Устройство определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник роботизированного беспилотного летательного аппарата

Область техники
Предлагаемая полезная модель относится к области радионавигации и может быть использована в комплексах, определяющих параметры движения беззапросного метода, в частности в навигационной аппаратуре потребителей глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС).
Ее использование в навигационных приемниках позволит с высокой достоверностью определять факт искажения навигационного поля и идентифицировать виды помехового воздействия, что позволит повысить точность и достоверность определения параметров движения роботизированных беспилотных летательных аппаратов (РБЛА), будет способствовать созданию эффективных способов автономного управления РБЛА в условиях воздействия естественных и преднамеренных помех.
Уровень техники
Для РБЛА процедура определения навигационных параметров по сигналам ГНСС должна производиться с высокой степенью достоверности, которая может значительно снижаться под воздействием естественных или преднамеренных помех. По этой причине измеренные оценки навигационных параметров РБЛА будут значительно отличаться от своих истинных значений. Особенно опасны случаи, когда величина ошибки измеренных навигационных параметров превышает допустимые значения. Они могут рассматриваться как факты искажения или подавления (нарушения целостности) навигационного поля (НП). О возникновении таких фактов система управления РБЛА должна быть оперативно оповещена, причем до момента времени очередного обновления навигационных параметров, т.е. осуществляться в режиме реального времени.
Для повышения достоверности принимаемых навигационных параметров разработаны системы контроля целостности НП, реализуемые различными способами. Они основаны на измерительной избыточности и использовании дополнительных источников измерений, получивших название функциональных дополнений.
Для РБЛА в режиме автономного полета не приемлемы алгоритмы и способы контроля целостности НП, требующие наличия сложной системы, состоящей из космических, наземных и автономных функциональных дополнений. Из-за ограничений на массогабаритные показатели в РБЛА допустим только автономный контроль целостности, представляющий потребителям автономные функциональные дополнения (ABAS) с использованием собственных средств, которые расположены на борту.
ABAS используют в качестве избыточных данных результаты измерений от других бортовых систем объекта, таких, как барометрический высотомер, гироскопические датчики, акселерометры, магнитный компас. Для класса малогабаритных РБЛА, реализуемых на базе бесплатформенных инерциальных навигационных систем (БИНС), существующие ABAS являются мало эффективными. Это объясняется тем, что используемые в БИНС гироскопы и акселерометры на базе микроэлектромеханических систем (МЭМС) характеризуются повышенной шумностью. Они обладают большой погрешностью измерений и не могут обеспечивать требуемую точность измерений.
Анализ современного уровня техники показал, что известные способы автономного контроля целостности НП невозможно реализовать в РБЛА, находящемся в режиме автономного полета. Они не позволяют обеспечить требуемую достоверность определения факта искажения НП и идентифицировать виды помехового воздействия.
Таким образом, существует изобретательская (неочевидная) задача, заключающаяся в разработке устройства определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник РБЛА в режиме автономного полета. Разрабатываемое устройство должно функционировать за счет использования дополнительной информации, получаемой в процессе обработки навигационных параметров в вычислителе навигационного приемника (НПР).
Характеристика аналогов технического решения
Известен способ обнаружения преднамеренного воздействия на точностные характеристики спутниковых радионавигационных систем (СРНС) в навигационной аппаратуре потребителя (НАП), установленной на борту движущегося объекта [патент РФ № 2586076, опубл. 10.06.2016], состоящий в том, что после фильтрации и отбраковки аномальных выбросов, как в алгоритме автономного контроля целостности приемника (RAIM), производят на заданном временном интервале формирование массива достоверных измерений с последующим расчетом по ним коэффициентов аппроксимирующего полинома, на основании полученных коэффициентов полинома производится экстраполяция измерений на заданный интервал времени; после этого, текущие измерения сравниваются с экстраполированными значениями, и на основании принятого критерия принимается решение о наличии несанкционированного воздействия; при наличии несанкционированного воздействия фиксируется момент времени, на котором это воздействие обнаружено, и при невозможности компенсировать это воздействие, текущее измерение исключается из обработки; при отсутствии несанкционированного воздействия интервал интерполяции сдвигают по времени и повторяют операции по новому массиву достоверных измерений.
Однако, в данном аналоге отсутствует описание возможных путей реализации устройства, согласно описанному способу. Также, способ обладает функциональной ограниченностью, поскольку не обладает возможностью по определению достоверности факта искажения навигационного поля и идентификации видов помехового воздействия.
Известно устройство - пассивный радиоэлектронный комплекс для определения пространственных координат и элементов движения объекта по угломерными энергетическим данным радиолокации [патент РФ № 126474 опубл., 27.03.2012], содержащий антенну, блок обнаружения сигналов по пеленговому каналу, блок сопровождения объекта в пеленговом канале, блок статистических оценок начального пеленга, начального уровня сигнала, начальной величины изменения пеленга и начальной величины изменения расстояния, блок программной реализации фильтров Калмана, блок оценки координат и элементов движения объекта, блок выдачи информации на экран и блок выдачи информации в банки пользователей, в который введены блок обнаружения сигналов по угломестному каналу, блок сопровождения объекта в угломестном канале, блок измерения угла места на объект и уровней сигнала от объекта, блок вычисления оценок угла места и уровней сигнала в угломестном канале и блок вычисления величины изменения угла места.
В данном устройстве сигналы от объекта, принятые антенной, обрабатываются в блоке обнаружения сигналов по пеленговому каналу и в блоке обнаружения сигналов по угломестному каналу для последующего сопровождения объекта соответственно в блоке сопровождения объекта в пеленговом канале и в блоке сопровождения объекта в угломестном канале, далее сигналы от блока сопровождения объекта в пеленговом канале поступают в блок статистических оценок начального пеленга, начального уровня сигнала, начальной величины изменения пеленга и начальной величины изменения расстояния, а сигналы от блока сопровождения объекта в угломерном канале - в блок измерения угла места на объект и уровней сигнала от объекта, в блок вычисления оценок угла места и уровней сигнала в угломестном канале и в блок вычисления оценок величины изменения угла места, вычисленные оценки обеспечивают построение множества фильтров Калмана в блоке программной реализации фильтров Калмана для последующего получения в блоке оценки координат и элементов движения объекта текущих оценок координат - дистанции, пеленга и угла места и элементов движения объекта - скорости, курса, величины изменения пеленга, величины изменения расстояния и величины изменения угла места, затем полученные данные поступают в блок выдачи информации на экран и в блок выдачи информации в банки пользователей для освещения текущей обстановки и принятия оперативного решения.
Однако, данное устройство предназначено для определения пространственных координат наблюдаемого объекта, и не может быть использовано в РБЛА для определения координат местоопределения (МО) и их погрешностей в условиях автономного полета. Кроме того, в устройстве отсутствует возможность обнаружения преднамеренных помех в реальном времени, и возможность идентификации видов помехового воздействия.
Известны система и способ обнаружения и устранения спуфинга [заявка на патент США № US20190154839A1, опубл. 23.05.2019]. Устройство состоит из приемника ГНСС, содержащего антенну, один или несколько процессоров, блок памяти. Приемник сигнала ГНСС из набора сигналов определяет, включает ли набор сигналов сомнительный сигнал, причем определение основано на одном или нескольких из следующих атрибутов: сигнал содержит более одного пика корреляции; сигнал не должен приниматься на основе данных альманаха; сигнал превышает предварительно определенное отношение сигнал/шум; сигнал превышает предварительно определенная мощность сигнала; сигнал превышает предварительно определенный уровень шума и в соответствии с определением, что набор сигналов включает в себя сомнительный сигнал, выводящий на устройство ГНСС указание о том, что сомнительный сигнал был принят.
Достоинство данного устройства заключается в способности обнаруживать влияние спуфинга и устранять его. Вместе с тем, оно обладает следующим недостатком: невозможность определять факты искажения навигационного поля и идентифицировать другие виды помехового воздействия, отличительного от спуфинга.
Характеристика выбранного прототипа
Наиболее близким по технической сущности является следующее устройство - навигационная система и метод коррекции ошибок [описание изобретения к патенту № EP3236210, МПК G01C21/16; G01S19/47; G01S19/49, опубл. 25.10.17]. Навигационная система содержит базовую навигационную систему, включающую инерциальный блок измерений, блок обработки для выполнений алгоритма сжатия и фильтр слияния, и систему коррекции, включающую по меньшей мере, один из сенсоров: ГНСС, одометрия, барометр, магнитометр, радары, стереозрение, лазерные сканеры, ультразвуковые дальномеры, ориентиры, радиолокация.
При этом устройство поясняется блок-схемой, иллюстрирующей компоненты интегрированной навигационной системы в качестве одного варианта осуществления изобретения, состоящего из базовой системы, включающей в себя базовые датчики, такие как гироскопы или акселерометры, блок алгоритма обработки, первый и второй блоки памяти, и системы коррекции, включающей в себя датчики системы коррекции, третий блок памяти, блок алгоритма коррекции, блок интерполяции, блок управления.
Данные навигационной системы накапливаются с отметками времени, указывающими время получения, в первом блоке памяти, затем поступают в блок алгоритма обработки, где производится вычисление значения коррекции и значения приращения коррекции. Также, на этот блок поступают данные из блока алгоритма коррекции.  Полученные корректировочные значения применяются к данным навигационного приёмника и вычисляется скорректированное значение выходных данных базовой навигации в блоке алгоритма обработки. В блок алгоритма коррекции поступают данные, хранящиеся в первом блоке памяти, втором блоке памяти и третьем блоке памяти. Выбор данных, которые подаются в блок алгоритма коррекции, управляется блоком управления, который выбирает данные базовой навигационной системы из первого блока памяти, выходные значения базовой навигации из второго блока памяти и данные датчика коррекции из третьего блока памяти, имеющие соответствующие метки времени. В случае, когда невозможно получить полностью соответствующий набор данных, интерполяция выполняется в блоке интерполяции. Блок интерполяции принимает из первого блока памяти и второго блока памяти значения, которые позволяют интерполировать значения, которые соответствуют метке времени данных датчика коррекции, которые поступают в блок алгоритма коррекции.
Достоинством данного устройства является возможность корректировки систематических или случайных ошибок, возникающих вследствие задержки принимаемого сигнала или использования неактуальных данных коррекции к актуальным данных навигационной системы. Данный подход позволяет использовать прототип в системах реального или близких к реальному времени.
Однако, в представленном прототипе отсутствует возможность определения фактов искажения навигационного поля и идентификации вида помехового воздействия на приемник РБЛА.
Проведенный анализ современного состояния уровня техники показал, что отсутствуют устройства, позволяющие определять факты искажения навигационного поля и идентифицировать виды помехового воздействия на приемник РБЛА в режиме автономного полета.
Задача и технический результат полезной модели
Задача, на решение которой направлена полезная модель, заключается в создании новой технологии обработки навигационных параметров, обеспечивающей определение факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник РБЛА.
Технический результат заявляемой полезной модели заключаются в расширении функциональных возможностей навигационного приемника за счет определения с высокой достоверностью факта искажения навигационного поля и идентификации видов помехового воздействия.
Указанный технический результат достигается тем, что в устройство для определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник роботизированного беспилотного летательного аппарата, состоящее из буферной памяти координат, буферной памяти дополнительных параметров, блока расчета коэффициентов аппроксимации, блока расчета погрешности, первого, второго и третьего решающих устройств, блока статистической оценки, блока рекуррентной фильтрации аномалий, блока расчета доверительной вероятности, блока расчета пороговых значений, и регистра состояния навигационного поля, при этом входы буферной памяти координат и буферной памяти дополнительных параметров соединены с входной шиной, выход буферной памяти координат подключён к входу блока расчета коэффициентов аппроксимации, выход которого подключен к первому входу блок расчета погрешности, выход которого подключен к первому входу первого решающего устройства, выход которого подключен к первому входу регистра состояния навигационного поля, выход которого подключен к выходной шине, вход блока статистической оценки, а также первые входы блока рекуррентной фильтрации аномалий и блока расчета доверительной вероятности подсоединены к выходу буферной памяти координат, выход блока статистической оценки подключен ко второму входу блока рекуррентной фильтрации аномалий, первый и второй выходы которого подключены соответственно ко второму входу регистра состояния навигационного поля и ко второму входу блока расчета доверительной вероятности, выход которого подключен к третьему входу регистра состояния навигационного поля, второй вход блока расчета погрешности подсоединен к выходу буферной памяти координат, первый выход буферной памяти дополнительных параметров подключен к первому входу блока расчета пороговых значений, первый выход которого подключен ко второму входу первого решающего устройства, второй выход буферной памяти дополнительных параметров подключен к первому входу третьего решающего устройства и второму входу блока расчета пороговых значений, второй выход которого подключен ко второму входу третьего решающего устройства и первому входу второго решающего устройства, выход которого подключен к четвертому входу регистра состояния навигационного поля, пятый вход которого подсоединен к выходу третьего решающего устройства, третий вход третьего решающего устройства и второй вход второго решающего устройства подсоединены к выходу блока расчета погрешности, третий вход блока расчета пороговых значений подсоединен ко второму выходу блока рекуррентной фильтрации аномалий.
Достижение технического результата обеспечивается путем применения новой технологии обработки навигационных параметров, при этом путем применения байесовского вероятностного подхода осуществляется оценка текущего состояния навигационного поля по полученным координатам местоопределения РБЛА, а на основании критерия максимума апостериорной плотности определяется факт искажения навигационного поля и идентифицируется вид помехового воздействия за счет сравнения текущих достоверных погрешностей местоопределения с пороговыми значениями, полученными с использованием дополнительных параметров, извлекаемых из навигационного приемника.
Таким образом, введение новых существенных признаков является неочевидным изобретательским решением, имеющим технический характер.
Раскрытие полезной модели
Краткое описание чертежей
Заявляемая полезная модель поясняется чертежами, изображенными на фигурах 1 – 2. Данные фигуры помогут лучше понять принципы построения и работы устройства определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия, а также реализованную в устройстве новую технологию обработки навигационных параметров.
На Фиг. 1 представлена структурная схема устройства для определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник РБЛА. На фиг. 1 обозначены входная шина 1, буферная память координат 2, буферная память дополнительных параметров 3, блок расчета коэффициентов аппроксимации 4, блок расчета погрешности 5, первое решающее устройство 6, регистр состояния навигационного поля 7, выходная шина 8, блок статистической оценки 9, блок рекуррентной фильтрации аномалий 10, блок расчета доверительной вероятности 11, блок расчета пороговых значений 12, второе решающее устройство 13, третье решающее устройство 14.
На Фиг. 2 показана возможность использования погрешности местоопределения РБЛА для оценки состояния навигационного поля. На Фиг. 2 непосредственно демонстрируется процесс преобразования априорной плотности в апостериорную плотность с помощью функции правдоподобия.
Сущность полезной модели и отличительные (от прототипа) признаки
Устройство для определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник роботизированного беспилотного летательного аппарата состоит из буферной памяти координат 2, буферной памяти дополнительных параметров 3, блока расчета коэффициентов аппроксимации 4, блока расчета погрешности 5, первого, второго и третьего решающих устройств 6, 13 и 14 соответственно, блока статистической оценки 9, блока рекуррентной фильтрации аномалий 10, блока расчета доверительной вероятности 11, блока расчета пороговых значений 12, и регистра состояния навигационного поля 7, при этом входы буферной памяти координат 2 и буферной памяти дополнительных параметров 3 соединены с входной шиной 1, выход буферной памяти координат 2 подключён к входу блока расчета коэффициентов аппроксимации 4, выход которого подключен к первому входу блок расчета погрешности 5, выход которого подключен к первому входу первого решающего устройства 6, выход которого подключен к первому входу регистра состояния навигационного поля 7, выход которого подключен к выходной шине 8, вход блока статистической оценки 9, а также первые входы блока рекуррентной фильтрации аномалий 10 и блока расчета доверительной вероятности 11 подсоединены к выходу буферной памяти координат 2, выход блока статистической оценки 9 подключен ко второму входу блока рекуррентной фильтрации аномалий 10, первый и второй выходы которого подключены соответственно ко второму входу регистра состояния навигационного поля 7 и ко второму входу блока расчета доверительной вероятности 11, выход которого подключен к третьему входу регистра состояния навигационного поля 7, второй вход блока расчета погрешности 5 подсоединен к выходу буферной памяти координат 2, первый выход буферной памяти дополнительных параметров 3 подключен к первому входу блока расчета пороговых значений 12, первый выход которого подключен ко второму входу первого решающего устройства 6, второй выход буферной памяти дополнительных параметров 3 подключен к первому входу третьего решающего устройства 14 и второму входу блока расчета пороговых значений 12, второй выход которого подключен ко второму входу третьего решающего устройства 14 и первому входу второго решающего устройства 13, выход которого подключен к четвертому входу регистра состояния навигационного поля 7, пятый вход которого подсоединен к выходу третьего решающего устройства 14, третий вход третьего решающего устройства 14 и второй вход второго решающего устройства 13 подсоединены к выходу блока расчета погрешности 5, третий вход блока расчета пороговых значений 12 подсоединен ко второму выходу блока рекуррентной фильтрации аномалий 10.
Сравнительный анализ заявляемой полезной модели с прототипом показывает, что в заявляемой полезной модели существенными отличительными признаками являются, во-первых, наличие новых блоков, во-вторых, наличие новых связей между новыми блоками и остальными элементами полезной модели, что позволяет расширить функциональные возможности. Данные существенные отличительные признаки приводят к появлению нового свойства у заявляемой полезной модели, а именно: возможности определения факта искажения навигационного поля и идентификации помехового воздействия на приемник РБЛА в режиме автономного полета.
Осуществление полезной модели
В основе функционирования заявляемого устройства лежит новая технология обработки навигационных параметров, разработанная в рамках Федеральной целевой программы на 2014-2020 годы (уникальный идентификатор RFMEFI57818X0222) на тему: «Разработка роботизированного беспилотного летательного аппарата мультироторного типа с использованием бесплатформенной инерциальной навигационной системы».
Навигационные сигналы, поступающие на вход НПР совместно с шумами и помехами различного вида, являются случайными величинами, распределенными по случайному закону. Поэтому, полученная в процессе приема радионавигационных сигналов последовательность оценок погрешностей МО РБЛА, также имеет случайное распределение.
В условиях, когда отношение сигнал-помеха ( на входе измерительных каналов НПР превышает предусмотренную интерфейсными контрольными документами ГНСС нормативную величину, равную 45 дБм/Гц, фактором, влияющим на точность оценки навигационных параметров, является только аддитивный шум на входе НПР. В этом случае средние значения оценок МО приблизительно совпадают с их истинными значениями, а незначительные погрешности попадают в заданный доверительный интервал. Данный факт является признаком, по которому определяется, что НП находится в нормальном (неискаженном) состоянии.
При наличии дополнительных преднамеренных или непреднамеренных возмущающих воздействий средние значения оценок МО оказываются отличными от истинных значений, и превышение их модулей некоторых пороговых значений интерпретируется как факт нарушения целостности НП. Выбор порогов должен производиться с учетом необходимости обеспечения требуемого значения доверительной вероятности и позволять идентифицировать классы помехового воздействия.
Для определения факта искажения НП воспользуемся подходом, заключающемся в полиномиальной аппроксимации некоторого массива из N достоверных измерений  в виде оценок МО РБЛА на интервале времени с шагом τ, равным периоду поступления навигационных параметров. Аппроксимация осуществляется полиномом -й степени. Для аппроксимации траектории движения мультироторного РБЛА с заданной точностью достаточно использовать полиномы 5 или 6-й степени.
Для массива оцениваемых координат МО РБЛА, представленного в виде матрицы-столбца , получим следующую систему уравнений
(1),
где V – матрица Вандермонда размером , элементы которой задаются следующим образом: .
Вектор  искомых коэффициентов полинома размерности  определяется из решения уравнения
(2).
В результате аппроксимирующая функция, совпадающая в  точках с распределением достоверных измерений координат МО, имеет вид
(3).
Для расчета следующей координаты МО производится процедура экстраполяции. Подставляя в аппроксимирующий полином значения полученных коэффициентов и значение времени , получаем значение экстраполируемой функции для следующего отсчета координат на заданном временном интервале, т.е.
(4).
Если измерения координат  в матрице-столбце  некоррелированы и имеют дисперсию, описываемую вектором , то корреляционная матрица ошибок коэффициентов полинома равна
(5)
В результате задача определения факта искажения НП сводится к различению двух гипотез: а) является ли отклонение оцениваемой координаты МО от расчетной координаты результатом ошибок измерений; б) имеется ли аномальное измерение, которое необходимо исключить из обработки.
Наиболее сложно обнаружить факт искажения НП, когда отношение сигнал/помеха  на входе измерительных каналов НПР уменьшается незначительно на 10…20 дБм/Гц. Здесь возможны два случая. Первый случай характеризуется активным навязыванием ложных координат МО для увода РБЛА с маршрута полета или его принудительной посадкой. Второй случай характерен тем, что из-за возмущений в ионосфере могут происходить замирания, вызванные многолучевыми переотражениями от окружающих объектов.
В обоих случаях точностные характеристики МО будут искажены незначительно, что не позволяет их легко обнаружить, поскольку средние значения оценок МО оказываются близкими к истинным. Это накладывает достаточно высокие требования на чувствительность и достоверность алгоритмов обнаружения помехового воздействия.
Для устранения данного недостатка в предлагаемом устройстве используется байесовский вероятностный подход к решению задачи обнаружения факта искажения НП и идентификации помехового воздействия. При этом переменными, характеризующими состояние НП, являются оценки МО, то есть пространственные координаты местоположения РБЛА, входящие в вектор состояния потребителя ГНСС. Применение этого подхода основано на вычислении условной вероятности появления такого события, как текущее состояние  НП при условии, что в результате измерений получен конкретный набор значений признаков . В качестве идентификационных признаков выступают оценки МО , при этом учитываются их среднее значение  и  среднеквадратические погрешности (СКП). Поскольку данные признаки являются случайными величинами, возможность появления конкретной реализации случайной величины  характеризуется вероятностью .
НП в процессе полета РБЛА может находиться в одном из  состояний . Эти состояния можно разделить на следующие типовые классы:
- нормальное (неискаженное) состояние;
- аномальное состояние, когда скачкообразно возникают аномально высокие ошибки в оценке МО по отдельным измерительным каналам НПР;
- незначительно искаженное состояние, приводящее к медленному изменению МО, при этом возможна их оценка с допустимой погрешностью;
- активный спуфинг, проявляющийся в подмене координат МО для плавного увода РБЛА с заданного маршрута движения или его принудительной посадки;
- энергетическое подавление, при котором отношение сигнал/помеха по всем каналам НПР резко уменьшается до величины, меньшей порога чувствительности – 13…15 дБм/Гц, что приводит к скачкообразному и быстрому изменению координат МО.
Для вероятностной оценки состояния НП, при использовании комплекса признаков по полученной выборке МО, воспользуемся формулой Байеса:
(6),
где  – апостериорная плотность распределения нахождения НП в состоянии  при получении комплекса признаков  т.е. это та величина, которая ищется для решения задачи распознавания классов (в данном случае различения состояний НП);
– априорная плотность распределение случайной величины  при условии, что НП находится в состоянии . Она имеет смысл функции правдоподобия и определяется путем статистической обработки выборки из  оцениваемых МО, погрешности которых распределены по нормальному закону. Для определения функции правдоподобия в заданном доверительном интервале (±2-сигма) необходимо для конкретной реализации комплекса признаков  рассчитать их выборочное среднее  и выборочную СКП ;
– априорная плотность распределения конкретного состояния  НП.
– априорная вероятность появления конкретной реализации  комплекса признаков для всех возможных состояний НП, носит смысл масштабирующего множителя, который для генеральной выборки равен 1.
Рассчитанная статистическим образом функция правдоподобия  позволяет оценить, насколько правдоподобно получены значения конкретной реализации признаков , содержащиеся в выборке из  элементов, при известном априорном состоянии навигационного поля .
С целью обеспечения нормальности распределения, объем выборки устанавливается равным . Время формирования такой выборки при поступлении навигационных параметров с периодом 0,1…0,5 сек, составляет от 3 до 15 сек. Это достаточно большое время, поэтому такой объём приемлем для РБЛА вертолетного или мультироторного типа, имеющих возможность зависать в одной точке. Для РБЛА самолетного типа объем выборки следует уменьшить до , используя при этом поправочные коэффициенты Стьюдента для определения доверительного интервала.
Таким образом, применение байесовского подхода позволяет после статистической обработки признаков получить апостериорную плотность распределения возможных значений вероятности нахождения НП в одном из классов его состояний. Действительно, за счет применения формулы Байеса, априорная плотность распределения, установленная до анализа данных из принятой выборки признаков, превращается в апостериорную. Это позволяет оценить достоверность попадания состояния НП в зону, относящуюся к какому-либо определенному классу. При этом следует учитывать, что формулу (6) необходимо применять итерационно после поступления каждой новой порции данных. Тогда текущее распределение считается априорным, а с поступлением новых данных получается апостериорное распределение, становящееся априорным для следующей итерации. Кроме того, следует заметить, что применение байесовского подхода требует дополнительного времени, которое расходуется на машинное обучение вычислителя НПР статистически оценивать текущее состояния НП по полученным признакам в виде эмпирического распределения координат МО РБЛА.
Для получения непосредственно доверительной апостериорной вероятности  воспользуемся способом максимизации апостериорной плотности (МАП), позволяющим найти точку, в которой она максимальна. Для этого, прологарифмировав формулу Байеса, получим
(7).
Тогда задача максимизации выражения (6) по параметру  примет вид
(8).
Из выражения (8) видно, что данный способ максимизирует логарифмы правдоподобия и априорного распределения вероятности конкретного состояния НП. Второе слагаемое выступает в роли своеобразного регулятора машинного обучения, поскольку, чем больше вероятность , тем при меньшем объеме выборки можно получить более точное значение доверительной вероятности, и наоборот.
Применим способ МАП для решения задачи обнаружения факта искажения НП, тогда оценка погрешности текущего МО РБЛА находится из уравнения
(9),
где  – экстраполированное значение текущей координаты МО.
Погрешности, как правило, МО распределены по нормальному закону, тогда
(10),
где  – выборочная диспресия погрешности текущего МО для k-го состояния НП.
Первое слагаемое в формуле (10) есть величина постоянная для текущего распределения, следовательно, максимизация логарифма правдоподобия осуществляется за счет минимизации второго слагаемого. В результате задача максимизации логарифма правдоподобия обучающей выборки сводится к минимизации квадратичной погрешности, т.е.
(11).
Таким образом, установлено, что чем больше погрешность местоопределения, тем больше функция правдоподобия, указанная на Фиг. 2 черной сплошной линией, уводит максимум апостериорной плотности, изображенной пунктирной линией, от максимума априорной плотности (линия точка-пунктир). Это означает, что величины погрешностей МО РБЛА можно использовать для оценки состояния НП, поскольку они существенно возрастают под воздействием помех. В результате между максимумами априорных и апостериорных плотностей вероятностей появляется существенное различие, позволяющее ввести пороговое значение, по которому можно устанавливать принадлежность состояния НП к одному из классов.
Следовательно, для принятия решения о наличии факта искажения НП и идентификации видов помехового воздействия необходимо определить пороговые значения. С учетом нормальности распределения оценок МО, опираясь на способ максимального правдоподобия, установим предельную СКП для доверительного интервал ±2-сигма, как удвоенное минимально возможное отклонение для текущего состояния НП.
Предельная СКП, зависящая от отношения сигнал/шум (для k-го состояния НП) на входе измерительных каналов НПР, равно
(12),
где Pdop – геометрический фактор снижения точности координаты по местоположению;  – эффективная (среднеквадратическая) ширина спектра навигационного сигнала; – ошибка времени НПР; с – скорость света.
Для построения решающего правила по критерию минимизации СКП, воспользуемся следующим неравенством
(13).
Тогда, согласно этому критерию, для обнаружения факта искажения НП необходима проверка неравенства (14), а для идентификации видов помехового воздействия – проверка неравенств (15), т.е.
(14),
,
где          (15).
Таким образом, если погрешность МО превосходит минимальное пороговое значение , то имеем факт искажения НП. Дальнейшее сравнение погрешности МО с другими пороговыми значениями   () позволить идентифицировать вид помехового воздействия по принадлежности состояния НП к тому или иному классу.
Идентификацию активного спуфинга предлагается осуществлять в процессе полета РБЛА путем зависания РБЛА в одной точке пространства (при обнаружении состояния НП , где  – доверительный интервал спуфинга НП). Если при контроле  45 дБм/Гц ( – отношение сигнал/шум для нормального состояния НП), имеем факт нормального состояния НП, но при этом не будет выполняться неравенство (14), но выполняется одно из неравенств (15), такую ситуацию следует идентифицировать как активное навязывание неправильных координат МО.
Математически условие факта активного навязывания неправильных координат МО запишем в виде
(16).
Для данного устройства K=5.
Таким образом, приведенная совокупность математических выражений, выполняемых в определенной последовательности, представляет собой новую технологию, позволяющую достоверно определять факт искажения НП и идентифицировать виды помехового воздействия с использованием введенных типовых классов.
Описание реализации полезной модели с примерами конкретного выполнения
Сведения, подтверждающие возможность осуществления полезной модели
Буферная память координат 2 представляет собой запоминающее устройство статического типа, предназначенное для записи и хранения поступающей по входной шине 1 выборки из  значений координат МО , имеющих разрядность . Она может быть реализована любым известным способом. Из буферной памяти координат 2 по внутренней шине двоичные коды координат МО считываются в блоки расчета коэффициентов аппроксимации 4, расчета погрешности 5, статистической оценки 9, рекуррентной фильтрации аномалий 10 и расчета доверительной вероятности 11.
Буферная память дополнительных параметров 3 представляет собой запоминающее устройство статического типа, предназначенное для записи и хранения следующих текущих параметров, характеризующих состояние НП, а именно: геометрического фактора снижения точности координаты по местоположению , ошибки времени НПР , отношений сигнал/шум   на входе измерительных каналов НПР. Она реализуется любым известным способом, при этом ячейки памяти должны иметь разрядность, обеспечивающую хранение этих чисел с заданной точностью. Кроме того, она должна содержать демультиплексор, обеспечивающий выдачу хранящихся данных на один из выходов буферной памяти дополнительных параметров 3. Причем на первый выход буферной памяти дополнительных параметров 3 подаются значения  и , а на второй выход – значения .
Блок расчета коэффициентов аппроксимации 4 может быть создан на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС) путем логического синтеза и загрузки в ПЛИС его конфигурации, обеспечивающей выполнение следующих функциональных задач:
прием и хранение вектора из  значений координат МО ;
- ормирование для текущих моментов времени  с шагом , равным периоду поступления навигационных параметров, матрицы Вандермонда размером , элементы которой задаются в виде: , где  – степень аппроксимирующего полинома;
- расчет вектора  коэффициентов аппроксимирующего полинома размерности  путем решения уравнения:
.
Блок расчета погрешности 5 может быть реализован на базе ПЛИС путем логического синтеза и загрузки в схему его конфигурации, обеспечивающей выполнение следующих функциональных задач:
y
- прием и хранение текущей координаты МО R;
- прием и хранение вектора  из  значений коэффициентов аппроксимирующего полинома;
- расчет для момента времени  следующей координаты МО путем процедуры экстраполяции:
;
- расчет погрешности текущего МО РБЛА  .
Первое решающее устройство 6 предназначено для выработки решения о факте искажения НП или его отсутствия путем сравнения рассчитанной погрешности текущего МО РБЛА с минимальным пороговым значением . Если погрешность МО превосходит пороговое значение , т.е. . Это свидетельствуют о наличии факта искажения НП. Первое решающее устройство 6 формирует сигнал наличия искажения ГНСС , равный 1. В противном случае считается, что НП находится в нормальном (неискаженном) состоянии, и сигнал  равен 0. Первое решающее устройство 6 реализуется на основе устройства сравнения любым известным способом.
Регистр состояния навигационного поля 7 предназначен для записи и выдачи в выходную шину 8 следующих сигналов: сигнала достоверности (поступает из блока расчета доверительной вероятности 11), сигнала наличия аномалии ГНСС  (поступает из блока рекуррентной фильтрации аномалий 10), сигнала искажения ГНСС  (поступает из первого решающего устройства 6) , двоичный код , идентифицирующий (определяющий) класс помехового воздействия (поступает из второго решающего устройства 13), и сигнала о наличии активного спуфинга (поступает из третьего решающего устройства 14). Данный регистр может быть реализован в виде многоячеечного параллельного регистра.
Блок статистической оценки 9 может быть реализован на базе ПЛИС путем логического синтеза и загрузки в ПЛИС его конфигурации, обеспечивающей выполнение следующих функциональных задач:
- прием и хранение выборки из  значений координат МО ;
- расчет их выборочного среднего  и выборочной дисперсии .
Блок рекуррентной фильтрации аномалий 10 предназначен для фильтрации и отбраковки аномальных выбросов, т.е. кратковременных существенных погрешностей МО, возникающих в случайные моменты времени. Он может быть выполнен на базе ПЛИС путем логического синтеза и загрузки в ПЛИС его конфигурации, обеспечивающей реализацию следующих функциональных задач:
- прием и хранение выборки из  значений координат МО , а также текущих значений выборочного среднего   и выборочной дисперсии ;
- рекуррентная фильтрация среднего выборочного  и выборной дисперсии  координат МО путем выполнения таких процедур, как
- проверка выполнение условия:  при этом если условие выполняется, то текущая координата считается искаженной и заменяется ее выборочным средним значением, одновременно формируется сигнал наличия аномалии ГНСС , равный 1, в противном случае сигнал равен 0.
Блок расчета доверительной вероятности 11 предназначен для вычисления доверительной вероятности  нахождения НП в текущем состоянии . Он может быть реализован путем логического синтеза и загрузки в ПЛИС его конфигурации, обеспечивающей выполнение следующих функциональных задач:
y
- прием и хранение выборки из  значений координат МО R, а также текущих значений выборочного среднего  и выборочной дисперсии ;
- вычисление функции правдоподобия  для доверительного интервала ±2-сигма по формуле
- ,
- расчет априорной вероятности , как частоты такого события , при котором оцениваемое МО входит в установленный доверительный интервал , соответствующий состоянию НП , т.е. ;
- определение доверительной вероятности нахождения НП в текущем состоянии  в соответствии с выражением ;
- формирование сигнала достоверности , равного 1, при условии, что доверительная вероятность больше или равна установленной величины (0,95 для доверительного интервала ±2-сигма), в противном случае сигнал равен 0.
Блок расчета пороговых значений 12 предназначен для вычисления пороговых значений, классифицирующих типовое состояние НП. Он может быть выполнен на базе ПЛИС путем логического синтеза и загрузки в схему его конфигурации, обеспечивающей реализацию таких функциональных задач, как:
- прием из блока рекуррентной фильтрации аномалий 10 и хранение текущей выборной дисперсии   координат МО;
- прием из блока памяти дополнительных параметров 3 и хранение текущих значений Pdop,  и ;
- расчет предельного СКП, зависящего от состояния сигнально-помеховой обстановки в измерительных каналах НПР:
;
- расчет пороговых значений для каждого класса k помехового воздействия:
.
Второе решающее устройство 13 и третье решающее устройство 14 могут быть реализованы на базе устройств сравнения любым известным способом. При этом второе решающее устройство 13 предназначено для идентификации типовых видов помехового воздействия на НПР за исключением активного спуфинга. Оно формирует код, идентифицирующий класс помехового воздействия , по результатам сравнения рассчитанной погрешности текущего МО РБЛА с пороговым значением по каждому классу помех, т.е. . Второе решающее устройство 13 содержит k схем сравнения по количеству идентифицируемых типовых классов помехового воздействия (в предлагаемом устройстве k = 5) и шифратор для представления вида помехи в двоичном коде.
Третье решающее устройство 14 предназначено для идентификации активного спуфинга путем проверки выполнения следующих условий:
Выполнение этих условий означает, что помеховое воздействие принадлежит к классу активного спуфинга, если при нормальном состоянии НП погрешность текущего МО РБЛА превосходит допустимое пороговое значение для неискаженного состояния НП. В этом случае третье решающее устройство 14 формирует сигнал о наличии активного спуфинга .
Третье решающее устройство 14 содержит k схем сравнения, где k – количество идентифицируемых типовых классов помехового воздействия, а также логические элементы, вырабатывающие решение.
Описанное, в заявляемой полезной модели, устройство предназначено для работы в составе НПР РБЛА под управлением его вычислителя. При этом устройство выступает в качестве сопроцессора, реализующего новую технологию обработки навигационных параметров с целью определения факта искажения НП и идентификации помехового воздействия.
В связи с тем, что вычислитель НПР является отдельным устройством, не входящим в состав заявляемой полезной модели, то на структурной схеме, представленной на фиг. 1, с целью упрощения ее чтения и понимания, не приведены цепи управления и синхронизации, отвечающие за организацию взаимодействия (совместную работу) этих устройств.
Современные технологии позволяют сконфигурировать блок расчета коэффициентов аппроксимации 4, блок расчета погрешности 5, блок статистической оценки 9, блок рекуррентной фильтрации аномалий 10, блок расчета доверительной вероятности 11 и блок расчета пороговых значений 12 в рамках одной ПЛИС. Реализация этих перечисленных блоков в одной ПЛИС, существенным образом упростит процесс их взаимодействия, и, следовательно, процесс управления со стороны вычислителя НПР. Кроме того, такое решение будет способствовать выполнению требования по ограничению массогабаритных показателей навигационного приемника.
Описание работы устройства, заявляемого в полезной модели, с примерами конкретного выполнения
Устройство определения факта искажения НП и идентификации помехового воздействия на приемник РБЛА работает следующим образом.
В исходном состоянии в буферной памяти координат 2 и буферной памяти дополнительных параметров 3 ничего не записано, регистр состояния навигационного поля 7 обнулен.
Для удобства разъяснения процесс работы устройства разобьем на несколько режимов: режим начального обучения оценивать состояние НП, основной режим и режим переобучения.
Режим начального обучения оценивать состояние НП.
Данный режим работы осуществляется в точке старта с достоверными координатами МО или в момент запуска РБЛА после перехода НПР в режим слежения или после взлета РБЛА в зависшем состоянии при условии нормального (неискаженного) состояния НП.
По входной шине 1 из вычислителя НПР в буферную память координат 2 последовательно записывается начальная выборка из  значений достоверных координат МО . В буферную память дополнительных параметров 3 по входной шине 1 поступают дополнительные параметры, характеризующие начальное состояние НП: геометрический фактор снижения точности координаты по местоположению , ошибка времени НПР , отношения сигнал/шум  на входе измерительных каналов НПР.
С выхода буферной памяти координат 2 достоверные координаты МО  поступают в блок статистической оценки 9, где по заданному алгоритму определяются их выборочное среднее  и выборочная дисперсия .
Для устранения случайных аномалий ГНСС эти выборочные значения подвергаются рекуррентной фильтрации в блоке рекуррентной фильтрации аномалий 10. При наличии аномалии ГНСС формируется сигнал , который записывается в соответствующую ячейку регистра состояния навигационного поля 7, при отсутствии аномалий – . Отфильтрованные значения передаются в блок расчета доверительной вероятности 11, куда с буферной памяти координат 2 также поступают координаты МО.
В блоке расчета доверительной вероятности 11 для полученных значений производится вычисление функции правдоподобия  для доверительного интервала ±2-сигма, определение априорной вероятности  нахождения НП в нормальном (неискаженном) состоянии, после чего выполняется расчет доверительной вероятности  нахождения НП в нормальном состоянии.
н
В результате процедуры первоначального обучения, выполняющейся в отсутствии помехового воздействия, определяется, что априорная вероятность P(D) нормального состояния НП асимптотически устремляется к 1, а распределение погрешностей координат МО правдоподобно попадает в требуемый доверительный интервал ±2-сигма с вероятностью 0,95. Это означает, что НП с доверительной вероятностью 0,95 находится в нормальном состоянии по результатам проведенной статистической оценки координат МО. При нормальном состоянии НП функция правдоподобия совпадает с апостериорной плотностью, и ее максимум практически полностью сближается с максимумом априорной вероятности (см. фиг. 2). По окончанию процедуры первоначального обучения в блоке расчета доверительной вероятности 11 формируется сигнал достоверности , который записывается в соответствующую ячейку регистра состояния навигационного поля 7. На этом режим начального обучения завершается.
Время начального обучения, при поступлении навигационных параметров с периодом 0,1…0,5 с, для выборки из 30 координат составляет соответственно от 3 до 15 секунд.
При получении устройством следующей текущей координаты МО от НПР данные апостериорные вероятности становятся априорными и используются для определения новой доверительной вероятности.
Основной режим
Данный режим осуществляется в процессе всего полета РБЛА. В этом режиме устройство знает, в каком состоянии находилось НП, и с поступлением текущей координаты МО и текущих дополнительных параметров производит обработку навигационных параметров по приведенной технологии, по результатам которой оценивает текущее состояние НП, а при необходимости (в случае определения факта искажения НП) идентифицирует вид помехового воздействия путем отнесения его к одному из типовых классов.
Порядок работы в этом режиме следующий.
В блоке статистической оценки 9, блоке рекуррентной фильтрации аномалий 10 и блоке расчета доверительной вероятности 11 по данным полученным из буферной памяти координат 2 производится текущая оценка состояния НП. При этом если НП подвергается естественному или искусственному искажению, то с каждой новой координатой МО доверительная вероятность уменьшается, и как только станет меньше 0,95, блок расчета доверительной вероятности 11 сформирует сигнал отсутствия достоверности , который изменит состояние соответствующей ячейки регистра состояния навигационного поля 7. Это означает, что следует переходить в режим переобучения.
При неизменяющемся состоянии НП устройство осуществляет контроль его состоянии. Для этого в блок расчета коэффициентов аппроксимации 4 из буферной памяти координат 2 поступает массив данных, содержащий N значений координат МО. На основании этих данных в блоке расчета коэффициентов аппроксимации 4 производится расчет коэффициентов аппроксимирующего полинома и передача их в блок расчета погрешности 5. В этом блоке за счет процедуры экстраполяции производится расчет следующей координаты МО . На следующем такте в блоке 5 осуществляется расчет погрешности между рассчитанной  и измеренной, поступающей из буферной памяти координат 2, координатами МО, т.е. .
Одновременно в блок расчета пороговых значений 12 поступают из буферной памяти дополнительных параметров 3 дополнительные данные о состоянии НП из НПР в виде текущих значений ,  и , а из блока рекуррентной фильтрации аномалий 10 текущая выборная дисперсия  координат МО. На основании этих данных для текущего состояния НП блок расчета пороговых значений 12 вычисляет пороговые значения для каждого типового класса  помехового воздействия, и передает их в решающие устройства 6, 13 и 14.
Непосредственно оценка текущего состояния НП выполняется первым решающим устройством 6. Оно производит сравнение рассчитанной в блоке расчета погрешности 5 погрешности текущего МО РБЛА с минимальным пороговым значением . По результатам сравнения вырабатывает решение. Если погрешность МО не превосходит пороговое значение , т.е. , то НП считается нормальным (неискаженным), и решающее устройство формирует сигнал . Если, наоборот, , то формирует сигнал искажения ГНСС (), который записывается в соответствующую ячейку регистра состояния навигационного поля 7.
В случае искажения НП устройство производит идентификацию вида помехового воздействия, используя для этого второе и третье решающие устройства 13 и 14. Во втором решающем устройстве 13 по результатам сравнения погрешности МО  (поступающей из блока расчета погрешности 5) с пороговыми значениями  (где ) (поступающими из блока расчета пороговых значений 12) других типовых классов помех вырабатывается решение о виде помехового воздействия и формируется двоичный код , определяющий вид помехового воздействия, который записывается в соответствующие ячейки регистра состояния навигационного поля 7.
В третьем решающем устройстве 14 помимо сравнения погрешности МО  (поступающей из блока расчета погрешности 5) с пороговыми значениями  (поступающими из блока расчета пороговых значений 12) осуществляется сравнение текущих отношений  (поступающих из блока буферной памяти дополнительных параметров 3) сигнал/помеха в измерительных каналах НПР с нормативной величиной 45 дБм/Гц, соответствующей нормальному состоянию НП. Если сравнения отношений  сигнал/помеха в измерительных каналах НПР с нормой показывает, что НП находится в нормальном (неискаженном) состоянии, а погрешность МО  превышает одно из пороговых значений , то устройство идентифицирует помеху типа активный спуфинг и формирует сигнал , который записывается в соответствующую ячейку регистра состояния навигационного поля 7.
Регистр состояния навигационного поля 7 постоянно опрашивается вычислителем НПР и по его команде выдает данные о текущем состоянии НП в выходную шину 8.
Таким образом, в результате работы устройства в основном режиме будут получены следующие результаты:
-  с вероятность 0,95 произведена оценка текущего состояния НП по полученным координатам МО РБЛА;
- принято достоверное решение, о наличии или отсутствия факта искажения НП, по критерию максимума апостериорной плотности;
- при наличии факта искажения НП произведена идентификация вида помехового воздействия путем отнесения его к одному из типовых классов.
При изменении сигнально-помеховой обстановки устройство переходит в режим переобучения.
Режим переобучения
Устройство переходит в режим переобучения после определения факта искажения НП при его переходе из одного состояния в другое. В этом случае доверительная вероятность нахождения НП в предыдущем состоянии существенным образом уменьшается, что приводит к снижению достоверности. При искаженном (подавленном) состоянии НП изменившаяся и сместившаяся по оси абсцисс функция правдоподобия существенно уводит максимум апостериорной плотности от максимума априорной плотности (см. фиг. 2). Кроме того, данный режим выполняется после возвращения навигационного поля в нормальное состояние (по окончании искажающих эффектов или помехового воздействия).
Процедуру переобучения следует проводить в режиме зависания РБЛА, так как на погрешность координаты МО в этом случае будет определяться только состоянием НП. Процедура переобучения проводится, до тех пор, пока сформируется новая обучающая выборка координат МО, позволяющая определить, что НП находится в новом состоянии с доверительной вероятностью 0,95.
Практически работа устройства в этом режиме идентична режиму начального обучения.
Таким образом, при изменении сигнально-помеховой обстановки устройство за счет использования новой технологии обработки навигационных параметров на основе байесовского вероятностного подхода произведет в течение короткого времени переобучение, после чего в основном режиме с заданной достоверностью будут получены перечисленные результаты.
Технический эффект
Проведенный анализ показал отсутствие устройств, позволяющих определять факты искажения навигационного поля и идентифицировать виды помехового воздействия на приемник РБЛА в режиме автономного полета.
Наличие в заявляемом устройстве новых существенных признаков, введенных путем нового технического решения (наличие новых блоков, наличие новых связей между новыми блоками и остальными элементами полезной модели), позволяет достичь технического эффекта – расширения функциональных возможностей навигационного приемника за счет определения с высокой достоверностью факта искажения навигационного поля и идентификации видов помехового воздействия без дополнительных аппаратных затрат из-за наличия ограничений на массогабаритные показатели РБЛА.
Таким образом, заявляемое устройство обладает существенной технической эффективностью по сравнению с устройством-прототипом. Его применение в навигационных приемниках позволит усовершенствовать алгоритмы управления РБЛА и, следовательно, расширить их функциональные возможности в автономном режиме работы.