АНАЛІЗ ТОЧНОСТІ ПОЗИЦІОНУВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ СУПУТНИКОВИХ СИСТЕМ ТА ФІЛЬТРАЦІЯ ШУМІВ У ПРОМИСЛОВИХ УМОВАХ

Ключові слова: позиціювання об’єктів, промислові зони, Starlink, обробка сигналів, фільтр Калмана

Анотація

У статті розглядається задача підвищення точності позиціонування об’єктів на промислових майданчиках, де традиційні системи, такі як GPS і Wi-Fi, часто не забезпечують достатньої точності через різноманітні технічні обмеження та умови середовища. Особливо це стосується відкритих просторів із високою концентрацією металевих конструкцій та зі змінною конфігурацією території, що може призводити до значних похибок у визначенні місця розташування об’єктів. У таких умовах точність визначення координат стає критично важливою, оскільки традиційні системи не завжди можуть гарантувати необхідну якість позиціонування. Дослідження зосереджене на підвищенні точності визначення місця розташування об’єктів на відкритих, віддалених від міста ділянках, де використання стандартних рішень обмежене, а похибки можуть бути занадто великими для задоволення потреб підприємств. Основну увагу приділено аналізу даних, що отримано із супутникової системи Starlink, яка надає нові можливості для визначення позиціонування. Ця система дозволяє отримувати сигнали, що можуть бути більш стабільними у порівнянні з іншими системами, однак навіть вона має свої обмеження через вплив навколишніх факторів. Для зменшення шумів і підвищення точності сигналу, одержуваного від Starlink, застосовується фільтр Калмана. Цей фільтр дозволяє більш ефективно обробляти сигнали, відфільтровуючи непотрібні шумові дані, і таким чином покращувати точність кінцевих результатів позиціонування. Експериментальні результати показують, що використання фільтра Калмана знижує похибки позиціювання і забезпечує більш точні результати порівняно з традиційними методами. Завдяки фільтрації шумів та поліпшенню обробки сигналів, система на основі Starlink з фільтром Калмана може забезпечити більш високу точність визначення місця розташування об’єктів навіть у складних умовах. Проте, незважаючи на значне підвищення точності, досягнута точність залишається недостатньою для використання на критично важливих об’єктах. Це робить необхідним подальший аналіз і розробку гібридних систем позиціонування.

Посилання

1. Groves, P. D. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems. 2nd ed., Artech House, 2013.
2. Outdoor Positioning for Industrial Workplace Lebedieva-Dychko, A., Shilo, G. 2023 IEEE 17th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems, CADSM 2023 - Proceedings, 2023
3. Grayver E., Nelson R., McDonald E., Sorensen E., Romano S. Позиціонування та навігація за допомогою Starlink, 2024.
4. Fadali, M. S. (2024). Introduction to Random Signals, Estimation Theory, and Kalman Filtering. [Publisher details not available].
5. Li, X., & Zhao, Y. (2022). Kalman Filtering and Information Fusion: Theory and Applications. [Publisher details not available].
6. Grewal, M. S., & Andrews, A. P. (2020). Kalman Filtering: Theory and Practice with MATLAB (4th ed.). Hoboken, NJ : Wiley.
7. Шмана К.С., Красножон О.В. Використання фільтрів Калмана та Маджвіка для обробки показань інерційних датчиків. Новітні технології в науковій діяльності та навчальному процесі. Чернігівський національний технологічний університет, 2022.
Опубліковано
2024-12-30
Як цитувати
Шило, Г. М., & Лебедєва-Дичко, А. С. (2024). АНАЛІЗ ТОЧНОСТІ ПОЗИЦІОНУВАННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ СУПУТНИКОВИХ СИСТЕМ ТА ФІЛЬТРАЦІЯ ШУМІВ У ПРОМИСЛОВИХ УМОВАХ. Computer Science and Applied Mathematics, (2), 102-108. https://doi.org/10.26661/2786-6254-2024-2-11
Розділ
РОЗДІЛ III. КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ