Filtrado adaptativo basado en lógica difusa para la alineación de transferencia

Área de la Ciencia:

• Sistemas de navegación
• Teoría de control
• Procesamiento de señales

Sus antecedentes:

• Los sistemas de navegación inercial Strapdown (SINS) requieren una alineación de transferencia precisa para los vehículos tácticos en el aire.
• Los errores del modelo del sistema en los filtros de Kalman degradan la precisión de la estimación del estado SINS.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método de filtrado adaptativo basado en la lógica difusa para la alineación de la transferencia SINS.
• Para mitigar el impacto de los errores del modelo del sistema en la estimación del estado del SINS.

Principales métodos:

• Diseñó un enfoque de filtrado adaptativo basado en lógica difusa para la alineación de transferencia de SINS.
• Modelos de estado y error de medición integrados con residuos en el marco de filtro de Kalman.
• Utilizó reglas difusas para estimar la medición del sistema y predijo covariancias de estado minimizando los residuos.

Principales resultados:

• El método propuesto trata eficazmente los errores del modelo del sistema en la alineación de transferencia SINS.
• Alcanzó al menos un 18,83% de precisión en comparación con los métodos de referencia.
• Las simulaciones y los experimentos validaron el rendimiento del método.

Conclusiones:

• El filtro adaptativo de lógica difusa mejora significativamente la precisión de alineación de la transferencia SINS.
• Este enfoque ofrece una solución robusta para la navegación de vehículos tácticos en el aire.
• El método demuestra un rendimiento superior en la gestión de las incertidumbres del modelo.