Hava verileri sistemi ile doppler radarının kalman süzgeci temelinde tümleştirilmesi
Integration of air data system and doppler radar via kalman filtering
- Tez No: 127033
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇİNGİZ HACIYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
HAVA VERİLERİ SİSTEMİ İLE DOPPLER RADARININ KALMAN FİLTRESİ TEMELİNDE BİRLEŞTİRİLMESİ ÖZET Bu çalışmada, Hava Verileri Sistemi ve Doppler radarının, uçak hız ölçümlerinde kullanılması amacıyla tümleşik navigasyon sistemi tanıtılmıştır. Hava Verileri Sistemi ve Doppler radarının değişik uçuş kontrol ve navigasyon sistemlerinde kullanımında, birbirinden farklı avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır. Yüksek ölçme frekans karakteristiğine sahip olan Hava Verileri Sisteminin yanında Doppler radarı, düşük ölçme frekans karakteristiğine sahiptir. Hava Verileri Sistemi hız ölçme hataları, rüzgar ve hava akışındaki bozunumlar sebebiyle olmaktadır. Bunun yanında, Doppler radarının hız ölçümleri çok daha yüksek doğruluğa sahiptir. Bu her iki sistemin DR konum hesaplamalarında kullanımında, Hava Verileri Sisteminin konum hatası, rüzgar hızı nedeniyle zamanla çok hızlı bir şekilde artmaktadır. Doppler radarının DR konum hatası ise daha yavaş bir şekilde artmaktadır. Hava Verileri Sisteminin avantajı ise daha önce de belirttiğimiz gibi yüksek ölçme frekans karakteristiğine sahip olmasıdır. Doppler radarı ise uçak Doppler vericisindeki dalganın yayınlanması ve alınması arasındaki zaman farkı nedeniyle düşük frekansta ölçüm yapmaktadır. Tümleştirmenin yapılmasındaki sebep; bu iki sistemin iyi özelliklerinin bir kombinasyonunu yapmak ve dezavantajlarını elimine etmektir. Bu çalışmada yapılan diğer bir yeni yaklaşım ise uçuş anındaki rüzgar hızının gerçek zamanlı olarak bulunmasıdır. Şu anda uçaklarda kullanılan rüzgar hızı ölçme yöntemi, Hava Verileri Sisteminin bulduğu gerçek hava hızı ile bir referans yer hızının farkının alınmasına dayanan yöntemdir. Fakat bu yaklaşım çok kabacadır. Çünkü bu rüzgar hızı bilgisi her iki sistemin de ölçme gürültülerini içermektedir. Bu çalışmada, Kalman süzgeci kullanılarak bu gürültüler süzülmesi sağlandı. Tümleştirme, endirekt bir Kalman süzgeci kullanılarak sağlanmıştır. Kalman süzgecinde kullandığımız hata modeli, yavaş değişen süreçler için geçerli olan ve bilgisayar simülasyonlarına uygun bir modeldir. Açık çevrim bir Kalman süzgeci ile Hava Verileri Sistemi, temel navigasyon ölçüm elemanı ve Doppler radarı ise tahmin yapmak için yardımcı navigasyon sistemidir. Bu yolla, Kalman süzgecinin hesaplamalarının bozulmasının tüm sistemi çökertmesi ihtimali, dizayn seviyesinde önlenmiş olacaktır. Simülasyon sonuçlan, Kalman süzgecinin doğru çalıştığım göstermektedir. Tümleşik sistemin, bütün durum değişkenleri için tahmin değerleri, bütün simülasyon boyunca gerçek değerlere yakın seyretmektedir.. Çalışmanın sonraki adımında ise anormal ölçümler durumunda, tümleşik sistemin performansı incelenmiştir. Optimal Kalman süzgecinin anormal ölçümlere karşı tepkisi beklenen gibidir, yani tahmin değerleri sapma göstermiştir. Böyle bir bozulmayı öenlemek için Robüst Kalman süzme algoritması önerilmiştir. Bu algoritmada, anormal ölçümler saptandığında, o ölçüm atılacak ve tahmin değeri yerine ekstrapolasyon değeri kullanılacaktır. Bu çalışmada yapılan diğer bir yenilik ise ölçme kanallarının arızalanmalarım tespit eden yöntemlerin, bu tümleşik sisteme uygulanmasıdır. Yukarıdaki faktörler göz önünde bulundurulunca; bu çalışmada açıklanan ve geliştirilen tümleşik navigasyon sisteminin, havacılık uygulamalarında kullanılmak üzere çok önemli faydalan vardır. xııı
Özet (Çeviri)
INTEGRATION OF AIR DATA SYSTEM AND DOPPLER RADAR VIA KALMAN FILTERING SUMMARY In this study, Integrated Air Data-Doppler Navigation System is presented. Air Data System and Doppler radar has different benefits for different aircraft flight control and navigation systems. Air Data System is a low accuracy system for measuring the velocity of the aircraft relative to the air mass. The reason for the low accuracy of measuring the aircraft velocity are the wind and the presssure disturbances caused by the aircraft fuselage and other structures. Despite this, Doppler radar has very high accuracy. For using these two systems for dead reckoning navigation, we can see that position error of Air Data System will accumulate too much time by time, despite this, Doppler dead reckoning position will have lower accumulated error. The advantage *of Air Data System is having continuous measurement capability, but the Doppler system measures velocity by transmitting and receiving the waves, therefore by an interval of time the measurements are done. The reason for integration is to achieve the best combination of the features and eliminate the disadvantages of these systems. Another new approach in this study is the estimation of real time in flight wind speed. Now, in current aviation industry, the wind speed is measured in flight by taking the difference of true airspeed and a reference gorund speed. But this is a rough approach, because this wind speed value includes the noises of both systems. In this study Optimal and Robust Kalman filters are used for filtering these nosises. The integration is achieved by using an indirect Kalman filter. Hereby, we used a general error model that is very proper for computer simulation. In an open loop Kalman filter mechanization, Air Data system is the main source of navigation and Doppler radar is the aiding system to support the estimation. In this manner, the protection for computation failures of the Kalman filter is attained at design level. The simulation results demonstrate succesful operation of the Kalman filter, thus accuracy of integrated system estimations. The filter is able to generate very close estimates to the model parameters through the entire simulation. At the next step of the study, in the case of abnormal measurements, the performance of the integrated system is examined. The response of Optimal Kalman filter to this situation is as expected. To recover such a possible malfunctioning, the Robust Kalman filter algorithm is suggested. In the first algorithm when the abnormal measurement is detected, it is disgarded and instead of estimated value the extrapolation value is used. In addition to this, we applied methods to diagnose possible failures of measurement channels. By using these methods, it will be possible to detect the measurement channel failures immediately and to disconnect the broken measurement channel and initialize another spare measurement channel. Regarding the given facts, integrated navigation system described and developed in this study has acceptable benefits to be used in aviation applications. XIV
Benzer Tezler
- 24 Ağustos 2015 tarihinde Hopa'da ani taşkına neden olan aşırı yağış hadisesinin meteorolojik analizi ve bulut dinamik yapılarının incelenmesi
Investigation of the dynamic cloud structures and meteorological analysis of heavy rain event that caused flash flood in Hopa on August 24, 2015
ONUR DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ŞEN
- A K-band sensor interface design for remote cardiorespiratory sensing and monitoring
Kalp ve solunum verilerin uzaktan algılanması ve görüntülenmesi amaçlı K-band sensör sistemi arayüz tasarımı
ALİ KIAGHADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖNCÜ
- Power amplifer assisted ISAC
Güç yükselteci destekli ISAC
HÜSEYİN AKCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps
Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması
DENİZ CAN ACER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- A block proccessing approach for doppler centroid estimation
Doppler merkezi kestirimi için blok işleme yaklaşımı
PELİN TUNÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KARTAL