CC BY
8
model was carried out in several stages using the method of integral equations. Calculations of the magnetic field strength of a coil with a ferromagnetic core in vicinity and at various distances from the bulk metal are carried out. The possibility of using the damping of low-frequency magnetic field to search for people under the rubble has been proven.
Key words: magnetic field strength; multi-turn cylindrical coil; ferromagnetic core; bulk metal.
Shirokov Igor Borisovich, doctor of technical sciences, professor, shirokov@ieee.org, Russia, Sevastopol, Sevastopol State University,
Durmanov Maksim Anatol'evich, candidate of technical sciences, docent, madurmanov@sevsu. ru, Russia, Sevastopol, Sevastopol State University,
Kozachenko Lyubov Nikolaevna, senior lecturer, Sudovodkgmtu@mail.ru, Russia, Kerch, Kerch State Marine Technological University
УДК 629.5.051
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-96-97
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ КОРРЕКТИРОВКИ ГЕОДАННЫХ
М.А. Дурманов, О.Н. Кручина
В статье представлены пути повышения точности позиционирования за счет проведения ряда мероприятий фильтрации принимаемого навигационного сигнала. Для повышения точности позиционирования внедряется станция расчета поправочных коэффициентов, принцип функционирования которой на основе метода дифференциального позиционирования. На основании результатов проведенных натурных испытаний показано уменьшение погрешности позиционирования с 10 м (при стандартных настройках модуля спутниковой навигации) до 1 м.
Ключевые слова: погрешность, позиционирование, система глобальной спутниковой навигации, фильтрация, экологический мониторинг.
Многие подвижные комплексы как наземного, так и надводного базирования, выполняющие различные исследовательские функции, например, мониторинг состояния водной поверхности [1], как правило, оснащены спутниковыми системами навигации. Однако стандартные модули спутниковой навигации обладают ограниченной точностью позиционирования, которая находится в пределах 15 — 20 метров [2].
Погрешность определения положения спутниковой навигацией зависит от нескольких факторов. Во-первых, погрешности могут возникать из-за технических ограничений и неточностей в работе самого оборудования, включая приемники и передатчики спутниковой системы навигации. Во-вторых, распространение спутникового сигнала часто подвергается различным искажениям и помехам в среде его распространения. Погрешность такой природы может включать в себя множественное рассеяние сигнала, поглощение сигнала объектами на пути его распространения, атмосферные условия и другие факторы. Погрешность, связанную с распространением спутникового сигнала, достаточно сложно минимизировать, однако, можно предпринять ряд мероприятий для снижения погрешности и повышения точности определения положения за счет нивелирования ошибок, связанных с распространением спутникового сигнала.
В статье рассмотрен метод повешения точности позиционирования за счет создания и использования подсистемы корректировки коэффициентов, которая основана на принципе дифференциального позиционирования.
Для фильтрации данных системы спутниковой навигации используется частный случай фильтра экспоненциального скользящего среднего (ЭСС) (англ. Exponential Moving Average (EMA)) [3].
1. Метод корректировочных коэффициентов. Метод местных корректировочных коэффициентов для устройства позиционирования реализуется в два этапа:
1. Расчет корректировочных коэффициентов на основе данных эталонного модуля спутниковой навигации, местоположение которого известно.
2. Обработка данных, полученных с основного устройства позиционирования, на основе рассчитанных корректировочных коэффициентов.
На рисунке 1 показаны основные компоненты метода местных корректировочных коэффициентов, необходимые для его реализации.
Спутник
Ч
/ Ч
ч.
Рис. 1. Основные компоненты реализации метода корректировочных коэффициентов
На рисунке 1 приняты следующие обозначения:
— «Приемник» — объект с установленным модулем спутниковой навигации и модулем, который имеет доступ к поправочным коэффициентам;
— «Станция» — стационарный объект, оснащенный также модулем спутниковой навигации, который на основе принимаемого навигационного сигнала и известных координат своего местоположения производит расчет корректировочных коэффициентов, которые, впоследствии передаются «Приемнику» модулем передачи корректировочных коэффициентов. В «Приемнике» производит расчет собственного местоположения с учетом полученных им корректировочных коэффициентов;
— «Спутник» — обобщенное обозначение компонентов системы глобальной спутниковой навигации.
2. Метод фильтрации данных. Приемники глобальной системы спутниковой навигации используют стандарт представления навигационных данных ЫЫЕА -0183, который определяет форматы данных для передачи информации о местоположении, скорости, курсе и других параметрах объекта, таких как корабль, самолет, автомобиль или геодезическая станция [4]. Формат данных позволяет использовать координаты с точностью до шестого знака после запятой, что обеспечивает достаточно высокую точность позиционирования. Однако последние символы координат могут содержать отклонения, вызванные различными помехами и ошибками позиционирования. Для устранения этих отклонений целесообразно применить метод фильтрации цифровых данных. Рассмотрим метод фильтрации ЭСС. Данный метод основан на принципе использования буфера, который содержит несколько последних измерений для их усреднения. При каждом применении фильтра буфер сдвигается: при этом новое значение добавляется в него, а самое старое удаляется. Затем буфер усредняется по среднему арифметическому, чтобы получить итоговое значение. Он отличается от метода вычисления среднего арифметического тем, что не требует суммирования всех входных данных, и может быть более эффективным для систем, где количество входных данных ограничено [5].
Этот метод фильтрации обладает высокой эффективностью и в отличие от других методов фильтрации не требует значительных вычислительных ресурсов со стороны микроконтроллера.
3. Результаты реализации методов повышения точности позиционирования. Результаты реализации методов повышения точности позиционирования были получены в ходе экспериментальных исследований. На рисунке 2 показаны местоположения объектов «Станция» и «Приемник», координаты которых заранее известны.
Рис. 2. Скриншот окна программы навигатора с местоположением «Станции» и «Приемника»
Используя пакет прикладных математических программ Ыа(НСАВ-15, был выполнен расчет корректировочных коэффициентов и построены графики зависимостей географических координат местоположения «Приемника» от времени для двух случаев: без учета методов повышения точности позиционирования и с учетом рассмотренных выше методов.
Мссто положение устройства
Ч приёмника
На рисунке 3 показано изменение широты в течение 1 часа наблюдения и на рисунке 4 показано изменение широты в течение 1 суток наблюдения.
Время ЛиШЛ(олений /. мня
— Данные с применением методов повышения точности позиционирования
— Данные без применения методов повышения точности позиционирования Рис. 3. График изменения широты за один час наблюдения
На рисунке 5 показано изменение долготы в течение 1 часа наблюдения и на рисунке 6 показано изменение широты в течение 1 суток наблюдения.
Широтл. 4-1.57-143 ЕрЯЯ
44,; 744
44,5741}
о ю :о 24
Время НПОГТК1;[1.'ННЯ ЧЛС
— Данные с Применением методов повышен ¡¡я точности позиционирования
— Данные без применения методов повышения точности позиционирования
Рис. 4. График изменения широты за одни сутки наблюдения
Долгота, 33.5258 грал
33.5257
24 36
Врслш ийбшодшыяыни
— Данные с применением методов повышения точности позиционирования ™ Данные без применения методов повышения точности позиционирования Рис. 5. График изменения долготы за один час наблюдения
98
Долгота, 33,525s IT«
13,52535----■-
33,5254* -I-
О 10 20 24
ДОблкшптя час
— Данные с применением методов повышения точности позиционирования
— Данные без применения методов повышения точности позиционирования
Рис. 6. График изменения долготы за одни сутки наблюдения
В результате полученных экспериментальных данных схему на рисунке 2 дополним двумя окружностями с центрами в точке фактического местоположения передатчика и радиусами, равными максимальным отклонениям от истинного местоположения для случаев с применением (малый радиус) и без применения методов повышения точности позиционирования (большой радиус) (рисунок 7).
М есто п о л оже н и е у стр о й ства
Рис. 7. Скриншот окна программы навигатора с местоположением «Станции» и «Приемника» и окружностями максимального отклонения от истинного местоположения
Количественные результаты показывают, что усредненное отклонение местоположения от фактического составило около 1 м, а радиус расхождения данных равен около 10 м.
Заключение. В статье представлены пути повышения точности позиционирования, которые могут найти свое применение в задачах экологического мониторинга. Результаты экспериментальных исследований подтвердили эффективность описанных методов повышения точности позиционирования, которая заключается в десятикратном уменьшении погрешности измерений. Данная методика позволит разрабатывать устройства позиционирования с высокой точностью, в основе которых лежат бюджетные GPS/ГЛОНАСС приемники, не прибегая к дорогостоящим устройствам позиционирования специального назначения.
Список литературы
1. Nikishin V., Durmanov M., Skorik I. Autonomous Unmanned Surface Vehicle for Water Surface Monitoring // The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation «TransNav». 2020. V. 14. N. 4. P. 853-858.
2. Загретдинов Р. В. Спутниковые системы позиционирования. Конспект лекций. Казань: Казанский федеральный университет, 2014. 148 с.
3. Sukparungsee S., Yupaporn A., Rattikarn T. Exponentially weighted moving average — Moving average charts for monitoring the process mean // PLOS ONE. 2020 [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228208 (дата обращения 06.06.2023).
99
4. Описание протокола NMEA-0183 [Электронный ресурс]. URL: https://wiki.iarduino.ru/page/NMEA-0183 (дата обращения: 16.05.2023).
5. Силкин, А. А. Автоматизированная система управления БПЛА в пределах локальной системы позиционирования / А. А. Силкин, А. Н. Ивановский, С. Г. Черный // Состояние и перспективы развития современной науки по направлению "Робототехника" : Сборник статей IV Всероссийской научно-технической конференции, Анапа, 20-21 июля 2022 года. Анапа: Федеральное государственное автономное учреждение "Военный инновационный технополис "ЭРА", 2022. С. 224-235. EDN WTLPIU.
Дурманов Максим Анатольевич, канд. техн. наук, доцент, madurmanov@sevsu. ru, Россия, Севастополь, Севастопольский государственный университет,
Сметанина Ольга Николаевна, канд.пед.наук, доцент, scorpion19.11@yandex.ru, Россия, Керчь, Керченский государственный морской технологический университет
INCREASING THE ACCURACY OF POSITIONING ON THE BASIS OF CORRECTION OF GEODATA
M.A. Durmanov, O.N. Smetanina
The article ways to improve positioning accuracy through a number of measures for filtering for the received navigation signal are considered. To improve positioning accuracy, a station for calculating correction factors is being introduced, the principle of operation of which is based on the differential positioning method. Based on the results of experimental, a decrease in the positioning error from 10 m (with standard settings of the satellite navigation module) to 1 m is shown.
Key words: error, positioning, global satellite navigation system, filtering, environmental monitoring.
Durmanov Maksim Anatol'evich, candidate of technical sciences, docent, madurmanov@sevsu. ru, Russia, Sevastopol, Sevastopol State University,
Smetanina Olga Nikolaevna, candidate of technical sciences, docent, scorpion19.11@yandex. ru, Russia, Kerch, Kerch State Marine Technological University
УДК 004
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-5-100-101
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОТРАБОТКИ НАВЫКОВ РАБОТЫ С СОВРЕМЕННЫМИ УСТРОЙСТВАМИ КОММУТАЦИИ И ЦИФРОВЫМИ СИСТЕМАМИ
ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
З.В. Лященко, О.В. Игнатьева, А.М. Лященко, Д.В. Глазунов
В статье разработано программное обеспечение для отработки навыков работы с современными устройствами коммутации. Предложены исходные данные расчетов метрик, определены значения коэффициентов регулировки сложности программного обеспечения. Выявлены пять основных характеристик FP метрики: внутренний логический файл (ILF, Internal Logical File), внешний интерфейсный файл (EIF, External Interface File), внешние вводы (EI, External Input) и (EO, External Output), внешний запрос (EQ, External Inquiry). Определена общая характеристика масштабных факторов Wi. Рассчитаны формирователи затрат для раннего этапа проектирования. Разработанное программное обеспечение предназначено для студентов учебных учреждений, изучающих дисциплины, связанные с телекоммуникационными системами и сетями.
Ключевые слова: программное обеспечение, компьютерный тренажер, метрика, ввод, вывод, цифровые системы, масштабные факторы, автоматизация.
В современном мире вопрос разработки программного обеспечения имеет большое значение, так как все больше растет потребность в создании новых инструментов, направленных на автоматизацию деятельности предприятий, улучшение эффективности работы бизнес-проектов, повышение производительности труда или обучения. При этом часто необходимо, чтобы разрабатываемый продукт выполнял ряд определенных, специфических задач и функций, которые недоступны в большинстве стандартизированных программ.
Разработка программных средств направлена не только на внедрение в различные организации. Существует необходимость использования компьютерных технологий в образовательной сфере для проведения учебных занятий. С их помощью возможно наглядно продемонстрировать, как работает тот или иной процесс, произвести над моделью изучаемого объекта некоторые действия, обучить определенным навыкам, необходимым для дальнейшей работы уже с настоящим оборудованием.
100
