Mô hình hệ thống định vị trên khoang theo bản đồ địa phương cho máy bay không người lái

Điều khiển – Cơ điện tử - Truyền thông<br /> <br /> MÔ HÌNH HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRÊN KHOANG THEO BẢN ĐỒ<br /> ĐỊA PHƯƠNG CHO MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI<br /> Phạm Văn Hòa*, Lê Kỳ Biên<br /> Tóm tắt: Bài báo trình bày một số kết quả trong việc xây dựng mô hình hệ thống<br /> định vị trên khoang theo bản đồ địa phương cho máy bay không người lái. Dựa trên<br /> xác định hệ số phản xạ radar của địa hình mặt đất, thuật toán định vị sử dụng hàm<br /> tương quan cực trị sẽ xác định tọa độ của máy bay không người lái, làm thông tin<br /> hiệu chỉnh cho hệ thống dẫn đường quán tính INS. Các kết quả mô phỏng thống kê<br /> cho phép đánh giá xác suất định vị đúng, khả năng chọn ngưỡng quyết định và vai<br /> trò của kích thước ma trận thăm dò trong mô hình đề xuất trước các yếu tố làm suy<br /> giảm và thăng giáng công suất tín hiệu phản xạ.<br /> Từ khóa: Máy bay không người lái; Định vị trên khoang; Bản đồ địa phương; Tương quan cực trị.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Hiện nay, nhiều loại máy bay không người lái (UAV-Unmanned Aerial Vehicles), tên<br /> lửa hành trình và máy bay chiến đấu thế hệ mới thường sử dụng các hệ thống dẫn đường<br /> kết hợp giữa dẫn đường quán tính (INS-Inertial Navigation System) với định vị vệ tinh<br /> (GNSS-Global Navigation Satellite System) và dẫn đường tham chiếu địa hình (TAN-<br /> Terrain Aided Navigation). Trong đó, TAN là phương pháp dựa trên nhận biết các đặc<br /> trưng của địa hình mặt đất để xác định tọa độ cho phương tiện mang, do đó TAN khó bị<br /> gây nhiễu hơn GNSS. Trong tác chiến hiện đại, đối phương có thể sử dụng tác chiến điện<br /> tử gây nhiễu các hệ thống GNSS, TAN sẽ là giải pháp thay thế hữu ích để hiệu chỉnh cho<br /> INS [1, 2, 3, 5, 7].<br /> Bài báo sẽ trình bày một số kết quả trong việc xây dựng một mô hình hệ thống TAN sử<br /> dụng radar trên khoang cho UAV, cho phép nhận biết địa hình và các đối tượng mặt đất đã<br /> được ngụy trang, che đậy trong mọi điều kiện thời tiết (đêm tối, mưa mù, khói bụi). Dựa<br /> trên xác định hệ số phản xạ radar của địa hình mặt đất, thuật toán định vị sử dụng hàm<br /> tương quan cực trị (ECF-Extreme Correlation Function) sẽ xác định tọa độ của UAV, làm<br /> thông tin hiệu chỉnh cho INS.<br /> 2. XÂY DỰNG BẢN ĐỒ ĐỊA PHƯƠNG THEO HỆ SỐ PHẢN XẠ RADAR<br /> 2.1. Phương pháp xác định hệ số phản xạ radar của địa hình mặt đất<br /> Với radar trên khoang có góc nâng anten  lớn, vùng chiếu xạ thực tế trên mặt đất của<br /> một xung radar (gọi là phần tử phân giải mặt đất) có dạng hình quạt, nhưng để thuận tiện<br /> trong tính toán, có thể xấp xỉ thành hình chữ nhật có diện tích tương đương. Kích thước<br /> của phần tử phân giải mặt đất xác định theo biểu thức [1, 4, 5]:<br />  x  c. / (2cos  )<br />  (1)<br />  y  H . / sin <br /> với c = 3.108 m/s là tốc độ truyền sóng điện từ trong không khí,  là độ rộng xung phát, <br /> là rộng búp sóng anten radar.<br /> Do đó, diện tích phản xạ hiệu dụng (RCS-Radar Cross Section) của vùng địa hình chiếu<br /> xạ là [1, 4, 5, 9]:<br />    . x . y .sin   ( .H . .c. .cos  ) / 2 (2)<br /> trong đó,  là hệ số phản xạ, đặc trưng cho khả năng phản xạ sóng radar của lớp phủ và<br /> chất liệu bề mặt địa hình.<br /> <br /> <br /> 136 P. V. Hòa, L. K. Biên, “Mô hình hệ thống định vị… cho máy bay không người lái.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> Mặt khác, phương trình radar trên khoang biểu diễn công suất tín hiệu phản xạ từ địa<br /> hình mặt đất ở cự ly R có dạng phổ biến sau [1, 4, 5, 8]:<br /> Pр .G 2 . 2 .<br /> Рt  (3)<br /> (4 )3 .R 4 .L<br /> với Pp là công suất phát đỉnh, G là tăng ích anten (dùng chung anten cho cả thu và phát), <br /> là bước sóng radar, L là suy giảm công suất của tín hiệu phản xạ.<br /> Thay  từ (2) và thay R = H/sin vào biểu thức (3), ta có:<br /> 2 2 4<br /> 1 Pр .G . . .c. .sin <br /> Pt  3 . . (4)<br /> H .L 128. 3 .cos <br /> Pр .G 2 . 2 . .c. .sin 4 <br /> Gọi C  có thể xem là hằng số nếu biết trước các tham số của<br /> 128. 3 .cos <br /> radar và các góc do sensor góc cung cấp, biểu thức (4) trở thành:<br /> C .<br /> Pt  (5)<br /> H 3 .L<br /> Lấy logarit cơ số 10 hai vế của (5) để chuyển các đơn vị về dB, ta nhận được:<br /> Pt dB  C dB   dB  3.H dB  LdB dB<br /> c  Lf (6)<br /> dB<br /> trong đó, ký hiệu X = 10.lgX là biểu diễn tham số X dưới dạng đơn vị dB,<br /> LdB  LdB dB<br /> c  Lf<br /> với LdB<br /> f<br /> là thăng giáng công suất, chủ yếu do thăng giáng RCS, LdB<br /> c<br /> là<br /> suy hao cố định do truyền sóng và các yếu tố của bản thân radar [1, 4, 5, 8].<br /> Biểu thức (6) cho thấy, nếu ở một độ cao H cho trước, các tham số radar cho trước (C<br /> không đổi), cường độ tín hiệu phản xạ Pt dB tỷ lệ với hệ số phản xạ  dB của địa hình mặt<br /> đất, chịu một lượng suy hao cố định LdB<br /> c<br /> và lượng thăng giáng LdB<br /> f<br /> .<br /> Do đó, hệ số phản xạ của địa hình có thể xác định thông qua việc đo cường độ tín hiệu<br /> phản xạ về máy thu radar:<br />  dB  Pt dB  C dB  3.H dB  LdB dB<br /> c  Lf (7)<br /> Biểu thức (7) là cơ sở cho việc xây dựng mô hình và thuật toán định vị cho UAV theo<br /> bản đồ địa phương dựa trên hệ số phản xạ của địa hình mặt đất.<br /> 2.2. Thuật toán xây dựng bản đồ địa phương theo hệ số phản xạ của địa hình<br /> Bản đồ địa phương theo hệ số phản xạ của địa hình mặt đất được xây dựng dưới dạng<br /> lưới vuông góc gồm các ô (cell) liên tiếp nhau, kích thước của mỗi cell bản đồ được tính<br /> theo biểu thức (1), tọa độ tâm của cell là tọa độ tâm của vùng thăm dò trên mặt đất, giá trị<br /> của mỗi cell xác định theo biểu thức (7). Để thuận tiện trong lưu trữ và tính toán, bản đồ<br /> địa phương được biểu diễn dưới dạng ma trận gồm M hàng và N cột tương ứng là số cell<br /> bản đồ theo chiều dọc và chiều ngang, giá trị của mỗi phần tử ma trận chính là giá trị của<br /> cell bản đồ tương ứng nhưng được quy về 1 trong 16 mức (từ 0 - 15), gọi là ma trận địa<br /> hình Ach. Nhìn chung, để bảo đảm độ chính xác về hệ số phản xạ radar của địa hình, bản đồ<br /> cần được xây dựng bằng thống kê thực nghiệm nhiều lần dựa trên radar chuẩn [4, 5, 7, 8].<br /> Để việc định vị có độ tin cậy cao, vùng bản đồ được chọn cần tránh các khu vực có hệ<br /> số phản xạ tương đồng như: mặt nước (sông, hồ, biển...), cánh đồng, bãi cát lớn hoặc sa<br /> mạc... Vị trí và kích thước mỗi mảnh bản đồ được chọn dựa trên đặc tính sai số của INS<br /> theo thời gian và nằm trên quỹ đạo định trước của UAV.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 - 2017 137<br />  Điều khiển – Cơ điện tử - Truyền thông<br /> Do đó, thuật toán xây dựng bản đồ địa phương theo hệ số phản xạ cho mỗi mảnh địa<br /> hình được đề xuất như sau:<br /> 1) Chọn mảnh địa hình mặt đất thứ k có tọa độ gốc (x0k, y0k) trên hành trình bay của<br /> UAV ở độ cao bay Hk tương ứng so với địa hình.<br /> 2) Tính kích thước phần tử phân giải mặt đất x, y theo biểu thức (1).<br /> 3) Chọn số cell bản đồ (M x N) dựa trên ước lượng sai số của INS (tối thiểu kích thước<br /> bản đồ gấp 2 lần sai số tọa độ của INS trong một chu kỳ định vị).<br /> 4) Xác định hệ số phản xạ trung bình  dB của mỗi cell theo biểu thức (7) dựa trên<br /> cường độ tín hiệu phản xạ thu được ở độ cao bay Hk so với địa hình.<br /> 5) Điều chỉnh góc nâng và góc phương vị anten kết hợp với di chuyển vị trí khảo sát,<br /> quay lại thực hiện bước 4 cho đến khi quét đủ số cell (M hàng, N cột).<br /> 6) Biến đổi các giá trị  dB về 1 trong 16 mức nguyên (từ 0 - 15), nhận được các phần<br /> tử Ach(i, j) của ma trận địa hình Ach.<br /> Thuật toán xây dựng bản đồ địa phương sẽ tạo ra bộ cơ sở dữ liệu (gồm các ma trận địa<br /> hình chuẩn Ach), được nạp cho hệ thống định vị trên khoang trước khi bay.<br /> 3. MÔ HÌNH HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRÊN KHOANG CHO UAV<br /> 3.1. Xây dựng mô hình hệ thống định vị trên khoang cho UAV<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Mô hình hệ thống định vị trên khoang.<br /> Trên cơ sở nghiên cứu nguyên lý dẫn đường theo địa hình trong [3, 6, 7] và các phân<br /> tích và kết quả nghiên cứu trong [1, 2], hệ thống định vị theo bản đồ địa phương kết hợp<br /> với INS có mô hình được đề xuất trên hình 1, gồm các khối chính:<br /> - Bộ định vị trên khoang: sử dụng radar xung để xác định cường độ tín hiệu phản xạ và<br /> xây dựng ma trận thăm dò, thực hiện so ghép tương quan với ma trận chuẩn có cùng kích<br /> thước trong ma trận địa hình để định vị cho UAV.<br /> - Hệ thống INS: cung cấp thông tin dẫn đường với tốc độ cập nhật cao cho UAV thông<br /> qua bộ lọc Kalman mở rộng EKF (Extended Kalman Filter).<br /> - Khối lọc EKF: tính toán hiệu chỉnh cho INS dựa trên tọa độ từ INS và tọa độ từ bộ<br /> định vị trên khoang, đồng thời ước lượng các tham số dẫn đường cho UAV.<br /> Trên quỹ đạo bay, khi UAV thâm nhập vào mỗi bản đồ địa phương cần được định vị,<br /> xác định nhờ tọa độ do INS cung cấp (có sai số), độ cao bay và trạng thái UAV được duy<br /> trì ổn định, đầu dò radar trên khoang sẽ được mở để xác định ma trận thăm dò. Khối điều<br /> khiển nhận thông tin từ khối định vị để điều khiển radar phát xung thăm dò ở các góc nâng<br /> <br /> <br /> 138 P. V. Hòa, L. K. Biên, “Mô hình hệ thống định vị… cho máy bay không người lái.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> và phương vị khác nhau, quét kín vùng thăm dò trên mặt đất, tạo ra các phần tử của ma<br /> trận thăm dò. Khi đó, các cell của vùng thăm dò sẽ có cùng kích thước với các cell của bản<br /> đồ địa phương. Tuy nhiên, do khác nhau về thời điểm xây dựng, giá trị của các phần tử ma<br /> trận thăm dò sẽ khác so với với ma trận chuẩn trong ma trận địa hình, có thể là khác biệt<br /> tuyến tính (do suy hao cố định) hoặc phi tuyến (do thăng giáng công suất). Đây sẽ là<br /> những yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến độ tin cậy của bộ định vị trên khoang.<br /> Thuật toán định vị sử dụng phương pháp tương quan cực trị ECF sẽ tìm ra ma trận<br /> chuẩn Ach-i,j (được lấy từ hàng i cột j trong ma trận địa hình Ach) giống nhất với ma trận<br /> thăm dò ATD có cùng kích thước (m x n), xác định được tọa độ của vùng thăm dò và từ đó<br /> xác định tọa độ của UAV, làm thông tin hiệu chỉnh cho INS. Hình 2 là một ví dụ mô<br /> phỏng UAV bay theo quỹ đạo nạp sẵn (đường True Pos.), được dẫn đường theo các tham<br /> số INS (đường Real Pos.) nên bị sai số tích lũy và được hiệu chỉnh định kỳ bởi bộ định vị<br /> trên khoang (các điểm TAN Meas.). Do đó, sai số INS liên tục được khống chế, bảo đảm<br /> cho UAV bay theo đúng quỹ đạo.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Quỹ đạo của UAV sử dụng INS hiệu chỉnh bằng bộ định trên khoang.<br /> Hàm tương quan Pearson đo mức độ giống nhau của hai ma trận Ach-i,j và ATD có dạng<br /> [1, 3, 6]:<br /> m n<br /> <br />   А<br /> p 1 q 1<br /> Ch  i,j<br /> ( p, q )  А Ch  i,j А TD<br /> ( p, q )  АTD <br /> r (i, j )  (8)<br /> m n m n<br /> 2 2<br />   А<br /> p 1 q 1<br /> Ch  i,j<br /> ( p, q )  А Ch  i,j    А<br /> p 1 q 1<br /> TD<br /> ( p, q )  АTD <br /> <br /> trong đó, А Ch  i,j<br /> , АTD là giá trị trung bình của các phần tử ma trận АCh  i,j và АTD .<br /> Giá trị cực đại của hàm tương quan (ECF) được xác định theo biểu thức:<br />  m n <br />    А Ch  i,j<br /> ( p, q )  А Ch  i,j А TD<br /> ( p, q )  АTD  <br /> rMax (i, j )  Max  <br /> p 1 q 1<br /> (9)<br /> (i , j )  m n<br /> 2<br /> m n <br /> 2<br /> <br /> <br />   А<br /> p 1 q 1<br /> Ch  i,j<br /> ( p, q )  А Ch  i,j    А<br /> p 1 q 1<br /> TD<br /> ( p, q )  АTD  <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 - 2017 139<br />  Điều khiển – Cơ điện tử - Truyền thông<br /> Trên cơ sở giá trị rMax(i, j) đạt được tại bộ chỉ số (i, j) trong các giá trị r(i, j) đã tìm<br /> được, thực hiện kiểm tra mức độ tin cậy của việc định vị. Nếu rMax(i, j) lớn hơn ngưỡng<br /> Kng nào đó, thì việc định vị được coi là đủ tin cậy, xác định được bộ chỉ số định vị (i, j).<br /> Ngược lại, kết quả định vị được gọi là không đủ tin cậy.<br /> 3.2. Xây dựng thuật toán định vị theo bản đồ địa phương<br /> Xét UAV bay ở tọa độ M(xM, yM, zM) theo góc phương vị , với góc nâng anten  để<br /> radar chiếu xạ đến vùng thăm dò ở tọa độ T(xTD, yTD, zTD) trong vùng địa hình thứ k, tức là<br /> Hk = zM - zTD. Tọa độ của UAV xác định theo biểu thức:<br />  xM  xTD  H k .cot  .cos<br />  (10)<br />  yM  yTD  H k .cot  .sin<br /> Gọi (x0, y0) là tọa độ gốc của mảnh bản đồ địa phương thứ k, tọa độ của tâm vùng thăm<br /> dò sau khi đã được so ghép ECF được xác định theo biểu thức:<br />  xTD  x0  j. x<br />  (11)<br />  yTD  y0  i. y<br /> Thay biểu thức (11) vào (10) ta được tọa độ định vị của UAV:<br />  xM  x0  j. x  H k .cot  .cos<br />  (12)<br />  yM  y0  i. y  H k .cot  .sin<br /> Biểu thức (12) ngoài việc cho phép xác định tọa độ của UAV khi tính được tọa độ vùng<br /> thăm dò từ thuật toán định vị, còn sử dụng để tính toán thời điểm mở đầu dò radar trên<br /> khoang để định vị theo bản đồ địa phương thứ k gần nhất dựa trên so sánh tọa độ của UAV<br /> lấy từ INS (có sai số INS) với tọa độ tính theo (12).<br /> Với những kết quả tính toán và phân tích ở trên, thuật toán định vị theo bản đồ địa<br /> phương được xây dựng như sau:<br /> 1) Xác định mảnh bản đồ địa phương thứ k gần nhất trên quỹ đạo bay dựa trên giám sát<br /> tọa độ của UAV từ bộ lọc EKF (có sai số INS) và so sánh với với tọa độ được tính theo<br /> biểu thức (12) để xác định thời điểm mở đầu dò radar.<br /> 2) Biến đổi giá trị (từ 0 - 15) của các phần tử Ach(i, j) trong ma trận địa hình Ach tương<br /> ứng với bản đồ thứ k về giá trị  dB và gán trở lại ma trận Ach.<br /> 3) Với kích thước (m x n), xác định các phần tử ATD(i, j)=  dB của ma trận thăm dò<br /> theo biểu thức (7) trên cơ sở đo cường độ tín hiệu phản xạ Pt tại các góc nâng và góc<br /> phương vị anten khác nhau để quét đủ (m x n) phần tử.<br /> 4) Duyệt lần lượt các ma trận Ach-i,j có cùng kích thước (m x n) tại vị trí (i, j) trong ma<br /> trận địa hình Ach, tìm giá trị rMax(i, j) để xác định ma trận Ach-i,j giống nhất với ma trận ATD.<br /> Nếu việc định vị không đủ tin cậy, tức rMax(i, j) < Kng, quay lại thực hiện bước 3. Ngược<br /> lại, xác định được bộ chỉ số định vị (i, j).<br /> 5) Xác định tọa độ của UAV theo biểu thức (12), biến đổi về hệ tọa độ tương thích và<br /> cung cấp cho bộ lọc EKF để hiệu chỉnh cho hệ thống INS.<br /> Với thuật toán đề xuất, kích thước (m x n) của ma trận thăm dò sẽ được chọn một cách<br /> tối ưu tùy theo mức suy giảm L tại thời điểm thăm dò, có thể thực hiện tự động bằng các<br /> thuật toán thích nghi nhờ việc xác định số lần so ghép không đủ tin cậy tại bước 4. Mặt<br /> khác, do thời điểm mở đầu dò radar để xác định ma trận thăm dò là ngẫu nhiên, tọa độ tâm<br /> <br /> <br /> 140 P. V. Hòa, L. K. Biên, “Mô hình hệ thống định vị… cho máy bay không người lái.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> vùng thăm dò sẽ là một điểm ngẫu nhiên trong một cell nào đó của bản đồ địa phương. Do<br /> đó, sai số tọa độ định vị được xác định:<br /> x  1,5. x<br />  (13)<br /> y  1,5. y<br /> Hay biểu diễn sai số dưới dạng khoảng cách tọa độ:<br /> d  ( x) 2  ( y ) 2  1,5.  x2   y2 (14)<br /> Ví dụ, với kích thước phần tử phân giải 16m x 16m, sai số định vị d  34m .<br /> 3.3. Một số kết quả mô phỏng và đánh giá<br /> Phương pháp Monte Carlo được xây dựng trên Matlab với 1000 mẫu thống kê để đánh<br /> giá hiệu quả và độ tin cậy định vị dựa trên các tham số radar băng X và bản đồ địa phương<br /> giả định tại khu vực sân bay Cát Bi (Hải Phòng). Các ma trận thăm dò ATD cũng được xây<br /> dựng giả định với các mức suy giảm L khác nhau (gồm suy hao cố định và thăng giáng<br /> ngẫu nhiên). Trên cơ sở ma trận địa hình Ach và ma trận thăm dò ATD đã tạo ra, thuật toán<br /> định vị theo phương pháp ECF sẽ tìm ra tọa độ (x*, y*) và so sánh với tọa độ (x, y) thực tế<br /> để đánh giá kết quả.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a) Xác suất định vị đúng. b) Ngưỡng quyết định định vị đúng.<br /> Hình 3. Hiệu quả định vị của phương pháp ECF, LMAE, MMSE.<br /> Việc mô phỏng đánh giá hiệu quả của hệ thống định vị sử dụng phương pháp ECF đã<br /> đề xuất so với các phương pháp sai số tuyệt đối trung bình tối thiểu (LMAE-Least Mean<br /> Absolute Errors) và sai số trung bình bình phương nhỏ nhất (MMSE-Minimum Mean<br /> Squared Errors) dưới các tác động của suy hao cố định Lc và thăng giáng công suất tín hiệu<br /> phản xạ Lf với các kích thước ma trận thăm dò (m x n) khác nhau đã được thực hiện. Hình<br /> 3a đánh giá xác suất định vị đúng Pd theo biên độ Lf khác nhau với (m x n) = (5 x 5),<br /> Lc = 0.7dB. Các kết quả mô phỏng cho thấy: với cùng kích thước (m x n) và mức suy hao<br /> Lc, tại các mức thăng giáng Lf khác nhau, thuật toán định vị sử dụng ECF luôn có Pd cao<br /> hơn LMAE và MMSE trong dải Pd = 70 - 100% (thực tế có thể yêu cầu Pd > 90%). Ví dụ<br /> tại Lf = 1dB, Pd sử dụng ECF cao hơn MMSE khoảng 5% và cao hơn LMAE khoảng 15%.<br /> Một yếu tố nữa thể hiện hiệu quả của phương pháp ECF so với LMAE và MMSE là<br /> khả năng chọn ngưỡng quyết định độ tin cậy định vị Kng. Các kết mô phỏng cho thấy: với<br /> cùng kích thước ma trận thăm dò (m x n) và mức thăng giáng Lf không đổi, tại các mức<br /> suy hao công suất Lc khác nhau, các giá trị ECF luôn cố định, còn các giá trị LMAE và<br /> MMSE thay đổi theo Lc. Do đó, việc chọn ngưỡng Kng với phương pháp LMAE và MMSE<br /> khó khăn hơn rất nhiều so với ECF. Hình 3b là kết quả mô phỏng với (m x n) = (5 x 5), Lf<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 - 2017 141<br />  Điều khiển – Cơ điện tử - Truyền thông<br /> = 0.5dB, các giá trị ECF = 1 không đổi, còn các giá trị LMAE và MMSE tăng từ 0 - 4.5<br /> theo chiều tăng của Lc từ 0 - 5dB. Điều này cũng phản ánh đúng lý thuyết tính chất của<br /> hàm tương quan: r(Ach-i,j, ATD)  1 nếu hai biến ngẫu nhiên Ach-i,j và ATD có mối quan hệ<br /> tuyến tính.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> a) Tác động của suy hao Lc b) Tác động của thăng giáng Lf<br /> Hình 4. Xác suất định vị đúng theo suy hao và thăng giáng công suất.<br /> Các kết quả mô phỏng đánh giá độ tin cậy định vị của mô hình hệ thống sử dụng hàm<br /> ECF cũng cho thấy: xác suất định vị đúng Pd không phụ thuộc vào suy hao Lc trong dải dự<br /> báo. Kết quả mô phỏng với ma trận (5 x 5) và Lf = 0dB, Lc thay đổi từ 0 - 5dB thể hiện trên<br /> hình 4a. Với trường hợp có thăng giáng ngẫu nhiên Lf, các kết quả mô phỏng cho thấy: mô<br /> hình hệ thống có khả năng định vị đúng với một mức thăng giáng tối đa nhất định, tùy theo<br /> việc chọn kích thước (m x n) của ma trận thăm dò. Hình 4b mô tả tác động của tổng suy<br /> giảm công suất (gồm suy hao Lc = 3.5dB và các mức thăng giáng Lf thay đổi) đến xác suất<br /> định vị đúng Pd với các kích thước ma trận thăm dò khác nhau, từ (5 x 5) đến (17 x 17).<br /> 4. KẾT LUẬN<br /> Bài báo đã trình bày một số nội dung và kết quả chính trong việc xây dựng mô hình hệ<br /> thống định vị trên khoang theo bản đồ địa phương cho UAV. Các kết quả mô phỏng đã<br /> bước đầu chứng minh tính hiệu quả và độ tin cậy của mô hình đề xuất sử dụng phương<br /> pháp ECF so với LMAE và MMSE, thể hiện ở xác suất định vị đúng và chọn ngưỡng<br /> quyết định. Ngoài ra, việc chọn kích thước ma trận thăm dò tối ưu có ý nghĩa quan trọng,<br /> quyết định đến độ tin cậy định vị của hệ thống trước tác động của thăng giáng công suất<br /> tín hiệu phản xạ. Xây dựng giải pháp cải thiện chất lượng định vị là những nội dung cần<br /> tiếp tục nghiên cứu giải quyết.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1].Phạm Văn Hòa, Lê Kỳ Biên, “Giải pháp định vị theo bản đồ địa hình cho máy bay<br /> không người lái sử dụng radar trên khoang”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công<br /> nghệ quân sự, Số đặc san (2015), tr. 104-111.<br /> [2]. Phạm Văn Hòa, Nguyễn Thế Hiếu, Lê Kỳ Biên, “Về một số phương pháp định vị và<br /> dẫn đường cho các phương tiện bay không người lái”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học<br /> và Công nghệ quân sự, Số đặc san (2011), tr. 45-52.<br /> [3]. Г. С. Кондратенков, А. Ю. Фрнохов, “Радиовидение радиолокационные системы<br /> дистанционного зондирования земли”, М.:Радиоменика (2005).<br /> [4]. А. А. Коростелев, Н. Ф. Клюев, Ю. А. Мельник, А. А. Вегетягин, В. Е. Дулевича,<br /> Ю. С. Зиновьев, А. В. Петров, “Теоретические основы радиолокации”,<br /> Издательство “Советское радио” (1978).<br /> <br /> <br /> 142 P. V. Hòa, L. K. Biên, “Mô hình hệ thống định vị… cho máy bay không người lái.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> [5]. P.Lacomme, J.P.Hardange, J.C.Marchais, E.Normant, “Air and spaceborne radar<br /> systems: an introduction”, William Andrew Publishing (2001).<br /> [6]. M. P. Mukhina, A. P. Prymak, A. N. Babeniuk, “Algorithm of forming and selecting of<br /> informative features in correlation extreme navigation system database”, Transport<br /> problems, Ukraine (2016).<br /> [7]. D. Nitti, F. Bovenga, M. Chiaradia, M. Greco and G. Pinelli, “Feasibility of using SAR<br /> to aid UAV navigation”, Sensor 2015, Multidisciplinary Digital Publishing Institute,<br /> Switzerland (2015), pp. 18334- 18359.<br /> [8]. M. I. Skolnik, “Radar Handbook”, 3rd Edition, McGraw-Hill (2008).<br /> ABSTRACT<br /> A MODEL OF ON-BOARD POSITIONING SYSTEM AIDED<br /> THE LOCAL TERRAIN MAPS FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES<br /> In the article, some results in building a model of the on-board positioning<br /> system aided the local terrain maps for unmanned aerial vehicles are presented.<br /> Based on calculating the radar reflective coefficients of the earth’s terrain, an<br /> positioning algorithm using the extreme correlation function will determine the<br /> position of the unmanned aerial vehicle in order to correcting errors of inertial<br /> navigation system. The statistical simulation results are able to evaluate the true<br /> positioning probability, choosing the deciding threshold and the role of probing<br /> matrix sizes in the proposed model when reflective power is absorbed and<br /> fluctuated.<br /> Keywords: Unmanned aerial vehicles; On-board position; Local terrain maps; Extreme correlation.<br /> <br /> Nhận bài ngày 02 tháng 5 năm 2017<br /> Hoàn thiện ngày 10 tháng 6 năm 2017<br /> Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 7 năm 2017<br /> <br /> Địa chỉ: Viện Điện tử /Viện KH-CN quân sự.<br /> *<br /> Email: phamhoa.vdt@gmail.com<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san ACMEC, 07 - 2017 143<br />