МЕТОДИ ОЦІНКИ ПАРАМЕТРІВ РУХУ МАНЕВРУЮЧИХ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ В ІНФОКОМУНІКАЦІЙНИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖАХ
DOI:
https://doi.org/10.36994/2788-5518-2022-02-04-08Ключові слова:
інфокомунікаційна сенсорна мережа, безпілотні літальні апарати, параметри руху, вектор стану, метод найменших квадратів, фільтр Калмана, дробові ряди Тейлора, поліноми Чебишева, інтервал «ковзаючого вікна»Анотація
Розглянуто методи оцінки параметрів руху безпілотних літальних апаратів, що знаходяться у складі інфокомунікаційної сенсорної мережі та здійснюють різкий маневр або постійно маневрують. Для підвищення точності оцінювання параметрів руху запропоновано використовувати дробові ряди Тейлора, які в даний час мало вивчені і ще не знайшли належного практичного застосування при описі складних динамічних процесів в різних технічних додатках. На основі математичного моделювання проведено порівняльну оцінку дробових поліномів з поліномами Чебишева та поліномами на основі ряду Тейлора, яка показала, що використання дробових многочленів в «ковзному вікні» дозволяє оцінити не тільки зміни координат і швидкостей, але і фактично дає можливість підвищити точність оцінок координат параметрів руху безпілотних літальних апаратів, які постійно маневрують. Причому найбільш прийнятним многочленом для оцінки є многочлен з дробовими ступенями рівними 0,5 і, на наш погляд, необхідне подальше дослідження поліномів з дрібними ступенями вище ступеня 1,5.
Посилання
Romaniuk V. Increasing the efficiency of data gathering in clustered wireless sensor networks using UAV / V. Romaniuk, O. Lysenko, A. Romaniuk and. Zhuk O. Information and telecommunication sciences. 2020. Vol, №. 1. pp. 102-107.
Yakornov Y. and Tsukanov O. Sustainable Algorithm for Estimating the Motion Parameters of Unmanned Aerial Vehicles. International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo) – Proceedings, September 2019, pp. 1-5.
Langdon M. ZigBee goes underground, E&T Magazine. 2009, Aug.
Grewal M. and Andrews A. Kalman Filtering — Theory and Practice Using MATLAB, Wiley.2001.
Мельник Н.О. Полная математическая модель беспилотного летательного аппарата в условиях движения с возмущающими воздействиями. Вестник Воронежского государственного технического университета ISSN: 1729-6501, 2015, том 11, № 2, C. 31-33.
Kilbas A., Srivastava H. and Trujillo J. Theory and Applications of Fractional Differential Equations. Amsterdam: Elsevier, 2006.
Sierociuk D. Fractional Kalman Filter algorithm for states, parameters and order of fractional system estimation, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 2006, Vol.16, No.1, pp, 129–140.
Lysenko O., Novikov V. and Alekseeva I. Optimization of Unmanned Aerial Vehicle Path for Wireless Sensor Network Data Gathering. 3rd International Conference: Actual problems of unmanned aerial vehicles developments (APUAVD-2015) – Proceedings, October 2015, pp.280-283.
