导航控制系统（NCS）系列：Saab Avionics ELSIN-300_（2）.系统组件与功能.docx

PAGE1

PAGE1

系统组件与功能

导航计算机(NavigationComputer)

导航计算机是SaabAvionicsELSIN-300系统的核心组件，负责处理和计算所有导航相关的数据。它通过接收来自各种传感器的数据，结合预设的飞行计划和地图信息，计算出飞机的当前位置、速度、航向等关键参数，并生成导航指令，确保飞机按照预定的航线和参数飞行。

原理

导航计算机的工作原理基于现代航空电子技术，主要包括以下几个步骤：

数据采集：导航计算机从各种传感器（如GPS、惯性测量单元IMU、磁罗盘等）接收实时数据。

数据融合：通过数据融合算法，将不同传感器的数据进行综合处理，提高导航的精度和可靠性。

位置计算：使用卡尔曼滤波器等算法，结合飞行计划和地图信息，计算出飞机的当前位置。

航向和速度计算：根据当前位置和飞行计划，计算出飞机的航向和速度等参数。

导航指令生成：将计算出的参数转换为导航指令，发送给飞行控制系统和其他相关组件。

内容

数据采集

导航计算机通过多种传感器获取飞机的状态信息和环境数据。这些传感器包括：

GPS：提供全球定位系统数据，包括经纬度、高度、时间等。

IMU：惯性测量单元，提供飞机的加速度、角速度等数据。

磁罗盘：提供飞机的航向信息。

气压高度计：提供飞机的气压高度数据。

无线电高度计：提供飞机的无线电高度数据。

数据融合

数据融合是导航计算机的一项关键功能，通过综合多个传感器的数据，提高导航的精度和可靠性。常见的数据融合算法有：

卡尔曼滤波器：一种递归滤波器，能够有效处理噪声数据，提供更准确的导航参数。

多传感器融合：结合多种传感器的数据，通过权重分配和数据校正，提高整体系统的性能。

位置计算

位置计算是导航计算机的核心任务之一。通过接收GPS数据和IMU数据，导航计算机使用卡尔曼滤波器等算法，精确定位飞机的当前位置。位置计算的基本公式如下：

$$

$$

其中，Pk是当前位置，Vk是当前速度，ak是当前加速度，

航向和速度计算

航向和速度计算基于当前位置和飞行计划。导航计算机通过以下公式计算出航向和速度：

$$

$$

其中，Δx和Δy是当前位置与目标位置之间的坐标差，Δ

导航指令生成

导航指令生成是将计算出的导航参数转换为具体的指令，发送给飞行控制系统。例如，导航计算机可以生成以下指令：

航向调整指令：调整飞机的航向，使其朝向目标位置。

速度调整指令：调整飞机的速度，使其保持在预定的范围内。

高度调整指令：调整飞机的高度，使其保持在预定的高度上。

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用卡尔曼滤波器进行位置计算：

importnumpyasnp

fromfilterpy.kalmanimportKalmanFilter

frommonimportQ_discrete_white_noise

#初始化卡尔曼滤波器

kf=KalmanFilter(dim_x=2,dim_z=1)

#状态向量[位置,速度]

kf.x=np.array([0.,0.])

#状态转移矩阵

kf.F=np.array([[1.,1.],

[0.,1.]])

#观测矩阵

kf.H=np.array([[1.,0.]])

#初始协方差矩阵

kf.P=np.array([[1000.,0.],

[0.,1000.]])

#测量噪声协方差

kf.R=np.array([[1.]])

#过程噪声协方差

kf.Q=Q_discrete_white_noise(dim=2,dt=1.,var=0.1)

#模拟传感器数据

sensor_data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

#进行卡尔曼滤波

forzinsensor_data:

kf.predict()

kf.update(z)

print(f位置:{kf.x[0]},速度:{kf.x[1]})

例子描述

上述代码示例展示了如何使用卡尔曼滤波器进行位置和速度的估计。我们初始化了一个二维的卡尔曼滤波器，状态向量包含位置和速度两个参数。状态转移矩阵和观测矩阵分别定义了状态如何随时间变化以及如何从状态中提取观测值。初始协方差矩阵表示对初始状态的不确定度。测量噪声协方差和过程噪声协方差分别表示传感器测量的噪声和系统过程的噪声。

通过模拟一系列传感器数据，我们在每个时间步进行预测和更新操作。预测步根据状态转移矩阵和过程噪声协方差更新状态向量和协方差矩