WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ТУРИЗМА И СЕРВИСА»

Факультет Сервиса

Кафедра информационных систем и технологий

ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ

на тему: Разработка информационной навигационной системы автотранспортного предприятия ООО «Транспорт+»

по специальности: 230201.65 «Информационные системы и технологии»

Владимир Сергеевич Вавиленков Студент К.т.н., доцент, Сергей Анатольевич Ильин Руководитель ESS Москва 2014 г.

Лист ДП.27/бд10-0013/09.14.ПЗ Изм Лист Дата № докум. Подпись

РЕФЕРАТ

ДП.27/бд10-0013/09.14.ПЗ Изм Лист Подп. Дата № докум.

Лист Ли- Листов Вавиленков В.С.

Разраб.

в тер.

у Пров. Ильин С.А. 2 РЕФЕРАТ Лист ДП.27/бд10-0013/09.14.ПЗ гр. 02.ИСД-09-3С, Н. конт. Ильин С.А.

РГУТиС Изм Лист Роганов А.А. Дата Утв. № докум. Подпись

РЕФЕРАТ

Пояснительная записка содержит 85 листов отчета, 32 рисунка, 47 таблиц, формул, 0 приложений, 3 части отчета, 31 использованных источников.

Ключевые слова: Навигационный спутник земли, алгоритм проверки целостности измерений, фильтр Калмана, многолучевость хода сигнала, цифровая пространственная модель, антенна приема навигационного сигнала, фазовая модуляция, часы навигационного приемника, база данных.

Проведён анализ общепринятых алгоритмов и методов нахождения координат спутниковым методом в абсолютном и дифференциальном режимах. Разработан обобщённый алгоритм нахождения координат по кодовым дальностям в абсолютном режиме, а так же алгоритмы позиционирования подвижных объектов (подвижного локомотивного состава) в дифференциальном режиме по кодовым и фазовым разностям. Проведена статистическая оценка разработанных алгоритмов.

Предложена замена дорогостоящих приёмников с фирменным программным обеспечением для системы МАЛС на недорогие аналоги с возможностью разработки программного обеспечения на базе предложенной алгоритмической базы.

Лист ДП.27/бд10-0013/09.14.ПЗ Изм Лист Дата № докум. Подпись ESSAY The explanatory note contains 85 sheets of the report, 32 drawings, 47 tables, formulas, 0 appendices, 3 parts of the report, 31 used sources.

Keywords: Navigation satellite of the earth, algorithm of check of integrity of measurements, Kallman's filter, mnogoluchevost of a course of a signal, digital spatial model, antenna of reception of a navigation signal, phase modulation, hours of the navigation receiver, database.

The analysis of the standard algorithms and methods of finding of coordinates by a satellite method in absolute and differential modes is carried out. The generalized algorithm of finding of coordinates on code ranges in an absolute mode, and as algorithms of positioning of mobile objects (rolling locomotive stock) in a differential mode on code and phase differences is developed. The statistical assessment of the developed algorithms is carried out. Replacement of expensive receivers with the firm software for MALS system on inexpensive analogs with possibility of development of the software on the basis of the offered algorithmic base is offered.

Лист ДП.27/бд10-0013/09.14.ПЗ Изм Лист Дата

СОДЕРЖАНИЕ

Утв.

Введение………………………………………………………………………………. 1.Аналитическая часть……………………………………………………………….. 1.1. Введение в теорию определения координат спутниковым навигационным методом…………………………………………………………………………………... 1.1.1. Принцип определения координат спутниковым навигационным методом.. 1.1.2. Структура спутникового навигационного сигнала GPS…………………………………………………………………………………….. 1.1.3. Структура спутникового навигационного сигнала ГЛОНАСС…………… 1.1.4. Принцип определения расстояний до спутников…………………………..... 1.2. Проблематика в задачах определения координат спутниковым навигационным методом. Источники ошибок……………………………………………………..….. 1.2.1. Ошибки часов спутника………………………………………………………. 1.2.2. Ошибки вычисления орбит……………………………………………………. 1.2.3. Атмосферные ошибки: ионосферные и тропосферные задержки сигнала…………………………………………………………………………………….…. 1.2.4. Многолучевость…………………………………………………………..……. 1.2.5. Геометрический фактор ухудшения точности…………………………….… 1.3. Алгоритмы определения координат и коррекции часов спутников ГЛОНАСС/GPS……………………………………………………………………….. 1.3.1. Алгоритм определения координат спутника GPS на момент обсервации в системе WGS-85.Назначение алгоритма……………………………………….…. 1.3.2. Алгоритм определения координат спутников ГЛОНАСС в системе ПЗ-90.. 1.3.3. Алгоритм преобразования общеземных координат между системами WGSи ПЗ-90…………………………………………………………………………….. 1.4. Алгоритм моделирования атмосферных задержек…………………………….. 1.4.1. Алгоритм моделирования ионосферы…………………………………….…. 1.4.2. Алгоритм моделирования тропосферы………………………………………. 1.5. Алгоритм определения координат потребителя по кодовым дальностям в абсолютном режиме……………………………………………………………………. 1.6. Алгоритм определения фактора понижения точности……………….………. 1.7. Алгоритм перебора созвездий спутников для определения оптимального навигационного решения……………………………………………………………….…. 2.Проектная часть…………………………………………………………………….. 2.1.Обоснование направления разработки и требования, предъявляемые к системе…………………………………………………………..... 2.2.Типовая схема реализации задачи позиционирования в дифференциальном режиме………………………………………………………………………………….... 2.3. Обобщенный алгоритм определения координат по кодовым дальностям в абсолютном режиме……………………………………………………………………... 2.4. Дифференцирование навигационного решения методом вторых кодовых разностей………………………………………………………………………………….. 2.5. Статистическая оценка метода дифференцирования по вторым кодовым дальностям………………………………………………………………………. 2.6. Применение фильтра Калмана к дифференцированному навигационному решению. Анализ результатов………………………………………………………….. 2.7. Дифференцирование фазовых измеренных дальностей…………………… 2.7.1. Первые фазовые разности………………………………………………….….. 2.7.2. Вторые фазовые разности…………………………………………………..…. 2.7.3. Третьи фазовые разности………………………………………………..……. 2.8. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя третьи фазовые разности, методом взвешенных наименьших квадратов. 2.9. Статистическая оценка алгоритма определения координат по третьим фазовым разностям…………………………………………………………………..……. 2.10. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя вторые фазовые разности, методом взвешенных наименьших квадратов……………………………………………………………………………….…….. 2.11. Статистическая оценка алгоритма определения координат по вторым фазовым разностям……………………………………………………………………..…. 2.12. Оценка предложенных алгоритмов…………………………………………… 3.Экономическая часть ……………………………………………………………… 3.1. Расчёт себестоимости разработки программного обеспечения……………… 3.2.Анализ существующего навигационного оборудования……………………… 3.3.Экономическая эффективность разработки……………………………………. Заключение…………………………………………………………………………… Список использованных источников………………………………………………..

ВВЕДЕНИЕ



Разраб.

Утв.

Актуальность темы. Одной из наиболее важных проблем в сфере контроля и мониторинга мобильных объектов является определение их местоположения. В зависимости от специфики задачи определяются критерии точности, которые варьируются от миллиметров до сотен метров. А от критериев в свою очередь зависит выбор математических методов и алгоритмов для конечного решения.

Для спутниковых навигационных систем существует три источника измерений: кодовые дальности, доплеровские и фазовые измерения. Кодовые измерения являются основой спутниковой навигации и используются во всех навигационных системах. Точность определения координат по коду составляет несколько метров при благоприятных условиях. Доплеровские измерения, как правило, используются для вычисления компонентов вектора скорости и уточнения решения по кодовым измерениям. Фазовые измерения позволяют определять местоположение с сантиметровой точностью, но математические методы и алгоритмы обработки таких измерений очень сложны и ресурсоемки. На данный момент времени основное направление в развитии навигационной аппаратуры - совершенствование алгоритмов совместной обработки всех типов измерений.

Исследуемая задача в мировой практике не является абсолютно новой.

Однако в публикациях, посвященных ей, как правило, не описываются математические модели и важные детали алгоритмов, а приводятся лишь конечные результаты. При этом практически отсутствуют источники, в которых была бы описана четкая алгоритмическая схема, пригодная для написания программного обеспечения. Во многом это связано с тем, что данное программное обеспечение является либо коммерческой тайной, либо интеллектуальной собственностью. И особенно это касается высокоточной обработки фазовых измерений, которым в исследовании уделено наибольшее внимание.

Задачи обработки навигационного сигнала были рассмотрены в работах таких отечественных и зарубежных специалистов, как П. Тениссен, П. Йонг, К.

Тибериус, Б. Эйсфеллер, А. Джавад, Чен Д., И. Цуй, М. Прэтт, П. Мисра, КсяоХонг, Серапинас Б.Б., Д. Ванг, М. Стюарт, М. Тсакири. Большой вклад в систеЛист матизацию и перевод зарубежных материалов по теме исследования сделал Антонович К.М.

Обобщенные методы и алгоритмы определения координат могут быть использованы в качестве интеллектуальной базы для создания ГЛОНАСС/GPS – приемников и написания программ постобработки навигационных данных с целью решения широкого спектра задач, таких как сухопутная, морская и воздушная навигация, геодезические работы, управление автомобилями и железнодорожным транспортом. Решение задачи определения координат подвижных объектов может быть использовано для мониторинга и управления при открытой разработке полезных ископаемых. Несмотря на то, что использование ГЛОНАСС/GPS является весьма актуальным во многих направлениях, анализ показывает, что технология позиционирования и идентификации мобильных объектов на пространственных цифровых моделях в транспортной промышленной сфере развита недостаточно.

Цель дипломной работы – разработка методов и алгоритмов решения задач обработки информации от спутниковых навигационных систем, определения местоположения подвижного состава на сортировочной станции в абсолютном и дифференциальном режимах, способов идентификации позиционируемых подвижных составов на пространственных цифровых моделях.

Практическая значимость дипломной работы заключается в создании алгоритмической базы, на основе которой можно создавать специальное программное обеспечение определения координат подвижных и статических объектов в реальном масштабе времени и в режиме постобработки. Использование алгоритмов позволит несколько раз уменьшить стоимость навигационных приемников по сравнению с западными аналогами, имеющими похожую функциональность.

Н. конт.

1.1. Введение в теорию определения координат спутниковым навигационным методом.

1.1.1. Принцип определения координат спутниковым Задача определения координат спутниковым навигационным методом сводится к вычислению координат спутников и расстояний до них. На рисунке 1. наглядно изображен принцип определения местоположения на плоскости:

найденное расстояние до спутника Ri с учетом ошибки Ri позволяет определить координаты на множестве решений, представленных на фигуре кольцеобразной формы (в проекции).

Появление нового спутника сокращает область решения (пересечение закрашено серым цветом). Таким образом, существует необходимое минимальное количество спутников, чтобы площадь (для трехмерных координат – объем) была достаточной для определения позиции с определенной точностью.

Пунктирными линиями нарисованы орбиты спутников, которые математически описываются эфемеридами (альманахом), представляющими из себя кеплеровские элементы орбиты. Эфемериды передаются в навигационном сообЛист щении от спутников с периодом 12.5 минут. По ним можно определить координаты спутника на любой момент времени, в течение которого эти эфемериды валидны. Говоря математически, если эфемериды представить в виде вектора параметров Ei, которые получены для i-го спутника, то процесс вычисления координат этого спутника сводится к формуле: Ri (t ) f (t, Ei ), где f (t, Ei ) - это хорошо Ri (t ) ( X i,Yi, Z i )T - искомые координаты спутника на нужный момент времени в соответствующей системе координат. В первой части приведен подробный алгоритм вычисления координат спутников для системы GPS.

Следующим этапом решения навигационной задачи является определение расстояний до каждого из спутников. Традиционно расстояние до спутника определяется по дальномерным кодам (времени распространения модулированного по фазе сигнала, умноженного на скорость света). Далее, все рассуждения относятся исключительно к кодовым измерениям. Время распространения навигационного сигнала, умноженного на скорость света можно представить в виде формулы:

Ri – истинная (искомая) дальность от антенны до спутника, Psi – измеренная дальность или псевдодальность (вычисляется приемником), dсп(i) – рассинхронизация часов спутника (параметр передается со спутника), Dпр – рассинхронизация часов приемника, Rион(i) и Rтроп(i) – ошибка определения в дальности за счет искажений в ионосфере и тропосфере соответственно, Rмл(i) – искажение дальности в следствии многолучевости распространения сигнала, e(i) – случайная ошибка, включающая внутренний шум приемника.

Основной задачей навигационного приемника является моделирование процесса распространения с целью вычисления всех параметров правой части уравЛист нения (1) с минимальной ошибкой. Псевдодальность корректируется с учетом вычисленных поправок и производится навигационное решение абсолютным методом. Следует заметить, что поправка Dпр относится только к приемнику и вычисляется не на этапе корректировки псевдодальностей, а немного позже, уже при самом решении.

Тропосферное влияние на измерение дальности может быть вычислено, используя специальные алгоритмы моделирования сухой и влажной атмосферы.

Ионосферное влияние на измерение дальности вычисляется, используя алгоритм Клобучара для моделирования ионосферы (алгоритм приводится в первой части проекта). Алгоритм позволяет устранить до 50% ошибки Rион(i).

Далее производится вычисление координат антенны абсолютным методом.

На выходе алгоритма координаты и время рассинхронизации часов приемника относительно спутниковой системы.

1.1.2. Структура спутникового навигационного сигнала GPS.

Спутники передают два сигнала: L1 с частотой 1575.42 MHz, который несет навигационное сообщение и SPS код, и L2 с частотой 1227.60 MHz, используемый для измерения ионосферной задержки в приемниках PPS. Три различных двоичных кода сдвигают фазы сигналов L1 и L2 (Рисунок 1.2):

• код C/A (Coarse Acquisition (грубое обнаружение)) модулирует фазу сигнала L1. Этот код - повторяющийся с частотой 1 MHz псевдослучайный шум (Pseudo-Random Noise (PRN)). C/A код повторяется каждые 1023 бита (одна миллисекунда) и уникален для каждого спутника. Спутники GPS часто идентифицируются их PRN числом(номером). Этот код является основой гражданского SPS.

• P-код (Precise-code) модулирует как сигнал L1 так и сигнал L2. Он представляет из себя очень длинный (семь дней) 10 MHz PRN. Псевдокод шифрован в Y-код. Для расшифровки Y-кода требуется секретный AS(anti-spoofing) модуль для каждого канала приемника. Этими модулями располагают только пользователи с криптографическими ключами. P-код - основа для PPS.

Навигационное сообщение модулируется по C/A коду. Это сообщение - Hz сигнал, состоящий из информационных разрядов, которые описывают орбиты спутников GPS, синхронизируют коррекцию и другие параметры системы.

1.1.3. Структура спутникового навигационного сигнала В системе Глонасс используется частотное разделение сигналов (FDMA), излучаемых каждым спутником - двух фазоманипулированных сигналов. Частота первого сигнала лежит в диапазоне L1 ~ 1600 МГц, а частота второго - в диапазоне L2 ~ 1250 МГц. Номинальные значения рабочих частот радиосигналов, передаваемых в диапазонах L1 и L2, определяются выражением:

где k = 0,1,...,24 - номера литеров (каналов) рабочих частот спутников;

Для каждого спутника рабочие частоты сигналов в диапазоне L1 и L2 когерентны и формируются от одного эталона частоты. Отношение рабочих частот несущей каждого спутника: fk1/ fk2 = 7/9.

Номинальное значение частоты бортового генератора, с точки зрения наблюдателя, находящегося на поверхности Земли, равно 5,0 MГц.

В диапазоне L1 каждый спутник системы Глонасс излучает 2 несущие на одной и той же частоте, сдвинутые друг относительно друга по фазе на 90.

Навигационное сообщение формируется в виде непрерывно следующих строк, каждая длительностью 2 с. В первой части строки (интервал 1,7 с) передаются навигационные данные, а во второй (0,3 с) - Метка Времени. Она представляет собой укороченную псевдослучайную последовательность, состоящую из символов с тактовой частотой 100 бит/с.

Навигационные сообщения спутников системы Глонасс необходимы потребителям для навигационных определений и планирования сеансов связи со спутниками. По своему содержанию навигационные сообщения делятся на оперативную и неоперативную информацию.

Оперативная информация относится к спутнику, из сигнала которого она была получена. К оперативной информации относят:

оцифровку меток времени;

сдвиг шкалы времени спутника относительно шкалы системы;

относительное отличие несущей частоты спутника от номинального значения;

эфемеридная информация.

Время привязки эфемеридной информации и частотно-временные поправки, имеющие получасовую кратность от начала суток, позволяют точно определять географические координаты и скорость движения спутника.

Неоперативная информация содержит альманах, включающий:

данные о состоянии всех спутников системы;

сдвиг шкалы времени спутника относительно шкалы системы;

параметры орбит всех спутников системы;

поправку к шкале времени системы Глонасс.

Выбор оптимального "созвездия" КА и прогноза доплеровского сдвига несущей частоты обеспечивается за счёт анализа альманаха системы.

Навигационные сообщения спутников системы Глонасс структурированы в виде суперкадров длительностью 2,5 мин. Суперкадр состоит из пяти кадров длительностью 30 с. Каждый кадр содержит 15 строк длительностью 2 с. Из 2 с длительности строки последние 0,3 с занимает метка времени. Остальная часть строки содержит 85 символов цифровой информации, передаваемых с частотой 50 Гц.

В составе каждого кадра передаётся полный объём оперативной информации и часть альманаха системы. Полный альманах содержится во всём суперкадре. При этом информация суперкадра, содержащаяся в строках 1–4, относится к тому спутнику, с которого она поступает (оперативная часть), и не меняется в пределах суперкадра.

1.1.4. Принцип определения расстояний до спутников Каждый спутник генерирует псевдослучайный PRN код (C/A модуляция).

Код предопределен для конкретного спутника и передается синхронно в рамках навигационной спутниковой системы (Рисунок 1.3).

Приемник генерирует точную копию PRN-кода для всех спутников и сдвигает собственный сигнал до полной корреляции с принимаемым кодом (Рисунок 1.4). Если часы приемника синхронизированы с часами спутника, то начальное положение PRN-кода приемника в момент его полной корреляции с кодом спутника определяется временем прохождения сигнала от спутника к приемнику (T). В действительности часы приемника работают асинхронно спутниковой системе, поэтому разница шкал времени берется за неизвестную величину dTпр.

Истинная дальность до спутника Rист=(T+dTпр)*с. Поэтому измеренная дальность T называется псевдодальностью.

1.2. Проблематика в задачах определения координат спутниковым Погрешность в одну миллиардную секунды (одна наносекунда) в спутниковых синхронизаторах может вызвать погрешность в 30 см при определении расстояния до спутника. По этой причине на спутниках установлены сверхточные цезиевые (атомные) часы. Однако даже такие сверхточные часы допускают каждые 3 часа погрешность в 1 миллиардную секунды. Для устранения возниЛист кающих отклонений, спутниковые синхронизаторы постоянно проверяются наземными станциями и сверяются с генератором главных тактовых импульсов, который представляет из себя систему 10-ти сверхточных атомных часов. Погрешности и отклонения спутниковых синхронизаторов высчитываются и отправляются вместе с сообщениями, передаваемыми спутниками. При вычислении расстояния до спутников приемники вычитают погрешности спутниковых синхронизаторов из зафиксированного времени передачи, чтобы определить реальное время перемещения сигнала. Однако, даже при самой лучшей работе генераторов главных тактовых импульсов по отслеживанию функционирования каждого из спутниковых синхронизаторов их погрешности не могут быть определены точно. Оставшиеся погрешности спутниковых синхронизаторов достигают порядка нескольких наносекунд, что вызывает погрешность расстояния около метра.

Как говорилось ранее, точность определения положения зависит также от того, насколько точно известно положение спутников (точек отсчета). Орбиты спутников непрерывно контролируются с расположенных по всему свету наземных станций слежения. Их прогнозы орбит передаются на спутники, которые в свою очередь передают эту информацию на приемники. На сегодняшний момент истории развития GPS и ГЛОНАСС точность предсказания орбитальной информации составляет несколько метров.

1.2.3. Атмосферные ошибки: ионосферные и тропосферные задержки сигнала При вычислении расстояний до спутников измеряется время прохождения сигнала от спутника до приемника, а затем умножается на скорость света. Проблема в том, что скорость света зависит от состояния атмосферы. Верхние слои атмосферы, называемые ионосферой, содержат заряженные частицы, которые замедляют скорость движения кода и увеличивают несущую.

Ионосферные задержки сигнала Эффект влияния ионосферы больше ощущается днем, чем ночью. Это влияние также имеет динамический цикл, равный 11 годам с периодами максимума и минимума. Точка максимального воздействия в текущем цикле приходится на 2009 г., а минимального – на 2015 г. Затем цикл повторится. Если атмосферные задержки сигнала не устранять, погрешность измерений составит более 10 метров.

Некоторые приемники применяют математическую модель вычисления эффекта ионосферы. При получении приблизительной информации о концентрации заряженных частиц в ионосфере (передается со спутников), эффект воздействия ионосферы можно снизить. В первой главе дипломной работы приводится алгоритм Клобучара, который устраняет влияние ионосферы до 50%. И все же оставшаяся погрешность велика.

Воздействие ионосферы на электронные сигналы зависит от частоты сигнала. Чем выше частота, тем меньше воздействие. Поэтому, если передаются пакеты сигналов одновременно на двух частотах, то ионосфера может задержать код одной частоты, например, на 5 метров, а другой – на 6 метров. Невозможно измерить величину этих задержек, однако можно измерить их разницу через учет разницы времени прибытия сигналов, что на указанном примере составит метр расстояния между ними. Получив эту разницу и подставив ее в известную формулу зависимости ионосферной задержки от частоты сигнала, можно устранить эффект ионосферы.

Именно по этой причине все спутники GPS передают сигналы на двух частотах, называемых L1 и L2. Точные приемники для устранения эффекта ионосферы отслеживают оба сигнала. Это основное отличие различных видов приемников. Приемники L1 называются также одночастотными, а приемники, отслеживающие L1 и L2 – двухчастотными. Двухчастотные приемники практически полностью устраняют ионосферные задержки. Поскольку сигнал L2 доступен не всем, приемники были оснащены сложным оборудованием для извлечения информации о коде и несущей, даже если сигнал L2 доступен только частично.

Тропосферные задержки сигнала Нижние слои атмосферы, содержащие водные пары, называются тропосферой. Они могут задерживать и код, и несущую. Эффект от тропосферы нельзя устранить, используя двухчастотные системы. Единственный способ устранения эффекта тропосферы – измерение содержания водяных паров, температуры и давления и использование математической модели для вычисления тропосферной задержки сигнала. В дипломной работе приводятся алгоритмы оценки задержки сигнала путем моделирования сухой и влажной тропосферы.

При распространении сигнала возникают эффекты отражения от зданий, земли и прочих препятствий (Рисунок 1.5). Время хода сигнала – есть расстояние, поэтому ошибка при определении этой величины непосредственно влияет на результат неблагоприятным образом. Если непрямой путь сигнала значительно длиннее прямого (более, чем на 10 метров), то возможно разделить два пакета сигналов, и эффект многолучевости может быть в значительной мере устранен через обработку сигнала. В общем случае можно представить многолучевости в виде рисунка:

Ход сигнала от спутника до конкретной антенны условно разделен на три возможных типа: D – Direct (прямой ход сигнала), R – Reflected (отраженный сигнал) и F – Failed (недошедший сигнал). Для ясности дальнейшего описания приводится следующий пример: D(A1) означает прямой ход луча от спутника 1 до пункта A.

Сигналы D(A1), D(B1) и D(B2) имеют прямую траекторию. Сигнал F(A2) не доходит до пункта A, но если бы сигнал R(A2) дошел бы то точки A после переотражения, то искажение дальности было бы ощутимым (R(A2)не изображен на рисунке так как при такой схеме практически полностью «гасится»).

Сигнал R(A1) отражен от здания и вносит в аппаратуру потребителя ошибку.

Если ход лучей R(A1) и D(A1) менее 10 метров, то их тяжело отделить друг от друга и может внести значительное искажение в определение дальности. Тем не менее, существует метод борьбы с эффектом отражения в некоторых случаях:

при отражении от земли (на схеме R(B2)) сигнал попадает в антенну снизу, поэтому ставятся кольца подавления таких волн. При прохождении такого экрана отношение сигнал-шум становится незначительным и не воспринимается навигационным приемником. В остальных случаях оценить многолучевость возможно на уровне программного обеспечения.

1.2.5. Геометрический фактор ухудшения точности Ошибки GPS изменяются в зависимости от взаимного расположения спутников, используемых в навигационном решении, и приемника (Рисунок 1.6).

Объем фигуры, описанной единичными векторами от приемника до спутников, используемых в навигационном решении, обратно пропорционален к GDOP.

Недостаточный GDOP(большое значение) – углы от приемника до множества используемых спутников подобны. Хороший GDOP (малое значение) – углы от приемника до спутников различны.

GDOP вычисляется из геометрических связей между положением приемника и положениями спутников, которые приемник использует для навигации, с использованием параметров из процесса навигационного решения.

Ошибки дальности из сигналов SV умножаются на соответствующий GDOP для оценки положения или ошибки времени. Различные GDOP могут быть вычислены из ковариационной матрицы навигации:

PDOP = GDOP положения (трехмерный), иногда Сферический DOP.

Хотя каждое из этих GDOP условий может быть вычислено отдельно, они формируются из ковариационной матрицы и, следовательно, зависят друг от друга. Например, высокий TDOP вызовет ошибки часов приемника, которые в конечном счете приведут к увеличенным ошибкам в определении местоположения.

1.3. Алгоритмы определения координат и коррекции часов спутников 1.3.1. Алгоритм определения координат спутника GPS на момент обсервации в системе WGS-85.

Алгоритм предназначен для вычисления координат НИСЗ GPS на моменты обсервации по элементам орбиты.

Вычисленные координаты НИСЗ GPS на момент получения кадра навигационного сообщения сходятся с полученными значениями из нового кадра с погрешностью не более 15 м.

A0, A1, A2, A3, B0, B1, B2, B3 – параметры ионосферы, а0, а1, т, w – параметры для вычисления времени в UTC, информацию о стабильности генератора частоты, порядковый номер НИСЗ, дата до 0.0 секунды, a0, a1, a2 - параметры для определения поправки перехода от бортовой шкалы к системной, номер выпуска эфемеридных данных, Crs – коррекция радиус вектора НИСЗ (метры), n – изменение среднего движения (радианы), М0 – средняя аномалия (радианы), Сuc – коррекция аргумента широты (радианы), е – ексцентриситет орбиты, Cus – коррекция аргумента широты (радианы), а1/2 – корень из большой полуоси орбиты, toe – опорное время (секунды), Cic – коррекция угла наклона орбиты (радианы), 0 – долгота восходящего узла в 0h UTC в воскресение каждой текущей недели, Cis - коррекция угла наклона орбиты (радианы), i0 – наклон орбиты к плоскости экватора (радианы), Crс – коррекция радиус вектора НИСЗ (метры), - расстояние перицентра от узла (радианы),. – прецессия восходящего узла (радиан/секунда), i. – скорость изменения угла наклона орбиты к плоскости экватора (радиан/секунда), номер GPS недели, Sv точность (метры), Sv «здоровье»

TGD (секунды), IODC – выпуск данных бортового генератора, Передача временного сообщения (секунды GPS недели).

Определяется поправка для перехода от бортовой шкалы измерения времени к системной шкале:

A0, A1, A2 – коэффициенты полинома по расчёту поправки для перехода от бортовой шкалы измерения времени к системной шкале (для каждого НИСЗ разные), Ts – время в UTC, на которое производится вычисление координат НИСЗ. Для получения координат НИСЗ ежесекундно к Ts необходимо на каждом новом шаге прибавлять одну секунду.

tr – поправка за релятивистский эффект, вычисляеся в пункте 6 настоящего алгоритма.

Время излучения метки времени по системной шкале:

если tk > 302400 с, то tk = tk – 604800 с, если tk < 302400 с, то tk = tk + 604800.

Средняя аномалия НИСЗ на момент излучения метки времени (средняя аномалия эпохи tk):

n0 – среднее движение НИСЗ или средняя угловая скорость НИСЗ, - гравитационная постоянная для WGS – 85, а – большая полуось орбиты НИСЗ GPS, n - изменение среднего движения НИСЗ, передаётся в кадре навигационного сообщения.

где M0 – средняя аномалия НИСЗ, передаётся в кадре навигационного сообщения.

Средняя аномалия М эпохи tk – угол между линией апсид и направлением на предполагаемое положение НИСЗ на орбите, в котором он находился бы при равномерном движении.

Решается уравнение Кеплера итерациями для расчёта эксцентрической аномалии НИСЗ:

Е0 – начальное приближение эксцентрической аномалии, е – эксцентриситет орбиты НИСЗ.

где j – номер итерации.

Процесс продолжается до тех пор, пока | Еj+1- Еj|pi/2, то ION = sF · 0.000000005, иначе В нижних слоях атмосферы скорость распространения радиоволн равна v = c/n, где c - скорость в вакууме, n – показатель преломления атмосферы. Показатель n для радиоволн зависит только от метеоусловий и может быть вычислен по формуле Смита и Вейнтрауба:

В нижних слоях атмосферы скорость не зависит от длины радиоволны и исключить ее влияние измерениями на двух частотах, как это делалось в отношении ионосферы, невозможно. Для описания изменений показателя преломления с высотой часто пользуются экспоненциальной моделью:

где no - приземное значение показателя преломления, Hm - так называемый масштаб высоты. По земному шару приземные значения (no-1)106 порядка 240-400, а приведенные на уровень моря - порядка 290 - 390 единиц (Бин, Даттон, 1971).

Масштаб высоты Hm = 6 - 8 км. На высоте H = 50 км величины (n-1)106 » 0.

Международным консультативным комитетом по радиочастотам (МККР) для модели международной стандартной атмосферы приняты значения (no-1) 106 = 289 и Hm = 7,35 км. Они соответствуют большому массиву метеоизмерений, выполненных в разных районах земного шара в разные сезоны и времена года (Андрианов, 1994) (табл.1.1.).

Таблица 1.1. Зависимость показателя преломления от высоты В свободном пространстве распространение радиолучей происходит по прямой линии. В земной атмосфере неоднородности показателя преломления приводят к рефракции - искривлению траектории луча. Рассмотрим распространение радиолучей в атмосфере из однородных концентрических слоев, параллельных земному шару. Радиус любого сферического слоя равен r = RЗ + H, H – высота (толщина) атмосферного слоя, RЗ – радиус Земли. Предполагается, что в пределах каждого слоя показатель преломления n остается постоянным, но уменьшается при переходе к соседнему верхнему слою. На границу слоя радиоволна падает под зенитным расстоянием Z. Траектория радиолуча подчиняется закону Снеллиуса (1580-1626 гг), нидерландский ученый, предложил метод триангуляции). По этому закону произведение показателя преломления n на радиус границы слоя r и на синус зенитного расстояния Z, характеризующего угол падения волны, есть величина постоянная: n·r·sin(Z) = no·ro·sin(Zo) = const Индекс ноль относится к точке приема сигналов. Отрезок пути dR в пределах отдельного слоя атмосферы (Рисунок 1.7) зависит от толщи-ны атмосферного слоя dr и с учетом закона Снеллиуса может быть записан в следующем виде:

Рисунок 1.7. Распространение радиосигнала в атмосфере из однородных концентрических Фаза волны, прошедшей через все слои атмосферы, будет отличаться от фазы местных колебаний на величину Интеграл ndR называют электрической длиной пути или эйконалом. Он вычисляется по всей длине трассы радиолуча от слоя rо = Rз + Hо на высоте приемника Hо до слоя.

rс = Rз + Hс на высоте спутника Hс. В пустоте n = 1 и эйконал равен геометрическому расстоянию R. В атмосфере n > 1, поэтому для электрической длины пути от АП до КА имеем:

Взяв разность длин реального и геометрического путей, определим искажения дальностей Dатм. В линейном приближении с учетом того, что dr = dH.

Влияние атмосферы наименьшее, когда спутник в зените, Z=0. Тогда, пренебрегая высотой приемника и учитывая большую высоту КА, для экспоненциальной модели атмосферы получаем:

Для экспоненциальной модели атмосферы с параметрами Hm = 7350 м и используют метеорологические параметры пункта наблюдений. Одну из них предложил Saastamoinen (King et al.,1987); ее даем в преобразованном виде:

Dатм = 0,002277 [P + (0,05 + 1255/T) e – tg2Z]/cosZ (м). Приняв давление Р= мб, температуру Т=288°К или 15°С, влажность е=10 мб, получим следующие Dатм в зависимости от зенитных расстояний Z (табл.1.2.).

Таблица 1.2. Зависимость искажения дальности от угла возвышения КА При высотах КА над горизонтом менее 10° (Z > 80°) атмосферные задержки сигналов превышают 10 м. Поэтому. когда высоты КА 6. И шаг 3 производится заново.

Это необходимо, чтобы убрать сильно «вылетающие» решения и уточнить статистические параметры.

Шаг 6. Выделяются три независимых параметра (корреляция отсутствует математически, а не фактически), определяющие качество решения:

S – расстояние до среднего, DOPS – геометрический фактор понижения точности, m – количество спутников, по которым решение получено.

Все эти параметры на самом деле коррелированны, но закон зависимости между ними достаточно сложный, поэтому считаем их независимыми.

Шаг 7. Устанавливается эмпирическая линейная зависимость оценки качества решения от перечисленных факторов:

Где ks, km, kG – коэффициенты разных размерностей и разных знаков, определяющие вес каждого из факторов. Эти коэффициенты определяются исходя из статистики стандартными методами множественного регрессионного анализа.

Шаг 8. Выбирается решение, имеющее максимальное значение US и считается оптимальным по критерию В действительности, критерий вычисления US не является абсолютно оптимальным, так как линейная зависимость не отражает действительной картины взаимосвязи параметров. Однако, оценка получается достаточно точной при такой простой модели.

Н. конт. Вавиленков 2.1.Обоснование направления разработки и требования, предъявляемые к Одной из приоритетных задач по обеспечению безопасности на станции является разработка систем автоматизированного управления движением маневровых локомотивов на станциях с применением цифрового радиоканала связи и спутниковой навигации. К числу таких систем относится маневровая автоматическая локомотивная сигнализация МАЛС, предназначенная для обеспечения безопасности проведения маневровых работ на железнодорожных станциях и запрета движения локомотива (состава) со скоростью выше допустимой, а также для автоматической его остановки перед закрытым сигналом или местом проведения работ. Применение этой системы позволяет исключить столкновения вагонов и локомотивов на станциях и предотвратить возникновение аварий из-за ошибок обслуживающего персонала. МАЛС включает в себя станционную и локомотивную аппаратуру. Навигационная подсистема входит как в станционную часть (для обеспечения дифференциального режима), так и в бортовую. Данные передаются в двух направлениях по цифровому радиоканалу передачи информации (Рисунок 2.1.).

Рисунок 2.1. Структура систем автоматической сигнализации Навигационная подсистема - одна из ключевых в системе, поскольку для принятия какого-либо решения необходимо точно знать координату локомотива.

Выдвигаются два основных критерия оценки работы системы навигации:

точность определения координаты и достоверностью результата (статистическая характеристика, определяется в метрах, характеризуется среднеквадратическим отклонением и случайным круговым отклонением; существует максимально допустимое значение ошибки – 2 м с достоверностью оперативность получения навигационного решения (время получения первого навигационного решения).

На сегодняшний день навигационная подсистема системы МАЛС использует дорогостоящие приёмники спутниковой навигации канадской фирмы Novatel с фирменным программным обеспечением, что существенно сказывается на стоимости самой системы МАЛС.

2.2.Типовая схема реализации задачи позиционирования в дифференциальном режиме.

В общем случае необходимыми компонентами для реализации навигационной подсистемы являются (Рисунок 2.2):

Приемник спутниковой навигации на каждом из подвижных объектов и в управляющем пункте для обеспечения дифференциального режима.

Цифровой радиоканал для передачи дифференциальных поправок на подвижные объекты.

Цифровая пространственная модель для обеспечения привязки разных объектов к географическим координатам (ЦПМ).

Навигационный сигнал от спутников принимается одинаково на базовой станции и ровере. Радиоканал требуется, чтобы передавать параметры базовой станции и дифференциальные коррекции в решение. В зависимости от удаления подвижного объекта от референсной станции и пропускной способности беспроводного канала передачи данных может быть выбран различный метод реализации дифференциального режима.

Цифровая модель, как правило, является базой данных на серверной стороне. Идентификация объектов на модели происходит в последнюю очередь (когда вычисленные координаты считаются статистически проверенными и достоверными).

Рисунок 2.2. Типовая схема реализации задачи позиционирования в дифференциальном 2.3. Обобщенный алгоритм определения координат по кодовым дальностям Обобщенный алгоритм представляет собой множество увязанных между собой традиционных алгоритмов. Ниже приведена схема (Рисунок 2.3.), которая описывает обобщенный алгоритм.

Рисунок 2.3. Схема реализации обобщенного алгоритма определения координат по коду в абсолютном режиме измерений Все приведенные алгоритмы, а также оценки многолучевости и целостности измерений описываются в первой части дипломной работы.

Шаг 1. В результате процесса демодуляции навигационного сигнала и измерения псевдодальностей (сырые данные) вычисляются ошибки часов спутникового навигационного аппарата.

Шаг 2. Используя результаты шага 1 и сырые данные, вычисляются координаты спутников на момент наблюдения.

Шаг 3. Используя результаты шага 1 и сырые данные, вычисляются задержки сигнала в ионосфере и тропосфере.

Шаг 4. Используя результаты шага 1, шага 3 и сырые данные, корректируются псевдодальности до каждого из спутников.

Шаг 5. Вычисленные координаты спутников и скорректированные псевдодальности поступают на входы алгоритма проверки целостности измерений и алгоритма оценки многолучевости, в результате чего псевдодальности подвергаются дополнительной коррекции, а негодные измерения устраняются из решения.

Шаг 6. Производится вычисление координат спутников абсолютным методом с перебором по всем возможным комбинациям спутников от 4 и более.

Шаг 7. Для каждого навигационного решения определяется фактор понижения точности.

Шаг 8. Результаты алгоритмов на 6-м и 7-м шагах подаются на вход алгоритма определения оптимального навигационного решения.

Шаг 9. Выбирается оптимальное решение на текущий момент наблюдения.

Шаг 10. Результат алгоритма на 9-м шаге подается на вход фильтра Калмана, как вектор нового измерения.

Шаг 11. На выходе обобщенного алгоритма формируется вектор искомых координат антенны с качественными и количественными параметрами оценки точности навигационного решения для дальнейшего использования результатов в прикладных задачах.

2.4. Дифференцирование навигационного решения методом вторых кодовых разностей.

Для решения по вторым кодовым разностям необходимо точно знать измеренное значение псевдодальности на опорной станции на момент обсервации.

Первые кодовые разности (разности измерений между станциями) составляются по каждому общему спутнику для станций A и B в конкретный момент времени для того, чтобы скомпенсировать ошибку искажения дальности dSV, являющейся общей для каждого спутника в обоих пунктах наблюдений.

Формула 2.3 описывает первые разности из уравнений 2.1 и 2.2 для каждого спутника. Первые разности исключают член dSV1, что в свою очередь практически убирает влияние тропосферных и ионосферных воздействий, а также погрешности эфемерид.

Вторые кодовые разности (разности измерений между спутниками) составляются из первых разностей по всем парам наблюдаемых спутников. Ниже приведены вторые разности для условно 1-го и 2-го спутников в пунктах наблюдения A и B в один момент времени:

Формула 2.6, выражающая вторые разности, избавлена как от ошибок наблюдения на наземных станциях, так и на спутниках, по парам которых уравнения были составлены.

RAB12=[(RA1-RB1)-(RA2-RB2)] может быть выражено линейно через компоненты вектора r = (Dx, Dy, Dz), определяющего искомый и неизменный базовый вектор AB. Используя несложные преобразования, можно составить систему линейных уравнений для всех возможных пар спутников ‘ij’ для каждой эпохи наблюдения:

: ij, ij,ij вычисляются, используя точное навигационное решение по коду:

XA, YA, ZA, XB, YB, ZB, RA, RB – найденные координаты пунктов A и B по коду и расстояния между ними соответственно. В матричном виде система запишется:

V – вектор поправок (с компонентами Vij), который минимизируется взвешенным методом наименьших квадратов:

где матрица A вычисляется, P – разности измеренных фаз (измеряется приемником), а K - ковариационная матрица.

2.5. Статистическая оценка метода дифференцирования по вторым кодовым дальностям.

По итогам теоретической работы была разработана программа в среде Visual Studio C++ 2003 для обработки массива измеренных данных с целью экспериментальной проверки алгоритма. На рисунке 2.4 приводится зависимость ошибки измерений относительно эталонного значения (заранее известного).

Эксперимент проводился для статической (неподвижной) антенны.

Рисунок 2.4. Ошибка вычисления координат в дифференциальном режиме по коду Для оценки ошибки выбран следующий критерий:

где Xэт,Yэт, Zэт – эталонные (заранее известные координаты антенны), а X, Y, Z – вычисленные координаты на конкретный момент времени.

Плотность распределения ошибки приводится на рисунке 2.5.

Статистические показатели эксперимента приведены в таблице 2.1.:

Таблица 2.1. Статистические характеристики дифференциального метода По сравнению с абсолютным режимом получается хорошая точность (субметровая). Однако, алгоритм тестировался для статических объектов, что на практике не имеет никакого смысла.

Рисунке 2.5. Распределение ошибки вычисления координат в дифференциальном режиме по В движении точность ухудшается в 1.5 – 2 раза в зависимости от многих факторов. Для решения проблемы позиционирования мобильных объектов предлагается использовать фильтр Калмана для корректировки получаемых координат.

Другими словами, взвешенный метод наименьших квадратов используется для определения решения на текущий момент времени (мгновенное позиционирование), а фильтр Калмана – для сглаживания траектории движения и устранения «вылетов» координат относительно оцениваемой траектории движения.

2.6. Применение фильтра Калмана к дифференцированному навигационному решению. Анализ результатов.

Для оценки параметров динамической системы используется дискретный нелинейный фильтр Калмана с растущей памятью, как более общее решение взвешенного МНК (ВМНК). Как было описано ранее, мгновенное позиционирование по ВМНК в дифференциальном режиме по вторым кодовым разностям устраняет множество общих для базы и ровера ошибок, однако, существует ряд немоделируемых факторов, которые не учтены в алгоритме и могут в отдельные эпохи измерений создавать случайные «вылеты» координат. Фильтр Калмана используется для сглаживания результатов.

Для оценки координаты (например широты) применяется следующий алгоритм:

По апостериорной оценке на предыдущем шаге Xn-1 прогнозируется априорная оценка X`n на текущем:

По результатам текущего наблюдения On априорная оценка на текущем шаге X`n преобразуется в апостериорную:

Если Q – порядок фильтра, то процедура повторяется Q+1 раз.

В этом алгоритме модель исходной траектории неизвестна. Поэтому используется параметрическая модель с разложением в ряд Тейлора до второго члена ряда. Таким образом, матрица преобразования H и матрица перехода модели от состояния n-1 в состояние n:

Для достижения максимальной эффективности производится расчет ковариационных матриц. Сам алгоритм аналогичен расчету для третьих фазовых разностей (подробно приведен далее в дипломной работе). Существует одна особенность при использовании алгоритма фильтрации Калмана с растущей памятью: с увеличением количества измерений сглаживающие свойства фильтра по заложенной модели доминируют над апостериорными оценками, что в общем случае неверно, поэтому начиная с некоторого измерения n память фильтра переходит в режим «скользящего окна», что позволяет бороться с его инерционностью.

В результате фильтрации, вычисленная траектория приближается к реальной на отдельных участках (Рисунок 2.6.).

В результате работы алгоритма получаются достаточно сглаженные результаты при оценке местоположения движущегося ровера (рис 2.6). «База» – измерения базовым приемником, «Ровер SINGLE» - измерения в абсолютном режиме, «Ровер DGPS» - измерения в дифференциальном режиме по кодовым дальностям с использованием фильтра Калмана. Эксперимент проводился для неподвижного приемника, а траектория получается в виде кривой из-за шума навигационного сигнала.

Результат является достаточно показательным: среднее значение отфильтрованных координат и исходных практически совпадают (с дециметровой точностью), однако, шум для исходных точек очень высокий и траектория практически не прослеживается. Для достижения наилучшего результата необходимо варьировать параметрами фильтра в зависимости от области применения, используя эмпирическую базу, основанную на наблюдениях в различных ситуациях.

2.7. Дифференцирование фазовых измеренных дальностей.

Смысл фазовой обработки данных – отслеживание изменение фазы с начала наблюдений. Начальное расстояние до спутника - N·, где – длина волны, а N – изначально неизвестное количество полных циклов фазы до каждого спутника (Рисунок 2.7).

Рисунок 2.7. Изменение отслеживаемой фазы навигационного сигнала В каждый следующий момент времени есть возможность измерить приращение фазы относительно текущего измерения (P1, P2, P3). В общем виде уравнение для отслеживаемого изменения фазы может быть записано в виде:

где, R – истинная дальность, N – полное число циклов волн в начальный момент измерения, dP – измеренные значения изменения фазы, dSV – ошибки спутниковых подсистем, DT – ошибки в точке наблюдения, e – случайная ошибка. Задача фазового метода – определить точное значение N. В терминологии навигации это разрешить целочисленную неоднозначность (неоднозначность целых циклов фазы несущей) или устранить N из решения.

Первые фазовые разности (разности измерений между станциями) составляются по каждому общему спутнику для станций A и B в конкретный момент времени для того, чтобы скомпенсировать ошибку искажения дальности dSV, являющейся общей для каждого спутника в обоих пунктах наблюдений.

Формула 2.19 описывает первые разности из уравнений 2.17 и 2.18 для каждого спутника. Первые разности исключают член dSV1, что в свою очередь практически убирает влияние тропосферных и ионосферных воздействий, а также погрешности эфемерид.

Вторые фазовые разности (разности измерений между спутниками) составляются из первых разностей по всем парам наблюдаемых спутников. Ниже приведены вторые разности для условно 1-го и 2-го спутников в пунктах наблюдения A и B в один момент времени:

Формула 2.22, выражающая вторые разности, избавлена как от ошибок наблюдения на наземных станциях, так и на спутниках, по парам которых уравнения были составлены.

Третьи фазовые разности (разности между эпохами наблюдений) составляются по вторым разностям для различных эпох наблюдения. Рисунок 2.8.

Формула 2.26, описывающая третьи разности, избавлена от ошибок наземных и спутниковых систем, а также от члена, характеризующего целочисленную неоднозначность NAB12. Однако, существует серьезный недостаток метода третьЛист их разностей: случайные ошибки e(t1)(A-B)12 и e(t2)(A-B)12 не являются общими для пары вторых разностей, и при дифференцировании величина ‘e’ (разность случайных ошибок) может накапливать суммарную погрешность, что может привести, в общем случае, к тому, что окончательное навигационное решение ровера (X,Y,Z) будет иметь точностные характеристики не лучше, чем дифференциальное решение по кодовым дальностям. Далее, в описании алгоритма решения по третьим разностям описан способ минимизации аккумулируемой ошибки.

2.8. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя третьи фазовые разности, методом взвешенных наименьших В дипломном проекте предложено решение использовать третьи разности для оценки координат ровера в статике. Смысл заключается в том, что RAB12=[(RA1-RB1)-(RA2-RB2)] может быть выражено линейно через компоненты вектора r = (Dx, Dy, Dz), определяющего искомый и неизменный базовый вектор AB. Используя несложные преобразования, можно составить систему линейных уравнений для всех возможных пар спутников ‘ij’ для нескольких эпох наблюдений:

: ij, ij,ij вычисляются, используя точное навигационное решение по коду:

XA, YA, ZA, XB, YB, ZB, RA, RB – найденные координаты пунктов A и B по коду и расстояния между ними соответственно. В матричном виде система запишется:

V – вектор поправок (с компонентами Vij), который минимизируется взвешенным методом наименьших квадратов:

где матрица A вычисляется, P – разности измеренных фаз (измеряется приемником), а ковариационная матрица K вычисляется следующим образом:

K CTD K SD CTD

K SD CSD K CSD

где KФ – диагональная матрица дисперсий фазовых измерений (ij - среднее квадратичное отклонение измеренных фаз), CTD – матрица коэффициентов при фазах, CSD – матрица коэффициентов при первых разностях фазы. CTD и CSD известны.

Задача хорошо формализуется и решается. При обработке результатов необходимо рассматривать измерения приемников с частотой не более 0.25 Гц, а при использовании ковариационных матриц ошибка e(t1)(A-B)12 и e(t2)(A-B)12 минимизируется до порядка нескольких дециметров, что является пределом данного метода.

2.9. Статистическая оценка алгоритма определения координат по третьим По итогам теоретической работы была разработана программа в среде Visual Studio C++ 2003 для обработки массива измеренных данных с целью экспериментальной проверки алгоритма. На Рисунок 2.9 приводится зависимость ошибки измерений относительно эталонного значения (заранее известного).

Эксперимент проводился для статической (неподвижной) антенны.

Рисунок 2.9. Ошибка вычисления координат методом третьих фазовых разностей Для оценки ошибки выбран следующий критерий:

где Xэт,Yэт, Zэт – эталонные (заранее известные координаты антенны), а X, Y, Z – вычисленные координаты на конкретный момент времени.

Статистические показатели эксперимента приведены в таблице 2.2.:

Таблица 2.2. Статистические показатели метода определения координат по третьим фазовым разностям.

Плотность распределения ошибки приводится на рисунке 2.10.

Рисунке 2.10. Распределение ошибки вычисления координат методом третьих фазовых разностей.

Решение по третьим разностям действительно имеет ограничение по точности из-за аккумулируемой ошибки, поэтому для достижения эффективности результата используется решение по вторым разностям, но при этом необходимо определять целочисленную неоднозначность в реальном масштабе времени. Этот метод называется RTK- (Real-Time Kinematics – кинематика реального времени с разрешением неоднозначности целых циклов). Следующий алгоритм описывает реализацию RTK со статической инициализацией.

2.10. Алгоритм определения местоположения в дифференциальном режиме, используя вторые фазовые разности, методом взвешенных наименьших Решение RTK-FLOAT и RTK-INT(FIXED) осуществляется по вторым разностям для всех пар спутников. Пусть в m эпохах наблюдают одни и те же n спутников, тогда уравнения поправок могут быть записаны в следующем виде:

Такие уравнения можно составить для каждой эпохи. Тогда общее число уравнений будет равно В матричном виде уравнения поправок будут иметь вид:

где V – вектор поправок, A – матрица с коэффициентами,,, B=(E,...,E)T – состоит из m единичных матриц с n-1 единицами на главной диагонали N = (N12,...,N1n)T – вектор чисел неоднозначностей, P = (P12,...,P1n,...)T – содержит вторые разности измеренных фазовых дальностей на все эпохи, – длина волны.

Далее составляются нормальные уравнения и применяется МНК, в следствие получаются следующие варианты решения:

Из первых двух уравнений находится вектор N, элементы которого (неоднозначности) состоят из целой и дробной частей. Если числа использовать без изменений (с дробной частью), то из первого и третьего уравнений находится плавающее решение (RTK-FLOAT) с точностью порядка 3 дм (немного лучше, чем по третьим разностям). Но по своей сути N – целые числа, поэтому происходит перебор возможных значений N, округленных в большую и меньшую сторону для каждой второй разности с подстановкой в метод наименьших квадратов, при которых минимизируется VT·V (как критерий для определения вектора N). Полученные целые числа используются для целочисленного RTK (RTKINT/RTKFIXED). Для достижения наилучшего решения в формулах 2.37, 2.38, 2.39 используется взвешенный МНК: ковариационные матрицы составляются также как и для третьих разностей (сначала для одинарных, затем для двойных). При таком алгоритме точность определения координат получается субдециметровая. В дипломной работе приведен более подробный алгоритм определения вектора N. Следует отметить, что данный алгоритм был использован для решения задачи определения координат в статике.

2.11. Статистическая оценка алгоритма определения координат по вторым По итогам теоретической работы была разработана программа в среде Visual Studio C++ 2003 для обработки массива измеренных данных с целью экспериментальной проверки алгоритма. На рисунке 2.11. приводится зависимость ошибки измерений относительно эталонного значения (заранее известного).

Эксперимент проводился для статической (неподвижной) антенны.

Рисунке 2.11. Ошибка определения координат при использовании алгоритма RTK-INT Для оценки ошибки выбран следующий критерий:

где Xэт,Yэт, Zэт – эталонные (заранее известные координаты антенны), а X, Y, Z – вычисленные координаты на конкретный момент времени.

Статистические показатели эксперимента следующие:

Таблица 2.3. Статистические характеристики алгоритма RTK-INT Плотность распределения ошибки приводится на рисунке 2.12.

Рисунок 2.12. Распределение ошибки определения координат при использовании алгоритма Такой метод используется для статической инициализации, и как в случае метода третьих разностей вся система уравнений решается совместно взвешенЛист ным МНК. Для движущихся объектов предложен метод решения по третьим разностям с оценкой неизвестных параметров, используя фильтр Калмана.

Подводится итог по методам и алгоритмам обработки информации от спутниковых навигационных систем и приводятся результаты исследования по всем рассмотренным алгоритмам: от кодовых измерений в абсолютном режиме до дифференцирования фазовых измерений.

Наиболее удобным методом оценки будет приведение таблицы 2.4. и графика (Рисунок2.13), иллюстрирующих этапность выполнения соответствующего алгоритма и его ожидаемая точность.

Таблица 2.4. Оценка точности алгоритмов Таким образом, общий алгоритм будет работать по следующей схеме:

Шаг 1. Включение приемника. Считается, что начало работы происходит с горячего старта (эфемериды и альманах приемник имеет в своей памяти). При этом происходит вычисление координат абсолютным методом по кодовым измерения сразу. В этот же момент приемник начинает отслеживать фазу несущего сигнала для каждого спутника.

Шаг 2. По истечении 15-20 секунд приемник получает набор дифференциальных коррекций по каждому видимому спутнику и переходит в дифференциальный режим по кодовым измерениям.

Шаг 3. По истечении минуты (не менее минуты) с начала старта производится первый расчет местоположения по третьим фазовым разностям. 1 минуты соответствуют 60 измерениям при частоте обновления входных данных 1 Гц. Поскольку корреляция между «соседними» измерениями достаточно высокая, берется каждое 4-е или 5-е измерение. Это помогает устранить описанную корреляцию, а в результате количество измерений становится равным 60/4=15. Это минимальное количество измерений, чтобы составить систему линейных уравнений, вычислить ковариационные матрицы и решить задачу взвешенным методом наименьших квадратов с точностью около 40 см.

Шаг 4. Решение по третьим фазовым разностям используется как приближенные координаты для решения задачи определения фазовой неоднозначности в дробных значениях (RTK-FLOAT). Это решение осуществляется не ранее, чем через 3 минуты с момента старта приемника. Ожидаемое значение точности определения координат – 30см.

Шаг 5. Как только произошло разрешение неоднозначности в дробных числах, происходит дальнейшее накопление статистики с целью определить целочисленную неоднозначность фазовых циклов. Точность такого алгоритма субдециметровая, но впервые можно получить такое решение не ранее, чем через 6 минут после включения навигационного приемника. Если приемник один раз разрешил целочисленную неоднозначность, то дальнейшие решения будут вычисляться уже с высокой (5-8 см) точностью. Единственным условием для выполнения алгоритмов на 3-5 шагах – это непрерывное отслеживание изменения фазы несущего сигнала. Если отслеживание фазы по конкретному спутнику было прервано, то он исключается из решения и точность может ухудшаться. Поэтому алгоритм предусматривает возможность потери спутника из зоны видимости: помимо текущего решения отслеживаются фазы вновь появившихся спутников, чтобы была возможность всегда поддерживать минимальный необходимый набор спутников для точного позиционирования в режиме RTK.

Все исследуемые алгоритмы описаны для одночастотных измерений (L1-Only).

Ниже на графике приведено графическая интерпретация описанного выше материала.

В результате исследования были получены алгоритмы, которые можно использовать в различных сферах промышленности для решения задачи определения координат с любой желаемой точностью. Далее будут приведены методы идентификации позиционируемых объектов на пространственных моделях, как конечная задача навигационной подсистемы в сферах управления и мониторинга.

Н. конт.

Утв.

3.1. Расчёт себестоимости разработки программного Себестоимость программного продукта разрабатываемого на основе предложенной в дипломном проекте алгоритмической базы в основном составляют капитальные предпроизводственные затраты, которые в определенной степени могут быть учтены и минимизированы.

Расчёт осуществляется по калькуляционным статьям расходов. Затраты на расходные материалы и основную заработную плату представлены в таблицах 3.1. и 3.2.

Таблица 3.1. Затраты на расходные материалы ( Зм ) Таблица 3.2. Основная заработная плата (Зо) разработчиков ПО из расчёта 22 рабочих дней в месяце.

Тестирова- Специалист по Дополнительная заработная плата разработчиков ПО составляет 20 % от основной заработной платы:

Зо = 409 100 руб.

Зд = 0.2 * 409 100 = 81 820 руб.

Фонд заработной платы представляет собой сумму основной и дополнительной заработной платы:

Ф = 409 100 + 81 820 = 490 920 руб.

Отчисления на социальные нужды составляют 26 % от фонда оплаты труда:

О = 0.26 * 490 920 = 127 639.20 руб.

Накладные расходы составляют 250 % от величины основной заработной платы:

Рн = 2.5 * 409 100 = 1 022 750 руб.

Общие затраты (З) рассчитываются из суммы всех расходов( табл. 3.3.) Таблица 3.3. Итоговая калькуляция Основная заработная плата разработчиков Дополнительная заработная плата разработчиков Отчисления на социальное страхование 3.2.Анализ существующего навигационного оборудования.

В настоящий момент основой навигационной подсистемы бортового комплекта оборудования системы МАЛС являются дорогостоящие навигационные приёмники канадской фирмы Novatel - OEMV2-RT2-G-S с готовым фирменным программным обеспечением. Ниже в таблице 3.4 приведены характеристики данного приёмника, а так же приёмника, не имеющего фирменного программного обеспечения, но схожего по характеристикам и способного заменить первый, в решении задачи позиционирования подвижных составов.

Таблица3.4 Характеристики навигационных приёмников Novatel.

GLONASS

поправок RT- поправок RT- Разработка программного обеспечения на базе изложенных в дипломном проекте алгоритмов и методов позволит существенно снизить расходы на закупку дорогостоящих приёмников спутниковой навигации для такой системы как МАЛС.

В рамках развития и модернизации маневровой работы на железнодорожных станциях, ОАО «РЖД» планирует оборудовать системой МАЛС, использующей систему спутниковой навигации по 2 маневровых парка с общей численностью до 20 локомотивов в год.

Экономия от замены приёмника Novatel - OEMV2-RT2-G-S на приёмник Novatel - GPS OEMV-1G-HDG вычислена по формуле:

Зс – затраты на покупку Novatel - OEMV2-RT2-G-S, Зн - затраты на покупку Novatel - GPS OEMV-1G-HDG, Эу = 240 000 – 12 000 = 228 000 рублей.

Экономия за год внедрения составляет :

Т – количество оборудуемых локомотивов.

Эз = Эу * 20 = 4 560 000 рублей.

Экономический эффект за год внедрения:

Ен = 0.2 – нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений.

Эг = 4 560 000 – 0.2 * 1 664 809,20 = 4 227 038 рублей.

Эффективность разработки определяется по формуле:

Поскольку Эр > 0.20, данная разработка является экономически целесообразной.

Предполагается, что данный ПП без изменений и доработок будет использоваться в течение пяти лет. Тогда стоимостная оценка результатов применения ПП (экономия) за расчётный период T = 5 лет составит:

Т – расчётный период;

Рt – стоимостная оценка результатов года t расчётного периода, руб.;

at – дисконтирующая функция, которая вводится с целью приведения всех затрат и результатов к одному моменту времени.

Дисконтирующая функция имеет вид:

p – коэффициент дисконтирования (p = Eн = 0.2, Ен – нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений).

Таким образом, P5 = 4 227 038/1,2t = 4 227 038 + 3 522 531+ 2 935442,5 + 2 446 202 + + 2 038 501,73 + 1 698 751,45 = 16 868 466,68 рублей.

Экономический эффект от использования ПП за расчётный период T = лет составит:

Очевидно, что разработка собственного программного обеспечения для приёмников спутниковой навигации является абсолютно эффективной и сущеЛист ственно снизит расходы ОАО «РЖД» на оборудование локомотивного парка системой МАЛС на основе системы спутниковой навигации.

Итоговые результаты отображены в таблице 3.5.

Таблица 3.5 Итоговые результаты Заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Н. конт.

Утв. Лист В дипломной работе решена актуальная задача определения координат подвижных составов на маневровых железнодорожных станциях с высокой точностью, с использованием спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS. В процессе исследования получены следующие результаты:

Разработан обобщенный алгоритм на основе анализа, статистической оценки и систематизации традиционных алгоритмов определения координат по кодовым измерениям в абсолютном режиме:

1. Алгоритм коррекции времени;

2. Алгоритм расчёта псевдодальностей;

3. Алгоритм расчёта координат спутников;

4. Алгоритм моделирования атмосферных задержек;

5. Алгоритм определения фактора понижения точности;

6. Алгоритм оценки Многолучевость;

7. Алгоритм проверки целостности измерений;

8. Алгоритм определения координат по кодовым дальностям.

Разработан метод определения координат в дифференциальном режиме:

1. Алгоритм определения координат по вторым кодовым разностям.

2. Алгоритм определения координат по вторым фазовым разностям.

3. Алгоритм определения координат по третьим фазовым разностям.

4. Применение фильтра Калмана для сглаживания полученных результатов.

Произведена оценка точности всех разработанных алгоритмов методами статистического анализа, показаны преимущества и недостатки в виде функций распределения и таблиц.

Разработана информационная технология идентификации подвижных составов на пространственно цифровых моделях.

Проведен анализ существующего оборудования.

Проведена оценка стоимости разработки программного продукта на основе предложенной алгоритмической базы.

Проведена оценка экономической эффективности разработки программного обеспечения для приёмников спутниковой навигации, которая показала, что является эффективным средством для существенного снижения затрат на закупку дорогостоящих приёмников спутниковой навигации с фирменным программным обеспечением, которое является избыточным для решения поставленной задачи.

Используемые сайты и литература

СПИСОК

ИСПОЛЬЗОВАННЫХ

ИСТОЧНИКОВ

Разраб.

СПИСОК

ИСПОЛЬЗОВАННЫХ

Н. конт.

Утв.

1. Гвоздева В.А., Лаврентьева И.Ю. Основы построения автоматизированных информационных систем: учебник.- М.: ИД "ФОРУМ": ИНФРА-М, 2012.с.: ил.

2. Баев Б.П. Микропроцессорные системы бытовой техники:.-М. :Горячая линия - Телеком, 2011.-480c.

3. Кудрявцев, Е. М. Оформление дипломных проектов на компьютере [Электронный ресурс] - М.: ДМК Пресс, 2009. - 224 с.: (URL:

http://www.znanium.com).

4. Мельников В.П.,Клейменов С.А.,Петраков А.М. Информационная безопасность и защита информации: Учебное пособие.-3-е изд.,стер.-М.: Издательский центр "Академия", 2008.-336c.

5. Душин В.К.Теоретические основы информационных процессов и систем..е изд.:

- М.: Дашков и К, 2012.

6. Исаев Г.Н. Моделирование информационных ресурсов: теория и решение задач: Учеб.пособие.-М. :Альфа-М;Инфра-М,2010.-224c.

7. Исаев Г.Н. Управление качеством информационных систем. Теоретикометодологические основания: учеб.пособие.-М. :Наука, 2011.-279c.

8. Карпенков С.Х. Современные средства информационных технологий:

Учеб. пособие.-М. :КНОРУС,2009.-400c.

9. Алгоритмизация и программирование : Учебное пособие / С.А. Канцедал. М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013. - 352 с.: (URL:

http://www.znanium.com).

10.Архитектура ЭВМ: Учебное пособие / В.Д. Колдаев, С.А. Лупин. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013. - 385 с.: (URL: http://www.znanium.com).

11.Разработка и эксплуатация автоматизированных информационных систем:

Учебное пособие / Л.Г. Гагарина. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013.

- 385 с.: (URL: http://www.znanium.com).

12.Базы данных. В 2-х кн. Кн. 2. Распределенные и удаленные базы данных:

Учебник / В.П. Агальцов. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013. - 272 с.:

(URL: http://www.znanium.com).

13.Илюшечкин, В. М. Операционные системы [Электронный ресурс] : учебное пособие / В. М. Илюшечкин. - 2-е изд. (эл.). - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. - 111 с. (URL: http://www.znanium.com).

14.Основы компьютерных сетей: Учебное пособие / Б.Д.Виснадул, С.А.Лупин, С.В. Сидоров.; Под ред. Л.Г.Гагариной - М.: ИД ФОРУМ:

НИЦ Инфра-М, 2012. - 272 с. (URL: http://www.znanium.com).

15.Мельников В.П. Информационные технологии: Учеб.пособие.-М.: Академия, 2008.-432c.

16.Под. ред. Курбакова К.И. Предпринимательство в информационной сфере:

Учеб. пособие.- М.: КОСИНФО,2008.-176c.

17.Федотова Е.Л.; Федотов А.А. Информационные технологии в науке и образовании. - М.: Форум, ИНФРА-М, 2010.

18.CD Информационные технологии: электронный учебник/ О.А. Городов, И.А. Коноплева, О.А. Хохлова, А.В. Денисов (Читальный зал).

19.Акперов И.Г., Сметанин А.В., Коноплева И.А. Информационные технологии в менеджменте : Учебник.- М.: ИНФРА-М, 2012.-400 с.

20.Акчульпанова Н.Е.,Марченко В.С. Информационная безопасность: Учеб.

пособие.-Тольятти :ПВГУС,2008.-132c.

21.Под. ред. Чистова Д.В. Информационные системы в экономике. Управление эффективностью банковского бизнеса: Учеб. пособие.-М.: КНОРУС, 22.Балдин К.В.; Уткин В.Б. Информационные системы в экономике.-6-е изд.М.: Дашков и К,2010.

23.Логинов В.Н. Информационные технологии управления.-2-е изд., стер.-М.:

24.Захарова И.Г. Информационные технологии в образовании: учеб. пособие.-4-е изд., стереотип.-М. :Академия, 2008.-192c.

25.Морозова А.Ю.,Амириди Ю.В.,Кочанова Е.Р. Информационные системы в экономике. Управление эффективностью банковского бизнеса:.-М.

:КНОРУС,2009.-176c.

26.Артюшенко В.М., Советов В.М. Основы функционирования систем сервиса: монография.- М.: Альфа-М; Инфра-М,2010.-624c.

27.Бачило И.Л. Информационное право: учебник.-М. :Юрайт,2010.-454c.

28.Артюшенко В.М.,Аббасова Т.С. Сервис информационных систем в электротехнических комплексах: Монография.-М. :РГУТиС, 2010.-98c.

29.Основы построения автоматизированных информационных систем: Учебник / В.А. Гвоздева, И.Ю. Лаврентьева. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ Инфра-М, 2013. - 320 с.: (URL: http://www.znanium.com).

30.Архитектура и проектирование программных систем: Монография / С.В.

Назаров. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 351 с.: (URL:

http://www.znanium.com).

31.Башлы, П. Н. Информационная безопасность и защита информации [Электронный ресурс] : Учебник / П. Н. Башлы, А. В. Бабаш, Е. К. Баранова. М.: РИОР, 2013. - 222 с. (URL: http://www.znanium.com).





Похожие работы:

«Программа Организации Объединенных Главное Управление по гидрометеорологии Наций по окружающей среде при Кабинете Министров (ЮНЕП) Республики Узбекистан (ГЛАВГИДРОМЕТ) НАЦИОНАЛЬНАЯ ПРОГРАММА ДЕЙСТВИЙ ПО БОРЬБЕ С ОПУСТЫНИВАНИЕМ В РЕСПУБЛИКЕ УЗБЕКИСТАН Ташкент 1999 г. Подготовлена координационным комитетом по разработке Национальной программы действий по борьбе с опустыниванием при финансовой поддержке Программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП) и техническом содействии Программы развития ООН...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ ГОРНЫЙ ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Направление подготовки 220700 АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ Профиль подготовки АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ В МАШИНОСТРОЕНИИ Квалификация выпускника БАКАЛАВР Нормативный срок обучения 4 ГОДА Форма обучения ОЧНАЯ САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 2013 г. АННОТАЦИЯ 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1.1....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет ВЫСШАЯ ШКОЛА МЕНЕДЖМЕНТА ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА В АСПИРАНТУРУ ПО СПЕЦИАЛЬНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ Специальность 05.02.22 – Организация производства (экономические науки) 2 Санкт-Петербург 2009 Общие положения Программа вступительного экзамена в аспирантуру Высшей школы менеджмента СПбГУ по...»

«Белорусский государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан филологического ф-та профессор И.С. Ровдо (подпись) (дата утверждения) Регистрационный № УД-/р. Спецкурс Корпусные исследования Учебная программа для специальностей: 1 – 21 05 01 Белорусская филология, 1 – 21 05 02 Русская филология, 1 – 21 05 04 Славянская филология, 1 – 21 05 05 Классическая филология, 1 – 21 05 06 Романо-германская филология, 1 – 21 Восточная филология Факультет филологический_ Кафедра прикладной лингвистики Курс...»

«Департамент образования Вологодской области Бюджетное образовательное учреждение среднего профессионального образования Вологодской области Вологодский политехнический техникум УТВЕРЖДАЮ: Директор БОУ СПО ВО Вологодский политехнический техникум / М.В. Кирбитов/ Приказ № 90 29_082013г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО МОДУЛЯ Техническое обслуживание и ремонт автотранспорта 190631.01 Автомеханик Кубенское 2013 г. ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ВОЛОГОДСКОЙ ОБЛАСТИ Бюджетное образовательное учреждение...»

«А.А.Фирсов ИЗ ИСТОРИИ КОЛТУШСКОГО ПРИМАТОЛОГИЧЕСКОГО ЦЕНТРА Среди многих ученых, изучающих поведение животных, утвердилось мнение, что имя И.П.Павлова, создателя условно-рефлекторной теории, связано в основном с экспериментальной работой на собаках. Вероятно, в значительной степени это обстоятельство объясняется кризисным моментом, когда Павлов, уже в самом конце жизни, убедился, что даже ближайшие ученики не понимают его и не поддерживают в том новом, что возникло в результате исследований...»

«M I,IHOEPHAYKI,IPOC CVIVT OegepanbHoeroc yAapcrBeHHoe 6rcAxerH oe o6pasonareJrbHoe yqpe)KAeHr{e Bbrc[rero npoQeccuoHanbHoroo6pasoBaH:zfl (yfry) YTBEP)KAAFO p no Hayr{Hoirpa6ore u OHHOI4 NC'TEJIbHOCTH f ((( B. E. Kyreuros TIPOfPAMMA BCTyII ZTeJIbHOf O 3 K3aMeHa B ACfiI/paHTypy tIO C[erIr4aJrbHOCTr4 25.00.I5 - Texuororu{n6ypenwnkrocBoeHr4n cKBax(r4H flo HalpaBneHHlo noAfoToBKr,r - feororvrfl., pa3BeAKa pa3pa6orxa noJre3Hbrx 2l,06.01 kr r4cKoraeMbrx Oao6peHoHa 3aceAaHurarca$eApbrEypeHnr...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) ИНСТИТУТ ТЕПЛОВОЙ И АТОМНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ (ИТАЭ) (ЦППОЭ и ТЭС) Направление подготовки: 140100 Теплоэнергетика и теплотехника Профиль(и) подготовки: - Тепловые и атомные электростанции, Схемы, оборудование и эксплуатация энергетических установок, Технологические процессы и производства - Природоохранные технологии на ТЭС, Парогазовые и газотурбинные установки ТЭС, Технология воды и топлива на ТЭС, -...»

«СИСТЕМА КАЧЕСТВА ПРОГРАММА КАНДИДАТСКОГО ЭКЗАМЕНА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ с. 2 из 6 25.00.08 ИНЖЕНЕРНАЯ ГЕОЛОГИЯ, ГРУНТОВЕДЕНИЕ И МЕРЗЛОТОВЕДЕНИЕ Настоящие вопросы кандидатского экзамена по специальности составлены в соответствии с программой кандидатского экзамена по специальности 25.00.08 Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение, утвержденной Приказом Министерства образования и науки РФ № 274 от 08.10.2007 года. 1 ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ 1. Предмет, методология, цели и задачи инженерной...»

«Избирательная комиссия Курганской области Институт повышения квалификации и переподготовки работников образования Курганской области ИЗБИРАТЕЛЬНОЕ ПРАВО И ИЗБИРАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС Программа дополнительного профессионального образования Курган 2010 Бобкова Любовь Григорьевна – начальник отдела кадровой политики Главного управления образования Курганской области, к.п.н. Гончар Эльвира Витальевна –директор МОУ Средняя общеобразовательная школа № 22 г. Кургана. Рукавишникова Ольга Семеновна – зав....»

«ОБЛАСТНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ТУЛУНСКИЙ АГРАРНЫЙ ТЕХНИКУМ Программа учебной практики ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО МОДУЛЯ П.М.01.Реализация агротехнологий различной интенсивности г. Тулун 2013г. 1 Рассмотрено и одобрено на заседании УТВЕРЖДАЮ: Заместитель директора по предметно-цикловой комиссии производственному обучению Протокол № _ от __ 2013 г Лысенко И.И. Председатель ПЦК 2013 г. _ Ф.И.О.. Программа учебной практики разработана...»

«ПРОГРАММА-МИНИМУМ кандидатского экзамена по специальности 01.03.02 Астрофизика, радиоастрономия по техническим и физико-математическим наукам Введение В основу данной программы положены следующие дисциплины: общий курс астрофизики, курс практической астрофизики, теоретическая астрофизика и радиоастрономия. Программа разработана экспертным советом Высшей аттестационной комиссии Министерства образования Российской Федерации по физике при участии МГУ им. М.В. Ломоносова и ГАИШ. 1. Приборы и методы...»

«Актис Санкт-Петербург ул. Рубинштейна д. 15/17 оф. 251 (код домофона 21) тел./факс 309-35-00 www.tourworld.ru Сардиния Гастрономический тур Дорога вкуса Даты: 29.04-06.05.14, далее - круглый год, заезды по пятницам, вариации в зависимости от сезона Продолжительность: 8 дней Маршрут: Альгеро - Коралловая Ривьера - Стинтино - остров Азинара Сассари- Кастельсардо - Галлура - Коста Смеральда Приглашаем вас на Сардинию – остров ста цветов и ароматов, роскошных пейзажей, девственной природы, самого...»

«Программное обеспечение Расчетно-Депозитарной Системы ЗАО Депозитарно - Клиринговая Компания Сбор реестра ДКК версия 1.9.1.8 Руководство пользователя от 21.09.06 ЗАО Депозитарно - Клиринговая Компания. Содержание 1 Введение и структура настоящего документа 2 Общая схема действий, принятая в компании ДКК. Основные понятия и определения 4 3 Краткая функциональность 3.1 Получение и отправка входящих и исходящих сообщений 3.2 Создание списка владельцев у номинального держателя и ввод данных в...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации УДК 62-83::621.313.3 ГРНТИ 45.41.31 50.43.00 52.13.29 Инв. № УТВЕРЖДЕНО: Исполнитель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф.Горбачева От имени Руководителя организации / Е. К. Ещин / М.П. НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ о выполнении 1 этапа Государственного контракта № 14.740.11.1105 от 24 мая 2011 г. Исполнитель:...»

«В ПОВЕСТКУ КОНФЕРЕНЦИИ Возродим село — возродим Россию Основой для данной публикации послужил проект федеральной целе вой программы развития сельскохозяйственной потребительской коопе рации, крестьянских (фермерских) хозяйств и малого предприниматель ства, занимающегося несельскохозяйственным бизнесом в сельской ме стности. Основными разработчиками стали Министерство сельского хо зяйства Российской Федерации, Ассоциация крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных кооперативов...»

«283 1. Наименование проекта (программы): Совершенствование внешнеэкономической деятельности в Республике Беларусь 2. Сроки и длительность (месяцев): 24 месяца (январь 2012 г. – декабрь 2013 г.) 3. Исполняющая (головная) организация: Белорусский государственный концерн по производству и реализации товаров легкой промышленности (концерн ”Беллегпром“) 4. Получатели международной технической помощи: концерн ”Беллегпром“ и организации, входящие в его состав, малые и средние предприятия, работающие в...»

«Министерство образования и науки РФ ФБГОУ ВПО Алтайский государственный университет Кафедра всеобщей истории и международных отношений Учебно-методический комплекс по дисциплине Актуальные проблемы всеобщей истории для направления 030600 История (квалификация (степень) магистр) Рассмотрено и утверждено На заседании кафедры от 31 августа 2012 г. Барнаул 2012 МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Алтайский...»

«Технология Общая характеристика программы Программа по предмету Технология составлена на основе Фундаментального ядра содержания общего образования и Требований к результатам освоения основной общеобразовательной программы основного общего образования, представленных в федеральном государственном образовательном стандарте основного общего образования второго поколения. Цели изучения предмета Технология в системе основного общего образования Основной целью изучения учебного предмета Технология в...»

«ПРОГРАММА вступительного экзамена по образовательным программам высшего образования– программам подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре по направлению подготовки - 05.06.01 Науки о земле (очная и заочная форма обучения) направленность (профиль): 25.00.25 Геоморфология и эволюционная география Содержание вступительного экзамена № Наименование раздела п/п дисциплины Содержание Раздел 1. Геоморфология 1. Тема 1. Общая теория История становления науки. Вклад отечественных и...»








 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.