Статья: ВКЛАД РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК В РАЗВИТИЕ НАВИГАЦИИ (2024)

В статье представлен краткий обзор истории развития современных научных периодических изданий, посвященных вопросам теории, разработки и применения навигационных приборов морского назначения, а также их анализ.

Описываются пять ведущих мировых журналов, специализирующихся в этой научной области. Рассмотрена тематика их публикаций и приведены рейтинги по данным базы Scopus. В базе данных Российского индекса научного цитирования по ключевым
словам найдены десять периодических изданий, в которых публикуется наибольшее количество статей по навигационному приборостроению в России. Перечислены некоторые особенности этих журналов и предложены пути их дальнейшего развития.

В статье рассматриваются проблемы использования за рубежом глобальной навигационной спутниковой системы (ГНСС) GPS (США) и технологии, парирующие ее недостатки. Обсуждаются возможности применения сигналов космических аппаратов,
размещенных на низких околоземных орбитах, радионавигационной системы eLoran и подходов, не имеющих на сегодня аналогов.

В статье представлены результаты экспериментального исследования применения модифицированной искусственной нейронной сети MFNN (Minimum Fuel Neural Network). При этом задействуется метод разреженного представления комплексных данных с использованием избыточного базиса с оптимизацией за счет норм L0 /L1 вместо классического алгоритма на основе быстрого преобразования Фурье (БПФ).

Продемонстрировано существенное улучшение способности систем распознавания препятствий и автономного управления железнодорожным транспортом различать близкорасположенные другу к другу объекты, такие как составы на соседних путях сортировочных станций.

В статье рассматривается алгоритм обнаружения дипольного сигнала на фоне помех при произвольном движении носителя магнитометра. Построенная математическая модель диполя в виде разложения в ряд из шести базисных функций позволяет с одного факта обнаружения диполя произвести как обнаружение, так и оценку местоположения источника. Приведены результаты полунатурного моделирования.

Модель погрешностей звездного датчика ориентации представлена в виде разложения на флуктуационную и систематическую составляющие. Флуктуационная погрешность возникает при вычислении координат яркостного центра цифрового изображения
звезды и обусловлена дискретной структурой сигнала в матричном фотоприемнике. Если наблюдение звезд выполняется через атмосферу, у флуктуационной погрешности появляется дополнительная внешняя компонента, связанная с «дрожанием» изображений
звезд из-за атмосферной турбулентности. Систематическая погрешность возникает из-за погрешностей калибровки элементов внутреннего ориентирования цифровой камеры. Для всех составляющих погрешности ориентации получены линеаризованные аналитические выражения и ковариационные матрицы, зависящие от конфигурации наблюдаемого созвездия. Модель погрешностей легко переписывается в форме уравнения наблюдения за погрешностями оценки элементов внутреннего ориентирования камеры в сильносвязанной комплексированной астронавигационной системе. Приведены результаты экспериментальной проверки разработанной модели погрешностей. Численные значения погрешностей, полученные в эксперименте, наглядно показывают, что элементы внутреннего ориентирования цифровой камеры звездного датчика
необходимо регулярно калибровать в процессе эксплуатации.

В работе предложен алгоритм определения в полете угла крена быстровращающегося вокруг продольной оси летательного аппарата с использованием данных триады микромеханических датчиков угловой скорости при движении на неуправляемом
участке траектории. Угол крена оценивается при помощи фазового детектора путем демодуляции сигналов поперечных датчиков угловой скорости с последующей обработкой, которая выполняется методом наименьших квадратов.

В статье исследуются взаимосвязь, отличия и особенности алгоритмов обработки результатов морской скалярной гравиметрической съемки, синтезируемых в рамках калмановского и винеровского подходов. Анализируются их достоинства и недостатки при решении задач фильтрации и сглаживания. Приводятся и сопоставляются результаты, полученные с использованием различных рекуррентных фильтров путем моделирования
и при обработке реальных данных. Обсуждаются проблемы состоятельности фильтров и возможности построения их адаптивных вариантов, предполагающих в том числе идентификацию моделей сигналов и помех.