Helikopter Hava Verileri Sistemi İle Küresel Konumlandırma Sisteminin Kalman Süzgeci Temelinde Tümleştirilmesi

Abstract

Bu tezde hava araçları için büyük öneme sahip olan seyrüsefer sistemlerinin performanslarının iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Daha güvenli seyir için seyrüsefer sistemlerinin konum ve hız gibi bilgileri yüksek doğrulukta sağlanması istenmektedir. Konum bulmada son yıllardaki en önemli gelişme uydu seyrüsefer sistemlerinin kullanılmaya başlanmasıdır. GPS, küresel ölçekteki ilk ve günümüzde tam anlamıyla çalışan tek seyrüsefer sistem olması sebebiyle önemlidir. Seyrüsefer sistemlerinde çığır açan bir diğer önemli gelişme de elektronikteki gelişmeler doğrultusunda işlemci hızlarındaki artıştır. Bunun seyrüseferde önemli olmasının sebebi gürültülü işaretlerin hatalarını azaltma amacıyla 1960larda geliştirilen Kalman Süzgecinin artık günümüz işlemcileriyle gerçek uygulamalarda kullanılabiliyor olmasıdır. Tezimizin birinci kısmında 2000 yılında SA özelliği iptal edilerek 100m konum hatalarından 30m konum hata seviyelerine indirilen GPS hatalarının, Kalman Süzgeci temelinde uydu mesafeleri yöntemi kullanılarak, daha da azaltılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda bileşenlerini kullanarak kendi yaptığımız GPS alıcısı ile elde ettiğimiz değişik nitelikteki konum bilgilerini gerçek konum, anlık alıcı konumu ve uydu konumlarını elde etmek için kullandık. Kalman Süzgecinde de tamamen, ölçülmüş konum bilgileri kullandık. Üretici firma tarafından yatayda 13m, dikeyde 22m olan konum hatasını bu yöntem ile daha da azaltmayı hedefledik. Tezimizin ikinci kısmında yüksek örnekleme frekansına ve düşük ölçme doğruluğuna sahip hava verileri sistemi ile düşük örnekleme frekansına ve ADS ye göre yüksek doğruluğa sahip GPS sisteminin Kalman Süzgeci temelinde tümleştirilmesi hedeflenmiştir. Böylece her iki sistemin de avantajlarına sahip bir seyrüsefer sistemi amaçlanmıştır. Hava verileri sisteminin elde ettiği hava hızı hatasının elde edilmesi ve KF yardımıyla minimize edilmesiyle aynı zamanda yüksek doğrulukta rüzgar hızının da elde edilmesi amaçlanmıştır.

This study is focused on the imrovement of the modern navigation systems. In aeronautics high precision is very essential. And a recent development has revolutionized the navigation systems; this development is the Global Positioning System. It has been actually used since 1980’s, however with high deviations to the non-authorized users. The SA error has been removed in year 2000 and civilian GPS users were able to access high accuracy GPS data. Another good news is the improvement in processor speed. Kalman Filter was theoretically improved in 1960’s, however it wasn’t practical due to slow processing speeds. Today an ARM MCU can process up to 200 MIPS, which makes Kalman Filters a reality. In part one; GPS position measurements obtained from a GPS receiver, are improved using Kalman Filter based Satellite Distances method. The GPS receiver provides us with both available satellite positions and the position of the receiver. Using this information in the Kalman Filter a better position compared to the GPS receiver alone was aimed. The actual Horizontal position error is stated as 13m, and the vertical position error is stated as 22m by the GPS chip provider. In part two the integration of two navigation systems ADS and GPS was aimed. ADS is a widely used navigation system which measures static and total air pressure and the air temperature. The modern ADS includes a ADC, which computes parameters like Mach Number, True Air Speed, Vertical Speed etc. Using these three measurements. ADS has high sampling frequency and poor accuracy, on the other hand, another navigation system GPS has high accuracy compared to ADS but lower sampling frequency (1Hz). Kalman Filter is used to integrate and minimize the errors of the two navigation systems. By this integration a navigation system with high sampling frequency and high accuracy is aimed. Another object is to calculate the wind speed with high accuracy, which is actually the error of Air Speed measured by the ADS.