Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
342_magdis / 4.АртМагДис.doc
Скачиваний:
17
Добавлен:
17.04.2015
Размер:
1.45 Mб
Скачать

1.2.5. Вычисление высоты рельефа

Для определения текущей высоты полёта БПЛА используются такие измерительные приборы, как радиовысотомер (РВ) и барометрический высотомер (БВ), входящие в состав БКУ. Высота рельефа определяется разностью показаний БВ и РВ.

Рисунок 1.2. Вычисление высоты рельефа.

1.3. Обоснование целесообразности статистического моделирования

Статистическое моделирование предусматривает проведение опытов, расчетов, наблюдений, логического анализа на математических моделях с тем, чтобы по результатам такого исследования можно было судить о явлениях, происходящих в действительных объектах. Программные модели, таким образом, позволяют проверять качество логических построений описательной стороны объекта рассмотрения и устанавливать определенные взаимоотношения количественных и качественных отношений без экспериментов непосредственно на объекте.

Натурные испытания работы КЭНС во время полёта БПЛА хоть и позволяют получить реальную и точную картину, но имеют ряд недостатков. Во-первых, во время испытаний БПЛА подвергается риску попасть в аварию. Во-вторых, происходит его износ. В-третьих, реальные испытания требуют относительно больших материальных и временных затрат.

Статистическое моделирование работы КЭНС, напротив, позволяет сэкономить время, затрачиваемое на сотни реальных полётов в различных областях, и финансовые ресурсы. Кроме того, программно-математическая модель позволяет довольно просто воспроизводить и изменять маршруты полётов БПЛА. К недостаткам статистического моделирования можно отнести только то, что с помощью программной модели можно протестировать лишь программную составляющую (КЭНС).

Целесообразность разработки программного обеспечения более подробно рассмотрено в экономическом разделе.

Таким образом, статистическое моделирование работы КЭНС становится не только желательным, но и необходимым.

1.4. Обоснование новизны научного исследования

Научная новизна исследования заключается в решении приоритетных задач оценки качества КЭНС с помощью статистического моделирования. Ранее никто не рассматривал корреляционно-экстремальные навигационные системы подобным образом. В ходе исследования получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

- Новизна методологии состоит в том, что разработана уникальная методика оценки точностных характеристик КЭНС;

- Разработано абсолютно новое программное обеспечение статистического моделирования работы КЭНС;

- Получены новые экспериментальные данные, характеризующие качество системы.

Таким образом, магистерское исследование нетривиально и обладает научной новизной.

1.5. Выводы

В аналитической части была поставлена исследовательская задача, проведён обзор предметной области, обоснована целесообразность статистического моделирования и доказана новизна научного исследования. Таким образом, исследование удовлетворяет всем требованиям к научной работе.

Глава II. Экспериментальная часть

2.1. Разработка методики моделирования работы кэнс

Оценка точностных характеристик КЭНС проводится методом статистического моделирования. Вычисление ошибок КЭНС и их статистических характеристик выполняется в два этапа:

  • накопление массивов ошибок КЭНС;

  • статистическая обработка накопленных массивов ошибок КЭНС.