Architecture of integrated navigation systems with enhanced coordinate accuracy and fault detection

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.74.17878

Keywords:

positioning and navigation, multi-source integrated navigation, uncrewed aerial vehicle, data analysis, error correction, filtration, fault detection, fault tolerance

Abstract

The integration of GNSS/INS is becoming increasingly pivotal for the precise operation of uncrewed aerial vehicles, especially in agriculture. This integration is underscored by two primary necessities: the assurance that after prolonged operation, the accuracy of the navigation parameters remains uncompromised and the implementation of an integrated navigation algorithm that is both straightforward and dependable, demanding minimal processing power from the onboard chips. This article first introduces the centralized Kalman filter approach, employed to merge GPS and INS systems, based on a loosely coupled framework. This amalgamation is streamlined, significantly curtailing the computational demands of the system, and reducing its intricacy. Subsequently, the discrepancies in the INS system's navigation parameters, as gauged by the discrete Kalman filter algorithm, are rectified using a feedback amendment method. This strategy effectively counters the degradation in navigational accuracy that typically ensues from extended operational periods.

References

Wang G., et al. A GNSS/INS Integrated Navigation Algorithm Based on Kalman Filter. IFAC-Papers Online. 2017. V. 51, No. 17. P. 232–237.

Shokry A. Effectiveness of Data Augmentation in Cellular-Based Localization Using Deep Learning. 2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) / Marrakesh, Morocco, 2019. P. 1–6.

Chen R., Zhao L. Multi-level Autonomous Integrity Monitoring Method for Multi-source PNT Resilient Fusion Navigation. Satellite Navigation. 2023. V. 4, No. 1. – P. 1–17.

Gupta A., Fernando X. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Data Fusion in Unmanned Aerial Vehicles: Recent Advances and Challenges. Drones. 2022. V. 6, No. 4. 85.

Zhuang Y., et al. Multi-sensor Integrated Navigation/Positioning Systems Using Data Fusion: From Analytics-based to Learning-based Approaches. Information Fusion. 2023. V. 95. P. 62–90.

Kang J., et al. Resilient Multi-Source Integrated Navigation Method for Aerospace Vehicles Based on On-Line Evaluation of Redundant Information. Aerospace. 2022. V. 9, No. 7. 333.

Wang D., et al. Spacecraft Autonomous Navigation Technologies Based on Multi-Source Information Fusion. Singapore : Springer, 2021. 361 p.

U.S. Department of Homeland Security. Improving the Operation and Development of Global Positioning System (GPS) Equipment Used by Critical Infrastructure. Science and Technology Directorate, NCCIC & NCC, 2023. 21 p.

U.S. Department of Homeland Security. Best Practices for Time and Frequency Sources in Fixed Locations. Cybersecurity & Infrastructure Security Agency, 6 January 2015. 10 p.

Li S., et al. Predefined Location Formation: Keeping Control for UAV Clusters Based on Monte Carlo Strategy. Drones. 2022. V. 7, No. 1. 29.

Abdelaziz N., El-Rabbany A. INS/LIDAR/Stereo SLAM Integration for Precision Navigation in GNSS-Denied Environments. Sensors. 2023. V. 23, No. 17. 7424.

Zhang L., et al. Research on Adaptive Multi-Source Information Fault-Tolerant Navigation Method Based on No-Reference System Diagnosis. Sensors. 2019. V. 19, No. 13. 2911.

Nwadiugwu W.P., et al. Precise-Point-Positioning Estimations for Recreational Drones Using Optimized Cubature-Extended Kalman Filtering. IEEE Access. 2021. 15 p.

Mahmoud M., et al. A Novel Unscented Kalman Filter Strategy to Enhance Navigation System Performance. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE). 2020. V. 8, Iss. 5. P. 2446–2453.

Downloads

Published

2023-06-30

Issue

Vol. 2 No. 74 (2023)

Section

Статті

License

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).