Hava Verileri Sistemi İle Doppler Radarının Kalman Süzgeci Temelinde Tümleştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, Tümleşik Hava Verileri - Doppler Navigasyon Sistemi tanıtılmıştır. Yüksek frekans karakteristiğine ve düşük ölçme doğruluğuna sahip olan Hava Verileri Sisteminin yanında, Doppler radarı yüksek doğruluğa ve düşük ölçme frekans karakteristiğine sahiptir. Birleştirmenin yapılmasındaki sebep bu iki sistemin en iyi özelliklerinin bir kombinasyonunu yapmak ve dezavantajlarını elimine etmektir ve bu sayede uçuş anındaki rüzgar hızının gerçek zamanlı olarak bulunmasıdır. Tümleştirme endirek ve açık çevrim bir Kalman süzgeci ile Hava Verileri Sistemi temel navigasyon ölçüm elemanı, Doppler radarı ise tahmin yapmak için yardımcı navigasyon sistemidir. Simulasyon sonuçları Kalman filtresinin başarılı çalışmasını göstermektedir. Ve böylece integre hız ölçümlerinde filtre, simulasyon boyunca model parametrelerine çok yakın tahminler yapabilmektedir. Anormal ölçümlerin yapıldığı bir durumda, böyle bir bozulmayı yakalamak için Robust Kalman filtreleme algoritması önerilmiştir. Bu çalışma da yapılan diğer bir yenilik ise ölçme kanalının arızalanmasını tespit eden yöntemlerin bu birleşik sisteme uygulanmasıdır. Yukarıdaki faktörler göz önünde bulundurulunca, bu çalışmada açıklanan ve geliştirilen birleşik navigasyon sisteminin havacılık uygulamarında kullanılmak üzere çok önemli faydaları vardır.

In this study, Integrated Air Data - Doppler Navigation System is presented. Air Data System is a low accuracy system for measuring the velocity of the aircraft relative to the air mass but it has high measurement frequency. Despite this, Doppler radar has very high accuracy, but it has low measurement frequency. The reason for the integration is to achieve the best combination of the features and eliminate the disadvantages of these systems. Another new approach in this study is to measure real time flight wind speed by using this integrated system. This integration is achieved by using an indirect Kalman filter 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. The simulation results demonstrate successful operation of Kalman filter, thus, accurate values of the integrated velocity measurement. The filter is able to generate very close estimates to the model parameters through the entire simulation. In the case of abnormal measurements, to recover such a possible malfunctioning, the Robust Kalman filter algorithms are suggested. In addition to this, we applied algorithms that diagnoses possible failures of measurement channels. By using these algorithms 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, the integrated navigation system described and developed in this study has acceptable benefits to be used in aviation applications.