Filtration of parameters of the UAV movement at complex use of data sensor networks, obtained based on the TDOA and RSS methods

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorTovkach, Igor O.
dc.contributor.authorZhuk, Serhii Ya.
dc.date.accessioned2020-11-18T09:22:57Z
dc.date.available2020-11-18T09:22:57Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractenBackground. At the present time the development of technologies for construction of unmanned aerial vehicles (UAVs) are used for the solution of a wide range of tasks, such as: emergency rescue operations, autonomous observation and monitoring of industrial processes and environment (fauna monitoring), etc. On the other hand, their availability and massive use for a wide range of problems has led to the emergence of a new class of threats: application in terrorist purposes, photographing of secret objects, receiving unauthorized access to information in WLAN networks, invasion on the forbidden territory, etc. This leads to the need to develop security systems that solve the problem of detection, positioning and movement parameters of the UAV. Objective. Synthesize algorithm the filtration of parameters of the UAV movement at complex use of data, obtained based on the TDOA and RSS methods. Methods. Synthesis of algorithm the filtration of parameters of the UAV movement at complex use of data, obtained based on the TDOA and RSS methods, it is executed on the basis of the mathematical device of the extended Kalman filter. Efficiency analysis of a developed algorithm is carried out by means of statistical modeling. For descriptive reasons of the algorithm works the test trajectory of the UAV movement has been created. Error RMS of measurement when using TDOA and RSS methods are σΔ = 2,4 m and σP = 1 dB, respectively. Rate of information receipt T=1s. Tests were carried out for hundred realization. Results. As appears from results of modeling, complex use of data allows reducing RMS errors of the position estimation of the UAV more, than by 3 times, in comparison with independent processing on the basis of the data obtained by the TDOA and RSS methods. Conclusions. The algorithm filtration of parameters of the UAV movement synthesized on the basis of a mathematical apparatus of the expanded Kalman filter is recurrent and implements a sequential procedure for combining data obtained on the basis of the TDOA and RSS methods. The developed algorithm takes into account the dispersion of power measurement errors, received signals by sensors of the sensor network and determines the estimate of the unknown error of measuring the arrival time signal of the reference sensor.uk
dc.description.abstractruПроблематика. В настоящее время беспилотные летательные аппараты (БПЛА), используются для решения широкого круга задач, таких как: аварийно-спасательные операции, автономное наблюдение и мониторинг промышленных процессов и окружающей среды (мониторинг животного мира) и др. С другой стороны, их доступность и массовое использование привело к появлению нового класса угроз: применение в террористических целях, фотосъемка засекреченных объектов, получение несанкционированного доступа к информации в сетях WLAN, вторжение на запрещенную территорию и др. Это приводит к необходимости разработки систем, которые решают задачи обнаружения, определения местоположения и параметров движения БПЛА. Цель исследований. Синтезировать алгоритм фильтрации параметров движения БПЛА при комплексной обработки данных, полученных на основе методов TDOA и RSS. Методика реализации. Синтез алгоритма фильтрации параметров движения БПЛА при комплексной обработки данных, полученных на основе методов TDOA и RSS выполнен на основе математического аппарата расширенного фильтра Калмана. Анализ полученного алгоритма проведен с помощью статистического моделирования. Для описания движения БПЛА была сформирована тестовая траектория движения. СКО ошибок измерений при использовании методов TDOA и RSS σΔ = 2,4 м і σP = 1 дБ, соответственно. Темп получения информации T = 1с. Испытания проводились по ста реализациях. Результаты исследований. Результаты исследования показали, что комплексное использование данных позволяет уменьшить СКО ошибки определения местоположения БПЛА более, чем в 3 раза по сравнению с независимой обработкой данных, полученных методами TDOA и RSS. Выводы. Синтезированный на основе математического аппарата расширенного фильтра Калмана алгоритм фильтрации параметров движения БПЛА является рекуррентным и реализует последовательную процедуру объединения данных, полученных на основе методов TDOA и RSS. В разработанном алгоритме учитываются дисперсии ошибок измерения мощности принимаемых датчиками сенсорной сети сигналов и определяется оценка известной ошибки измерения времени прихода сигнала опорного датчика.uk
dc.description.abstractukПроблематика. В даний час безпілотні літальні апарати (БПЛА), використовуються для вирішення широкого кола завдань, таких як: аварійно-рятувальні операції, автономне спостереження і моніторинг промислових процесів і навколишнього середовища (моніторинг тваринного світу) і ін. З іншого боку, їх доступність і масове використання привело до появи нового класу загроз: застосування в терористичних цілях, фотозйомка засекречених об’єктів, отримання несанкціонованого доступу до інформації в межах WLAN, вторгнення на заборонену територію і ін. Це призводить до необхідності розробки систем, які вирішують завдання виявлення, визначення місця розташування і параметрів руху БПЛА. Мета досліджень. Синтезувати алгоритм фільтрації параметрів руху БПЛА при комплексній обробці даних, отриманих на основі методів TDOA і RSS. Методика реалізації. Синтез алгоритму фільтрації параметрів руху БПЛА при комплексній обробці даних, отриманих на основі методів TDOA і RSS виконаний на основі математичного апарату розширеного фільтра Калмана. Аналіз отриманого алгоритму проведено за допомогою статистичного моделювання. Для опису руху БПЛА була сформована тестова траєкторія руху. СКО помилок вимірювань при використанні методів TDOA і RSS σΔ = 2,4 м і σP = 1 дБ, відповідно. Темп надходження інформації T = 1с. Випробування проводилося по ста реалізаціях. Результати досліджень. Результати дослідження показали, що комплексне використання даних дозволяє зменшити СКО помилки визначення місця розташування БПЛА більше, ніж в 3 рази в порівнянні з незалежною обробкою даних, отриманих методами TDOA і RSS. Висновки. Синтезований на основі математичного апарату розширеного фільтра Калмана алгоритм фільтрації параметрів руху БПЛА є рекурентним і реалізує послідовну процедуру об’єднання даних, отриманих на основі методів TDOA і RSS. У розробленому алгоритмі враховуються дисперсії помилок вимірювання потужності прийнятих датчиками сенсорної мережі сигналів і визначається оцінка невідомої помилки вимірювання часу приходу сигналу опорного датчика.uk
dc.format.pagerangePp. 31-36uk
dc.identifier.citationTovkach, I. O. Filtration of parameters of the UAV movement at complex use of data sensor networks, obtained based on the TDOA and RSS methods / Tovkach I. O., Zhuk S. Ya. // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2017. – Vol. 8, N. 1(14). – Pp. 31–36. – Bibliogr.: 12 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.12017.31-36
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37459
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation and telecommunication sciences : international research journal, 2017, Vol. 8, N. 1(14)uk
dc.subjectUAVuk
dc.subjectTDOAuk
dc.subjectRSSuk
dc.subjectthe expanded Kalman filteruk
dc.subjectwireless sensor networkuk
dc.subjectwireless sensor networkuk
dc.subjectparameters of movementuk
dc.subjectБПЛАuk
dc.subjectБПЛАuk
dc.subjectфільтр Калманаuk
dc.subjectбездротова сенсорна мережаuk
dc.subjectбездротова сенсорна мережаuk
dc.subjectпараметри рухуuk
dc.subjectфильтр Калманаuk
dc.subjectбеспроводная сенсорная сетьuk
dc.subjectпараметры движенияuk
dc.subject.udc621.396.96uk
dc.titleFiltration of parameters of the UAV movement at complex use of data sensor networks, obtained based on the TDOA and RSS methodsuk
dc.title.alternativeФільтрація параметрів руху БПЛА при комплексному використанні даних сенсорної мережі, отриманих на основі методів TDOA і RSSuk
dc.title.alternativeФильтрация параметров движения БПЛА при комплексном использовании данных сенсорной сети, полученных на основе методов TDOA и RSSuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2017_8-1_p31-36.pdf
Розмір:
500.38 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 8, N. 1(14)