.relation.referencesen[4] Volovyk A. Yu., Kychak V. M. (2021). Detection Filter Method in Diagnostic Problems for Linear Dynamic Systems. Visnyk NTUU KPI Seriia – Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia. Iss. 84. Pp. 30–39. DOI: https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.84.
dc.relation.referencesen[5] Volovyk A. Yu., Kychak V. M., Havrilov D. V. (2021) Discrete Kalman Filter Invariant to Perturbations. Acta Polytechnica Hungarica. Vol. 18, No. 10. Pp. 21–41. DOI: 10.12700/APH.18.10.2021.10.2.
dc.relation.referencesen[6] Kalman R. E. and Bucy R. S. (1961). New Results in Linear Filtering and Prediction Theory. ASME. J. Basic Eng. March 1961; 83(1): 95–108. URL: https://doi.org/10.1115/1.3658902.
dc.relation.referencesen[7] Rameshbabu K., Swarnadurga J., Archana G., Menaka K. (2012). Target Tracking System Using Kalman Filter. International Journal of Advanced Engineering Research and Studies. Vol. II. Pp. 90–94.
dc.relation.referencesen[8] Volovyk A. Yu., Havrilov D. V., Mozghovyi V. S. (2018). Development of trajectory supervision model for landing aviation system. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, Tekhnichni nauky, Khmelnytskyi. Vol. 1, No. 6 (267). Pp. 173–182 (in Ukrainian)
dc.relation.referencesen[9] Soken H., Sakai S. (2020). A new likelihood approach to autonomous multiple model estimation. ISA Trans. 2020, 99. Pp.50–58. URL: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2019.09.005.
dc.relation.referencesen[10] Li X., Bar-Shakm Y. (1992). Mode-Set Adaptation in Multiple-Model Estimators for Hybrid Systems. 1992 American Control Conference. Pp. 1794–1799. DOI: 10.23919/ACC.1992.4792420.
dc.relation.referencesen[11] Fu X., Jia Y., Du J., Yu F. (2010). New interacting multiple model algorithms for the tracking of the manoeuvring target [Brief Paper]. Iet Control Theory and Applications, 4. Pp. 2184–2194.
dc.relation.referencesen[12] Lee Y-L. (2020). Using a New Circular Prediction Algorithm to Design an IMM Filter for Low Update Rate Radar System. Sensors. 2020 ; 20(18):5035. URL: https://doi.org/10.3390/s20185035.
dc.relation.referencesen[13] Li X. R. and Jilkov V. P. (2005). "Survey of maneuvering target tracking. Part V. Multiple-model methods", IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.. Vol. 41. Pp. 1255–1321, Oct. 2005.
dc.relation.referencesen[14] Li X., Bar-Shalom Y., (1996). Multiple-model estimation with variable structure. IEEE Transactions on Automatic Control. Vol. 41, No. 4. Pp. 478–493. DOI: 10.1109/9.489270.
dc.relation.referencesen[15] Li X., Jilkov V., Kirubarajan T., Wiley J., Inc S. (2004). Estimation with Applications to Tracking and Navigation: Theory Algorithms and Software. New York, NY, USA, 2004. P. 584.
dc.relation.referencesen[16] Zhukov A. Ya. (1996). Dinamika poleta transportnyih letatelnyih apparatov. M., Transport, 326 p. (in Russian).
dc.relation.referencesen[17] Stengel R. (2015). Flight Dynamics : Princeton University Press, 2015. 864 p.
dc.relation.referencesen[18] Aircraft Operations. Procedures for Air Navigation Services Volume 1: Flight Procedures (2006). ISAO, Doc. 8168 OPS/611, 279 p.
dc.relation.referencesen[19] Li X. R., Jilkov V. (2003). Survey of maneuvering target tracking. Part I. Dynamic models. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Vol. 39, No. 4. Pp. 1333–1364. DOI: 10.1109/TAES.2003.1261132.
dc.relation.referencesen[20] Lerro D., Bar-Shalom Y. (1993). Tracking with debiased consistent converted measurements versus EKF. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. Vol. 29, No. 3. Pp. 1015–1022. DOI: 10.1109/7.220948.
dc.relation.referencesen[21] Li X., Jilkov V., Kirubarajan T., Wiley J., Inc S. (2004). Estimation with Applications toTracking and Navigation: Theory Algorithms and Software. New York, NY, USA, 2004. P. 584.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1186/s13634-017-0514-8
dc.relation.urihttps://doi.org/10.20535/RADAP.2021.84
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1115/1.3658902
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.isatra.2019.09.005
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/s20185035
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.subjectрадіотехнічна система посадки
dc.subjectкутомірний канал
dc.subjectдискретна лінійна система
dc.subjectінтерактивний полімодельний оптимальний фільтр
dc.subjectвзаємодіюча ймовірнісна логіка
dc.subjectradar landing system
dc.subjectangular channel
dc.subjectdiscrete linear system
dc.subjectinteractive polymodel tracking filter
dc.subjectinteracting probabilistic logic
dc.subject.udc621.396.96
dc.titleАдаптивне оцінювання параметрів руху повітряного судна у режимі дотримання заданої посадкової траєкторії
dc.title.alternativeAdaptive estimation of aircraft movement parameters in the mode of the set landing path trajectory
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022v2n2_Volovyk_A-Adaptive_estimation_of_aircraft_67-78.pdf
Size:
1.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2022v2n2_Volovyk_A-Adaptive_estimation_of_aircraft_67-78__COVER.png
Size:
1.17 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.76 KB
Format:
Plain Text
Description: