Алгоритмы системы автономной посадки беспилотного летательного аппарата авианосного базирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Чжоу Жуйян

• Чжоу Жуйян
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Чжоу Жуйян

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ПОСАДКИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА НА АВИАНОСЕЦ

1.1. Процедуры посадки на авианосец

1.2. Структура системы автоматической посадки на авианосец

1.3. Состав навигационного комплекса системы посадки

1.4. Алгоритм коррекции погрешности навигационного комплекса

1.5. Управление беспилотного летательного аппарата с учетом возмущений морской среды

1.6. Постановка задачи исследования

Вывод по Главе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПРИ НАЛИЧИИ ВОЗМУЩЕНИЙ

2.1. Математические модели беспилотного летательного аппарата и морских возмущений

2.2. Схема системы управления беспилотного летательного аппарата

2.3. Алгоритм управления беспилотным летательным аппаратом с учетом качки авианосца

2.4. Алгоритм управления беспилотным летательным аппаратом

с активным подавлением помех

Вывод по Главе

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ НАВИГАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО

АППАРАТА ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ПОСАДКИ

3.1. Структура навигационного комплекса беспилотного летательного аппарата

Стр.

3.2. Алгоритмы визуальной навигационной системы

3.3. Адаптивный фильтр Калмана с использованием наблюдателя расширенного состояния

3.4. Адаптивный фильтр Калмана с использованием алгоритма

построения модели

Вывод по Главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1. Моделирование алгоритмов наведения и управления беспилотного летательного аппарата

4.2. Моделирование алгоритмов для навигационного комплекса

Вывод по Главе

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЯ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АО алгоритм оценивания

АПМ алгоритм построения модели

АФК адаптивный фильтр Калмана

БЛА беспилотный летательный аппарат

ВНС визуальная навигационная система

ВО визуальная одометрия

ГА генетический алгоритм

ГНСС Глобальная навигационная спутниковая система

ГСП гиростабилизированная платформа

ДССН дифференциальная система спутниковой навигации

ИНС инерциальная навигационная система

КДП командно-диспетчерский пункт

ЛА летательный аппарат

ЛНРС линейный наблюдатель расширенного состояния

МГУА метод группового учета аргументов

НК навигационный комплекс

НРС наблюдатель расширенного состояния

НС навигационная система

ОСП оптическая система посадки

ПМУ простые метеоусловия

РЛС радиолокационная система

САПА система автономной посадки на авианосец

СМУ сложные метеоусловия

ACLS automatic carrier landing system

ADRC управление с активным подавлением помех

AR autoregressive

AWCLS all-weather carrier landing system

BA bundle adjustment

BoF bag of features

BRC base recovery course

CCAS carrier-controlled approach system

FLOLS Fresnel lens optical landing system

ILS instrument landing system

JPALS joint precision approach and landing system

KNN метод k-ближайших соседей

LADRC линейный алгоритм ADRC

MPC управление с прогнозирующими моделями

SVM метод опорных векторов

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы системы автономной посадки беспилотного летательного аппарата авианосного базирования»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Диссертационная работа посвящена исследованию задачи автономной посадки БЛА на авианосец. Исследуемый БЛА предназначен для выполнения задач мониторинга морских акваторий, решения задач в интересах МЧС, а также ряда экологических задач.

На эффективность БЛА очень сильно влияет качество выполнения посадки. В отличии от обычной посадки на посадочную полосу, посадка на авианосец должна осуществиться с высокой посадочной скоростью для обеспечения возможности повторной попытки при неудачной посадке. Причем необходимо учитывать негативное влияние возмущений морской среды на управление БЛА. Совокупность особенностей задачи требует применения алгоритмов с повышенной точностью и помехозащищённостью.

Ключевым возмущением в посадке является качка палубы авианосца, вызванная волнением моря. На практике безопасность пилотируемой посадки обеспечивается с помощью оптической системы посадки (ОСП), также часто используется измерение качки, переданное БЛА через радиосвязь от авианосных бортовых датчиков [57;94]. Для выполнения автономной посадки БЛА при радиомолчании можно использовать метод визуальной навигации на основе ОСП [15;16], а другой подход представляет собой прогнозирование качки авианосца на борту БЛА [98;111]. Для осуществления прогноза необходимо построить прогнозирующую модель качки авианосца. Получив прогноз качки, осуществляется ее учет при управлении БЛА в процессе посадки на палубу авианосца. Таким образом, компенсация качки является актуальной задачей для повышения точности посадки БЛА.

Другим фактором, влияющим на посадку БЛА на авианосец, является атмосферное возмущение. Существуют разные атмосферные возмущения, такие как турбулентность, устойчивое возмущение от работы винта корабля и т.д., для каждого определена эмпирическая математическая модель [107]. При интенсивном атмосферном возмущении ошибка управления по координатам

БЛА достигает нескольких метров. Поэтому разработка помехозащищённого алгоритма управление БЛА для посадки на авианосец является очень актуальной задачей. Для преодоления влияния указанных возмущений часто используются помехозащищенные алгоритмы, одним из перспективных вариантов является управление с активным подавлением помех (ADRC). Метод ADRC был предложен Хань Цзинцин, а большой вклад в развитие и распространение метода внес Го Чжицян [61]. Внедрение метода ADRC в систему регулирования является актуальной задачей для повышения помехозащищённости алгоритма посадки БЛА.

Кроме эффективности алгоритма регулирования, успешное управление БЛА в большой степени определяется еще точностью использованной навигационной информации.

В БЛА используют навигационные комплексы (НК) различного состава. Обычно в состав НК входят разнообразные навигационные системы (НС), такие как ИНС, ГНСС, ВНС и т.п. Каждая навигационная система работает по определенному физическому принципу и имеет разные преимущества и недостатки [24;30]. Совместная работа НС позволяет повысить точность определения состояния БЛА. Для повышения точности НК чаще всего используется фильтр Калмана (ФК) [23]. Однако эффективность ФК во многом определяется точностью априорной информации, неточное значение ковариационных матриц и неопределенность модели погрешностей НС приводит к снижению точности и даже расхождению ФК. Для адаптивного построения модели погрешностей был предложен Неусыпиным К.А., Селезневой М.С., Шень Кай и Чжан Лифэй ряд алгоритмов с использованием метода группового учета аргументов (МГУА) [22;33;43;45;95]. Адаптивный ФК на основе подобных алгоритмов является перспективным подходом к решению исследуемой задачи.

При посадке на авианосец БЛА осуществляет интенсивное предпосадочное маневрирование, которое вызывает изменение погрешностей НК, кроме того, сигнал ГНСС на практике подвержен помехам [21], поэтому

разработка адаптивного ФК с самоорганизующимися моделями является актуальной задачей [17].

Решение этого комплекса задач обеспечит повышение точности управления серийными ЛА, особенно высокоманевренными серийными и перспективными ЛА.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование алгоритмов управления БЛА и коррекции его НК в процессе автономной посадки на авианосец.

Реализация цели предусматривает исследование технических характеристик посадки БЛА на авианосец, повышение точности и безопасности автоматической посадки путём прогнозирования и компенсации качки авианосца, улучшения помехозащищённости алгоритма, а также коррекции погрешностей НК с использованием адаптивного фильтра Калмана.

Для достижения этой цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ процедуры пилотируемой посадки ЛА на авианосец, формирование технических этапов работы системы автоматической посадки и структурной схемы системы;

2. Моделирование динамики БЛА, и исследуемых возмущений в посадке;

3. Разработка набора алгоритмов для обнаружения авианосца в изображениях, полученных бортовой камерой БЛА, а также компактного алгоритма распознавания в ночных условиях;

4. Разработка алгоритма коррекции погрешностей НК в составе ИНС, ГНСС и т.д. с повышенной точностью навигационных определений в нештатных ситуациях;

5. Разработка алгоритма наведения БЛА, который компенсирует отклонение БЛА от глиссады, вызванное морским волнением, путем прогнозирования качки;

6. Разработка алгоритма управления БЛА с активным подавлением

возмущений, оказываемых на БЛА в процессе посадки, такие как турбулентность, порыв ветра и другие атмосферные возмущения.

Методы исследования. При решении сформулированных задач использованы методы теории управления, в частности методы адаптивного управления и оценивания, методы построения моделей, а также математического моделирования.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

1. Разработаны алгоритмы обнаружения авианосца: экономный быстродействующий алгоритм за счет меньшего количества обрабатываемых пикселей и объема вычислений;

2. Разработан каскадный АО, включающий адаптивный ФК, наблюдатель расширенного состояния и МГУА. По сравнению с существующими вариантами предложенный алгоритм не чувствителен к неточности начальной ковариационной матрицы, имеет повышенную точность в условиях сильных помех и при отказе ГНСС и легко реализуем на борту БЛА;

3. Разработан адаптивный АО для коррекции погрешности НК, который увеличивает скорость сходимости оценок после восстановления сигнала ГНСС за счет использования адекватной модели МГУА;

4. Разработан алгоритм наведения БЛА с прогнозированием и компенсацией качки, отличающийся от существующих аналогов высокой точностью определения точки посадки и возможностью учитывать физические ограничения БЛА;

5. Разработан алгоритм управления ориентацией БЛА в процессе посадки, который по сравнению с аналогами легко реализуем в спецвычислителе и имеет хорошую помехозащищенность.

Практическая ценность диссертации:

Предложенная схема системы автономной посадки позволяет БЛА выполнить посадку самостоятельно без использования информации от авианосца, при отсутствии связи между авианосцем и БЛА автономная посадка необходима. Разработанный алгоритм наведения даёт возможность уменьшить

отклонение БЛА от заданной глиссады с учетом качки, а разработанный алгоритм управления повышает точность регулирования ориентации БЛА при наличии интенсивных атмосферных возмущений в процессе посадки. С помощью этих алгоритмов обеспечивается безопасность и успех посадки БЛА на авианосец. Разработанный алгоритм адаптивного ФК позволяет с высокой точностью корректировать НК БЛА с использованием измерений ГНСС. Точность определения состояний БЛА играет ключевую роль в управлении процессом посадки. Предложенный адаптивный ФК позволяет частично компенсировать погрешности НК в нештатных ситуациях.

Разработанные алгоритмы и методы используются в научно-исследовательских проектах компании Shanghai Jianda Intelligent Technology Co. Ltd. и в учебном процессе кафедры систем автоматического управления МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Достоверность и обоснованность полученных результатов диссертационной работы подтверждаются результатами математического моделирования, а также согласованностью результатов с известными данными в этой области.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

1. Алгоритм обнаружения авианосца, и алгоритм распознавания ОСП при ночной посадке БЛА на основе цветовой сегментации;

2. Использование наблюдателя расширенного состояния (НРС) и алгоритма построения модели для адаптивного ФК, и с его помощью коррекция погрешности НК БЛА;

3. Алгоритм наведения БЛА с использования прогнозирующей модели качки для посадки на авианосец;

4. Алгоритм управления БЛА с активным подавлением помех для посадки при наличии интенсивного атмосферного возмущения.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ряде конференций: XI и XII всероссийская

конференция молодых ученых и специалистов «Будущее машиностроения России» (Москва, 2019 г. и 2020 г.); II Межвузовской заочной конференции аспирантов, соискателей и молодых ученых (Москва, 2020 г.); XXVII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам (Санкт-Петербург, 2020 г.); XLV и XLVI Академические чтения по космонавтике «Королевские чтения» (Москва, 2021 г. и 2022 г.); 12th Asia Conference on Mechanical and Aerospace Engineering (Нанкин, 2021 г.); XV международный симпозиум «проблемы экоинформатики» (Москва, 2022 г.) и научном семинаре кафедры систем автоматического управления МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, 2023 г.).

Публикация. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, из них 7 статьей в журналах, входящих в перечень ВАК на квартилях К1 и К2, и 2 статьи, индексируемой в базе Scopus.

Структура и объём диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, общих выводов и заключения, списка используемой литературы. Текст диссертационной работы изложен на 145 машинописной странице, содержит 71 рисунку и 9 таблиц. Список литературы содержит 116 источников.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируются научная проблема, излагаются цель и основные задачи исследования, формулируются научная новизна, практическая ценность полученных результатов, основные положения, выносимые на защиту, апробация результатов и публикации, а также приведено краткое содержание диссертационной работы.

В первой главе проведено исследование процедуры пилотируемой работы и структуры существующей системы автоматической посадки, рассмотрены трудности исследуемой задачи.

Сформулирована постановка задачи исследования.

Во второй главе рассмотрена задача наведения и управления БЛА.

Исследована динамика исследуемого БЛА и построена соответствующая математическая модель, а также математическая модель возмущений, которые необходимо учитывать в посадке.

Предложена схема системы наведения и управления, которая обеспечивает точность посадки с учетом качки и атмосферных возмущений.

Для выполнения самостоятельной посадки БЛА без информации от авианосца необходимо прогнозирование качки палубы авианосца. Проанализированы характеристики сигнала качки и по результату анализа построена авторегрессионная модель для прогнозирования. На основе прогнозирующей модели качки предлагается использовать алгоритм управления с прогнозирующими моделями (MPC). Для построения MPC-регулятора сформулированы прогнозирующая модель движения БЛА, целевая функция и ограничения.

Рассмотрен алгоритм управления с активным подавлением помех (ADRC). На основе динамических характеристик модели БЛА построены наблюдатели расширенного состояния для выходных состояний БЛА. Разработан ADRC-регулятор для управления БЛА с повышенной помехозащищенностью.

В третьей главе рассмотрены навигационный комплекс системы автономной посадки и соответствующие алгоритмы.

Для выполнения автономной посадки БЛА предлагается применить методы визуальной навигации. Рассмотрены известные методы визуальной одометрии и на их основе разработан алгоритм обнаружения авианосца, для ночной посадки разработан компактный алгоритм распознавания.

Рассмотрена модель погрешности ИНС и задача коррекция погрешности НК. Предложен адаптивный ФК с использованием наблюдателя расширенного состояния и алгоритма построения модели (АПМ). Приведены разные АПМ, в том числе МГУА, нейросеть и т.д.

В четвёртой главе включает в себя результаты экспериментальных исследований. Проведены моделирования посадки с использованием предложенных алгоритмов наведения и управления на построенной в Главе 2

модели БЛА, а также моделирования коррекции погрешности ИНС с использованием разработанного АФК.

В заключении сформулированы основные полученные результаты, в которые входят следующие: схема системы автономной системы, компактный алгоритм обнаружения авианосца, алгоритмы адаптивного ФК и помехозащищенные алгоритмы наведения и управления БЛА при посадке на авианосец.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ПОСАДКИ БЕСПИЛОТНОГО ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА НА АВИАНОСЕЦ

1.1. Процедуры посадки на авианосец

Авианосец и летающие аппараты авианосного базирования представляют собой самое мощное оружие военно-морских сил, а посадка на авианосец является самым сложным режимом морских самолетов и требует особенного внимания. Чтобы снизить расход ресурса авиатехники и избежать потерь людей, в последнее время в авианосце всё больше применяются военные беспилотные летающие аппараты (БЛА). А автоматическая посадка БЛА на авианосец ещё сложнее, потому что этот процесс очень подвержен авариям. В данный момент в эксплуатацию на борту авианосца введен только американский ударный БЛА X-47B, как показано на Рис. 1.1, однако подробные технические материалы еще не были выпущены [89]. Ввиду этого исследование посадки БЛА проводится на основе развитых подходов посадки пилотирующих морских самолетов.

Рис. 1.1. Автоматическая посадка БЛА X-47B на авианосец Американский морской флот имеет больше всего авианосцев и палубных самолетов, и поэтому их стандартные процедуры воздушно-морской операции обладают исследовательской ценностью [93;76]. Инструкция по летной подготовке американской воздушно-морской авиации описывает три типичных

случая выполнения воздушно-морской операций: случай I (простые метеоусловия, ПМУ), случай II (сложные метеоусловия, СМУ) и случай III, которые отличаются требуемой прямой видимостью и метеоусловиями. При выполнении воздушно-морских операций следует соблюдать соответствующие процедуры в зависимости от условий, например при ночной посадке необходимо соблюдать процедуру случая III [87].

Для трех случаев соответственно установили стандартные процедуры посадки, они были проектированы таким образом, чтобы как можно быстрее и эффективнее посадить большое количество самолетов. Из их можно еще выделить несколько технических этапов. Поскольку ранние системы посадки используют радиотехнику, все этапы обозначаются называнием радиовызовов.

Рис. 1.2. Схема маршрутов приближения к аваиносцу в случае I/II/III На Рис. 1.2 представлена схема маршрутов в разных метеоусловиях. Процесс приближения к авианосцу начинается с того момента, когда самолет входит в зону ответственности авианосца, это круглая зона радиусом в 50 морских миль вокруг авианосца. В случае I приближение начинается с установления радиосвязи между самолетом и командно-диспетчерским пунктом (КДП) на авианосце. После радиозапроса «INBOUND» самолет будет переведен на ближнюю зону ожидания, она находится слева вверху авианосца.

Радиоэ «INBOI

А в случае II/III эта зона находится сзади по курсу следования авианосца (BRC - Base Recovery Course) на дистанции, не превышающей 50 морских миль. Информацию о дальней зоне ожидания получить от КДП после радиозапроса «INBOUND» [54;55].

Рис. 1.3. Схема процедуры посадки на авианосец в случае I Конкретные процедуры посадки в случае I представлены на Рис. 1.3. В зоне ожидания выделяются 4 точки, как показано на Рис. 1.3, вход в зону разрешён только через точку 1, 2, 4. Выход самолета из зоны ожидания осуществляется строго по радиосигналу «CHARLIE» от КДП. Затем самолет должен снизиться по дуге до высоты 800 футов и ускориться до 350 узлов, чтобы выйти на исходную прямую в 3 морских милях за кормой авианосца, как показано на Рис. 1.3. Далее, сохраняя высоту 800 футов самолет двигается по курсу BRC вдоль борта авианосца. После проверки условий можно принимать решение о посадке и передать самолету радиокоманду «KISS OFF». Затем снизив скорость до 250 узлов, самолет может выполнять разворот по круглой схеме полета. А последний этап посадки будем рассматривать потом.

Рис. 1.4. Схема захода на посадку при минимуме метеоусловий (случае III) Как показано на Рис. 1.4, в случае III самолет остается в дальней зоне ожидания, которая находится до 50 морских миль от авианосца, пока не получил определенную радиокоманду от КДП. Затем самолет постепенно наведет в место в 6 морских милях от авианосца, снизив скорость до 150 узлов и высоты до 1200 футов по ряду радиокоманды. В отличие от случая I, в случае III посадка не выполняется по кругу. С помощью курсоглиссадных маяков от системы ILS курс самолета наводится в направление взлетно-посадочной полосы. И на удалении 3/4 морской мили от кормы начинается процесс посадки с помощью офицера и оптической системы посадки (ОСП) [6;54].

Рис. 1.5. Схема захода на посадку в СМУ (случае II) Посадка в случае II является комбинацией посадки в случае I и посадки в случае III. Её процедуры представлены на Рис. 1.5. За пределами в 10 морских миль от авианосца действуют процедуры для случая III, а в переделах 10

морских миль действуют процедуры для ПМУ. Но в отличие от случая I, в случае II нахождение в ближней зоне ожидания не требуется и самолет сразу отправляется на посадку после снижения до определенной высоты. Остальные этапы в случае II выполняется подобным методом как при ПМУ.

«Полет по кругу» (или полет по квадрату) является необходимой частью захода на посадку, в этом процессе самолет двигается по установленному круглому (или прямоугольному) маршруту, из которого можно выделить 4 разворота, пронумерованные от 1 до 4. Первый разворот выполняется по радиокоманде «KISS OFF». На Рис. 1.6 представлены схема посадочного круга. В первом развороте высота не изменяется и скорость самолёта уменьшается до 250 узлов. Завершив второй разворот самолёт спускается до 600 футов. В течение выполнения третьего разворота самолёт должен ускориться до посадочной скорости и держаться на высоте 450 - 500 футов. После четвертого разворота, сохраняя посадочную скорость, самолёт уже должен находиться в заданную область около авианосца на высоте 450 футов и быть готов спуститься по глиссаде [76;55].

Глиссада является заданным маршрутом спуска, согласно результатам экспериментов оптимальный угол наклона глиссады при палубной посадке равен 3,5 ° , как показано на Рис. 1.6. Однако, в отличии от посадки на сухопутный аэродром, в процессе палубной посадки самолёт не выполняет так называемое «выдерживание» (flare), которое обозначает операцию поднять вверх нос самолёта, чтобы вертикальная скорость самолёта уменьшилась, как показано на Рис. 1.7. Такая операция обеспечивает, чтобы самолёт не разбился

Рис. 1.6. Схема посадочного круга и глиссады

о землю, но она сильно уменьшает скорость самолёта и в случае неудачной посадки на авианосец возможно приведёт к том, что самолёт упадает в море. Поэтому было установлено, что в посадке на авианосец самолёт должен приземлиться полным ходом, это является одной из главной опасностью посадки на авианосец.

Рис. 1.7. Схема обычной посадки

Соответственно стандартным процедурам посадки были разработаны многие системы посадки и на их основе развивается так называемая система автоматической посадки на авианосец (ACLS - Automatic Carrier Landing System).

1.2. Структура системы автоматической посадки на авианосец

Исследование системы посадки на авианосец началось с 10-ых годов прошлого века. Первая удачная посадка на палубу произошла в США в 1911 году, когда морские самолеты садились строго по команде офицера подачи сигналов посадки (LSO). Потом в 20-ых годах появились оптические системы посадки (ОСП), такие как MOLS (Mirror Optical Landing System), FLOLS (Fresnel Lens Optical Landing System) [36], как показано на Рис. 1.8. Такие системы обеспечивает удачную посадку путем визуального сообщения летчикам о местоположении самолета относительно глиссады. Тем временем в задачах посадки на авианосец стали применять развитые подходы посадки сухопутных самолетов, например радиомаячные системы инструментального захода летательных аппаратов на посадку, в число которой входят метровая

инструментальная система посадка (ILS) и микроволновая система посадки (MLS). Их антенная система формирует в пространстве линию глиссады, которая помогает самолетам держаться в определенной посадочной зоне [76;6].

Рис. 1.8. Оптическая система посадки FLOLS

Однако, посадка с использованием вышеупомянутых систем также требуют вмешательства человека, эти системы не дают возможность полностью автоматически садить самолет. В 1984 году в США начала служить система AN/SPN-46, которая впервые в истории выполнила посадку ЛА без участия человека. Она может работать в трёх режимах: I, II и III. Режим I дает полное автоматическое управление, но работает только в идеальных условиях, а остальные режимы является резервными при отказе системы или неблагоприятных условиях. Система AN/SPN-46 обычно считается первой системой ACLS [6;36].

Рис. 1.9. Расположение системы ACWLS в авианосце «Нимиц»

С учётом сложных метеоусловий и морской среды, чтобы обеспечить успех и безопасность посадки необходимо совершенствовать ACLS. Инженеры старались интегрировать несколько систем посадки и использовать как можно больше полезной информации среды при посадке. Таким образом была разработана «Всепогодная система автоматической посадки на авианосец» (AWCLS), которая включает в себя несколькие системы: система AN/SPN-46, система FLOLS, система ILS и система CCAS (Carrier controlled approach system). Рис. 1.9 показывает расположение этих систем. AWCLS может работать в четырех режимах в зависимости от условий среды [57;94;96]:

• В режиме I самолеты автоматически садятся на авианосец с помощью системы AN/SPN-46;

• В режиме IA система AN/SPN-46 ведет самолет до 0,75 морских миль от авианосца, затем посадку выполняется вручную по сигналу системы FLOLS;

• В режиме II согласно данным системы ILS летчик ведет самолет до 0,75 морских миль от авианосца и затем садит самолет через систему FLOLS;

• В режиме III самолетом управляет только летчик по данным от систем CCAS и FLOLS.

Начиная с оптической системы посадки, которая всё-ещё требует участия пилота, технология автоматической посадки привлекла большое внимание и получила бурное развитие. Последняя современная система автоматической посадки AWCLS уже прекрасно справляется с всякой ситуацией посадки. Но несмотря на её эффективность, все её подсистемы и датчики установляются на авианосце, а БЛА всего лишь приемник сигнала и команды авианосца. Иначе говоря, современные системы посадки не позволяют БЛА самостоятельно выполнить посадку при отсутствии связи между авианосцем и БЛА. А в данной диссертации рассматриваются алгоритмы системы автономной посадки на авианосец (САПА), которая даёт возможность осуществить автономную посадку в нештатных ситуациях, например при радиомолчании, радиоэлектронной борьбе или отказе авианосного оборудования. САПА является сложной совокупностью нескольких разных подсистем, взаимодействующих друг с другом и с разными датчиками. На Рис. 1.10 показана структурная схема САПА [6;94;96].

Рис. 1.10. Структурная схема системы автономной посадки на авианосец

Как показано на рис 1.10, САПА сохраняет радиолокационную информацию от авианосца и при отключении от авианосца использует сохраненные предыдущие измерения для прогнозирования. Из всех функциональных блоков САПА самыми значительными для выполнения посадки являются навигационный комплекс (НК) и системой наведения и

управления БЛА. НК отвечает за точное оценивание местоположения и ориентации БЛА, от которого зависит успех всех следующих обработок. Для улучшения НК можно разработать новые алгоритмы оценивания, в частности алгоритмы коррекции погрешности НК, или внедрить новую технику в навигационную систему, в том числе и визуальные алгоритмы. А система наведения и управления играет ключевую роль в процессе спуска БЛА по глиссаде. Для обеспечения безопасности БЛА при посадке требуются новые алгоритмы управления с повышенной помехозащищенностью [13;41].

1.3. Состав навигационного комплекса системы посадки

НК САПА построен аналогично навигационной системе ACLS, их единственное отличие в том, что ACLS измеряет положение БЛА, а САПА, наоборот, измеряет положение авианосца. Естественно, для построения НК САПА целесообразно применить некоторые технологии, использованные в системе ACLS, согласно их принципу работы.

Самым распространенным и классическим вариантом навигации в авиации является радиолокационная система (РЛС), например американская радиомаячная система инструментального захода самолётов на посадку (ILS), которая предоставляет опорную глиссаду и курс с использованием двух радиомаяков. В систему входят курсовой и глиссадный радиомаяк, каждый из них передаёт два сигнала с разной частотой (90 Гц и 150 Гц), а разность глубин модуляции между двумя сигналами показывает, насколько БЛА отклоняется от курса или глиссады, заданного радиомаяком [97]. На Рис. 1.11 показана схема действия радиомаяков [106]. Радионавигационная система имеет хорошую точность, но она требует непрерывной и стабильной радиосвязи между самолётом и радиомаяком, в нашем случае авианосцем. Кроме того, радиотехническая система подвержена электромагнитным помехам, поэтому трудно обеспечить безопасность при использовании подобных систем посадки. Поэтому в состав НК САПА не входит радиолокационная система.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чжоу Жуйян, 2024 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Александров А.А., Ноздрачев А.В., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Исследование автономной инерциальной навигационной системы и алгоритма самоорганизации: учебно-методическое пособие МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский ун-т). М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2021. - 34 с.

2. Антонов Д. В. Сравнительный анализ алгоритмов прогноза качки корабля. Навигация и управление движением. Самара: 2020. - С. 32 - 34.

3. Бородай И. К. Краткосрочное прогнозирование процессов качки корабля с учетом ошибок измерений // Труды Крыловского государственного научного центра. 2017. -№2(380). - С. 9 - 16.

4. Будченко Н.С., Долгий Н.А. Сравнительный анализ одноконтурной и каскадной систем автоматического регулирования температуры масла в паромасляной печи // Известия КГТУ 2017. № 46. С. 61-71.

5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2019. 1104 с.

6. Гузеев А.Е., Князев А.С. Современное состояние и перспективы развития систем автоматического захода на посадку на авианосец // Сборник научных статей, посвященный 60-й годовщине полета Ю.А. Гагарина в космос. Краснодар, 2021. С. 76-82.

7. Деменков Н.П. Управление с прогнозированием: учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2020. 66 с.

8. Епифанцев А.В., Кривошеев В.П., Сачко М.А. Исследование каскадных систем управления // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2011. № 2(11). С. 81-94.

9. Жуйян Ч., Неусыпин К.А. Модели атмосферных возмущений в задаче посадки БПЛА на авианосец // Проблемы экоинформатики. Материалы XV Международного симпозиума. Сер. "Научные Международные симпозиумы"

Под редакцией Ф.А. Мкртчяна. 2022. С. 46-50.

10. Жуйян Ч., Неусыпин К.А. Управление БПЛА с помощью активного подавления возмущений для безопасности посадки на авианосец // Автоматизация. Современные технологии. 2023. Т. 77. № 4. С. 155-161.

11. Жуйян Ч., Неусыпин К.А., Селезнева М.С. Прогноз качки при посадке летательного аппарата на авианосец // Будущее Машиностроение России. 2019. С. 826-829.

12. Жуйян Ч., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Пролетарский А.В. Алгоритм прогнозирования качки при посадке самолета на палубу авианосца // XXVII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. Сборник материалов. 2020. С. 69-72.

13. Жуйян Ч., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Рязанова Н.Ю., Чжан С. Алгоритм движения при посадке беспилотного летательного аппарата на автомобиль // XXVII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. Сборник материалов. 2020. С. 7375.

14. Жуйян Ч., Неусыпин К.А., Цзинчжун Ч. Разработка алгоритмического обеспечения обнаружения авианосца с использованием техники машинного зрения для автоматической посадки БПЛА // Автоматизация. Современные технологии. 2022. Т. 76. № 12. С. 545-550.

15. Жуйян Ч., Рязанова Н.Ю. Алгоритм распознавания цветовых сигналов при посадке беспилотного летательного аппарата авианосного базирования // Инженерная физика. 2020. № 1. С. 51-59.

16. Жуйян Ч., Рязанова Н.Ю. Тестирование алгоритма распознавания цветовых сигналов беспилотного летательного аппарата // Будущее Машиностроение России. 2020. С. 124-126.

17. Жуйян Ч., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Разработка нелинейного фильтра Калмана с самоорганизующими моделями // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2023. № 4. С. 1-9.

18. Ивахненко А.Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих

моделей. Киев: Техника, 1985. 223 с.

19. Ковтун С.А., Ткаченко О.И. Применение прогноза колебаний палубы для разработки закона стабилизации оптической системы посадки самолетов корабельного базирования // Труды Крыловского государственного научного центра. 2019. Т. 4, № 390. С. 125-135.

20. Кудрявцева И.А. Анализ эффективности расширенного фильтра Камана, сигма-точечного фильтра Калмана и сигма-точечного фильтра частиц // Научный вестник московского государственного технического университета гражданской авиации. 2016. 224(2). С. 43-51.

21. Куприянов А.О., Масленников А.Л., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Исследование алгоритмов обработки навигационной информации при пропадании сигналов ГЛОНАСС в измерительном комплексе беспилотного летательного аппарата // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. № 6. С. 1-9.

22. Масленников А.Л., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Алгоритмы формирования моделей погрешностей спутниковых навигационных систем и коррекции навигационных комплексов летательных аппаратов // Автоматизация. Современные технологии. 2022. Т. 76. № 3. С. 120-126.

23. Неусыпин К.А. Погрешности инерциальных систем. М.: МВТУ им. Н. Э. Баумана, 1988. 57 с.

24. Неусыпин К.А. Современные системы и методы наведения, навигации и управления летательного аппаратами. М.: Изд-во МГОУ, 2009. 500 с.

25. Неусыпин К.А., Лукьянова Н.В. Алгоритм построения модели для краткосрочного прогноза погрешностей навигационных систем возвращающегося в атмосферу космического летательного аппарата // XLVI Академические чтения по космонавтике. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2022. С. 486-488.

26. Неусыпин К.А., Пролетарский А.В., Цибизова Т.Ю. Системы управления летательными аппаратами и алгоритмы обработки информации. М.: ИИУ МГОУ, 2006. 219 с.

27. Ортиз-Гонзалез А., Кобер В.И., Карнаухов В.Н., Мозеров М.Г. Алгоритм построения трехмерной карты окружающей среды с использованием камеры глубины // Информационные процессы. 2019. Т. 4. № 19. С. 355-365.

28. Пупков К.А., Неусыпин К.А. Вопросы теории и реализации систем управления и навигации. М.: Биоинформ, 1997. 368 с.

29. Ривкин С.С. Определение линейных скоростей и ускорений качки корабля инерциальным методом. Ч. 1. Линейные скорости и ускорения качки корабля. Ленинград: ЦНИИ «Румб», 1980. 114 с.

30. Рэндал УБ., Тимоти УМ. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2015. - 312 с.

31. Рязанова Н.Ю., Жуйян Ч. Алгоритм распознавания сигналов измерительного комплекса беспилотного летательного аппарата // Автоматизация. Современные технологии. 2020. Т. 74. № 12. С. 543-548.

32. Сажин Ю. В., Катынь А. В., Сарайкин Ю. В. Анализ временных рядов и прогнозирование. - Саранск: Изд-во Мордов. Ун-та, 2013. - 192с.

33. Селезнева М.С. Селективный измерительный комплекс для летательного аппарата // Наука сегодня: проблемы и пути решения. Материалы международной научно-практической конференции в 2 частях. 2016. №6. С.66-67.

34. Терехов М.А. Обзор современных методов визуальной одометрии // Компьютерные инструменты в образовании. 2019. № 3. С. 5-14.

35. Филимонов В.А., Тисленко В.И., Лебедев В.Ю., Шаврин В.В., Кравец А.П. Кубатурный фильтр Камана в задаче автономной навигации космического аппарата // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2019. 6(1). С. 17-23.

36. Хатунцева О.Н. О стохастических свойствах динамического хаоса в системах автономных дифференциальных уравнений, типа системы Лоренца // Труды МАИ. 2020. № 112. С. 1. DOI: 10.34759/Ы-2020-112-1

37. Ху Ц., Селезнева М.С., Пролетарский А.В., Неусыпин К.А. Формирование алгоритмов коррекции навигационного комплекса малого беспилотного

летательного аппарата // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2020. № 3. С. 1-8.

38. Чепурных И.В. Динамика полёта самолётов. Комсомольск-на-Амуре: ФГБОУ ВПО «КнАГТУ», 2014. 112 с.

39. Чжан Л. Исследование точности оценивания погрешностей инерциальных навигационных систем при вертикальном перемещении летательного аппарата // Автоматизация. Современные технологии. 2018. Т. 72, № 11. С. 517-522.

40. Чжоу Ж., Неусыпин К.А. Обнаружения авианосца с помощью машинного зрения для автономной посадки беспилотного летательного аппарата авианосного базирования // XLVI Академические чтения по космонавтике. Сборник тезисов, посвященные памяти академика С.П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых-пионеров освоения космического пространства. В 4-х томах. Москва, 2022. С. 528-531.

41. Чжоу Ж., Рязанова Н.Ю., Синькэ Ч. Алгоритм посадки беспилотного космического летательного аппарата // ХЦУ Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых - пионеров освоения космического пространства. сборник тезисов : в 4 т.. Москва, 2021. С. 374-376.

42. Шахтарин Б.И., Неусыпин К.А., Селезнева М.С., Лифэй Ч. Алгоритм оценивания навигационного комплекса летательного аппарата авианосного базирования // Автоматизация. Современные технологии. 2020. Т. 74. № 4. С. 176-180.

43. Шэнь К., Лифэй Ч., Селезнева М.С., Неусыпин К.А. Модификация федеративного фильтра Калмана в схеме коррекции навигационных систем летательных аппаратов авианосного базирования // Автоматизация. Современные технологии. 2019. Т. 73. № 4. С. 177-180.

44. Шэнь К., Шахтарин Б.И., Неусыпин К.А., Нгуен Д.Т. Алгоритмические методы коррекции навигационной информации с использованием спутниковой радионавигационной системы в условиях аномальных измерений // Радиотехника и электроника. 2019 Т. 64. № 1. С. 31-37.

45. Шэнь Кай. Разработка методов оценивания и прогнозирования навигационных систем летательных аппаратов // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 7 . С. 13-18.

46. Al Rashid Agha R.A., Sefer M.N., Fattah P. A comprehensive study on sign languages recognition systems using (SVM, KNN, CNN and ANN) // Proceedings of the First International Conference on Data Science, E-learning and Information Systems. 2018. № 28. P. 1-6.

47. Alaimo, A., Artale, V., Milazzo, C., Ricciardello, A. Comparison between Euler and quaternion parametrization in UAV dynamics // AIP Conference Proceedings. 2013. Vol. 1558, No. 1. P. 1228-1231.

48. Anon. Military Specifications - Flying Qualities of Piloted Airplanes. MIL - F - 8785C. Department of Defense, USA. Notice 2, 1996.

49. Aqel M.O.A., Marhaban M.H., Saripan M.I., Ismail N.B. Review of visual odometry: types, approaches, challenges, and applications // SpringerPlus. 2016. 5(1): 1897. DOI: 10.1186/s40064-016-3573-7

50. Brown E.P. Joint Precision Approach and Landing System: WHY JPALS? // Proceedings of the 24th International Technical Meetings of the Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS 2011). 2011. P. 508-512.

51. Cobb S., Cohen C., Parkinson B. Kinematic GPS landing system architecture and flight test results // Proceedings of IEEE National Telesystems Conference -NTC'94. 1994. P. 101. DOI: 10.1109/NTC.1994.316683.

52. David G.L. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. 2004. Vol. 60. P. 91-110.

53. David J.M., Robert J.W. Background information and user guide for MIL-F-8785C, Military specification flying qualities of piloted airplane. 1981. P. 189 - 193.

54. DCS Documentation. Recovery Operations [электронный ресурс] URL: https://dcs-docs.lordvesel.win/en/sc/04.recovery/ (дата обращения: 15.05.2023).

55. DCS World Wiki. Carrier Air Operations [электронный ресурс] URL: https://wiki.hoggitworld.com/view/Carrier_Air_Operations (дата обращения: 15.05.2023).

56. Di K., Wan W., Zhao H., Liu Z., Wang R., Zhang F. Progress and Applications of Visual SLAM // Acta Geodetica et Cartographica Sinica. 2018. 47(6). P. 770-779.

57. Edwin F.S., U.S. Navy. The All-Weather Carrier Landing System // United States Naval Institute Proceedings. 1965. Vol. 91/7/749.

58. Feng Q., Pei H. The application of cascade PID control in UAV attitude control // Microcomputer Information. 2009. 25(22). P. 9-10,45.

59. Ferrier, Bernard. Fire scout UAV launch and recovery system performance improvement // AUVSI Unmanned Systems. 2014. P. 1106-1128.

60. Figat J., Kornuta T., Kasprzak W. Performance Evaluation of Binary Descriptors of Local Features. 2014. Vol. 8671. P. 187-194.

61. Gao Z. On the centrality of disturbance rejection in automatic control // ISA Transactions. 2014. 53(4). P. 850-857.

62. Gasior P., Bondyra A., Gardecki S., Kasinski A. Cascade control algorithms of position and attitude for multirotor UAV // 2017 22nd International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). 2017. pp. 47-52.

63. Gong J., Jiang Y., Xiong G., Guan C., Tao G., Chen H. The Recognition and Tracking of Traffic Lights Based on Color Segmentation and CAMSHIFT for Intelligent Vehicles // IEEE Intelligent Vehicles Symposium. 2010. P. 431-435.

64. Guang X., Gao Y, Leung H., Liu P., Li G. An Autonomous Vehicle Navigation System Based on Inertial and Visual Sensors // SENSORS. 2018. 18(9). 2952.

65. Guo X., Bodson M. Equivalence between adaptive feedforward cancellation and disturbance rejection using the internal model principle // International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2010. 24(3). P.211-218.

66. Guzel M.S. Autonomous Vehicle Navigation Using Vision and Mapless Strategies: A Survey // Advances in Mechanical Engineering. 2013. 5.

67. Han J. From PID to Active Disturbance Rejection Control // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 56(3). P. 900-906.

68. He M., Zhu C., Huang Q., Ren B., Liu J. A review of monocular visual odometry // Visual Computer. 2020. 36(5). P. 1053-1065.

69. Holland, G. J., Webster, P. J. and others. The Aerosonde robotic aircraft: A new

paradigm for environmental observations // Bulletin of the American meteorological society. 2001. 82(5). P. 889-902.

70. Hou X., Zhang L. Saliency detection: A spectral residual approach // CVPR, IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition. 2007. C. 1-8.

71. Ioannou P., Tsakalis K. A robust direct adaptive controller // IEEE Transactions on Automatic Control. 1986. 27(3). P. 1161-1168.

72. James B.R., David Q.M., Moritz M.D. Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design. Santa Barbara: NobHill Publishing, 2017. 821 p.

73. Jiang H., Shi C., Li T., Dong Y., Li Y., Jing G. Low-cost GPS/INS integration with accurate measurement modeling using an extended state observer // GPS solutions. 2021. 25, 17. DOI: 10.1007/s10291-020-01053-3

74. Jiang Y., Sun C., Wang K. Ship-board UAV net recovery adaptive guidance technology // Flight Dynamics. 2015. 33(1). P. 43-47.

75. Jin B., Guo J., He D., Guo W. Adaptive Kalman filtering based on optimal autoregressive predictive model // GPS solutions. 2017. 21(2). P. 307-317.

76. Johnson G., Peterson B., Taylor J., McCarthy C. Test results of F/A-18 auotland trials for aircraft carrier operations // IEEE AEROSPACE CONFERENCE PROCEEDINGS. 2001. P. 1283-1291.

77. Johnson G., Waid J., Primm M., Aggerwal R. Ship attitude accuracy trade study for aircraft approach and landing operations // IEEE-ION Position Location and Navigation Symposium. 2012. P. 783-790.

78. Koo S., Kim S., Suk J., Kim Y, Shin J. Improvement of Shipboard Landing Performance of Fixed-wing UAV Using Model Predictive Control // International Jourbal of Control, Automation and Systems. 2018. Vol. 16. P. 2697-2708.

79. Liang L., Xiao J., Deng Y Research and Development Trend of Carrier Landing Technology of UAV // Journal of Xi'an Aeronautical Univeristy. 2020. 38(5). P. 23-28.

80. Lindeberg T. Feature Detection with Automatic Scale Selection // International Journal of Computer Vision. 1998. Vol. 30. P. 79-116.

81. Lopez A.R. GPS Landing System Reference Antenna // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 52(1). P. 104-113.

82. Lu B., Gao S., Wang L. Research on the Total Energy Control System of Composite VTOL UAV Based on Px4 // Dynamical Systems and Control. 2020. 9(2). P. 99-108.

83. Ma K., Chen H., Hao T., He W. Research on American Ship-borne UAV System // Ship Engineering. 2020. 42(5). P. 1-4, 20.

84. Martorellan P., Kelly C. Precision Flight Path Control in Carrier Landing Approach - A Case for Integrated Control System Design, AIAA-81-1710.

85. McKenzie R.A., Irani R.A. Motion compensation for maritime cranes during time-varying operations at the pendulum's natural frequency // Mechanism and machine theory. 2022. 168(2): 104573. DOI: 10.1016/j.mechmachtheory.2021.104573

86. Meng C., He B., Lin H., Wu L. Research on UAV Point Landing Based on Visual Navigation // IEEE CSAA Guidance, navigation and control conference (CGNCC). 2018. pp. 1-6.

87. Naval Air Systems Command. CVN flight/hangar deck NATOPS manual. United States Department of the Navy. 2008. p. 29.

88. Neusypin K.A., Kupriyanov A., Maslennikov A.L., Selezneva M.S. Investigation into the nonlinear Kalman filter to correct the INS/GNSS integrated navigation system // GPS Solutions. 2023. 27, 91. DOI: 10.1007/s10291-023-01433-5

89. NNS131110-02. X-47B Operates Aboard Theodore Roosevelt [Электронный ресурс] // USS Theodore Roosevelt Public Affairs. 2013. 10 ноября. URL: https://web.archive.org/web/20131115005319/http://www.navy.mil/submit/display.as p?story_id=77580 (дата обращения: 15.05.2023).

90. Nobuyuki O. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Trans. Sys., Man., Cyber. 1979. 9(1). P. 62-66.

91. Noth A., Bouabdallah S., Siegwart R. Dynamic modeling of fixed-wing UAVs // Swiss Federal institute of technology, 2006. 12 p.

92. Paul D. Groves. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated

Navigation Systems. Artech. 2013. 521 p.

93. Qian G., Gu H. Development of US Carrier Aircraft Landing Datalink and its Inspiration // Telecommunication Engineering. 2016. 56(5). P. 591-6.

94. Schust A.P., Young P.N., Simpson W.R. Automati Carrier Landing System (ACLS) Category 3 Certification Manual // Naval Air Test Center. 1982. P. 5-1 - 5-7.

95. Selezneva M.S., Neusypin K.A. Development of a measurement complex with intelligent component // Measurement Techniques. Vol. 59. №9. 2016. pp. 916-922.

96. Senkbeil R.F., Whitaker D.A. Avation Electronics Technician 1 (organizational) // Naval Education and Training Program Management Support Activity (U.S.). 1993. P. 189-196.

97. Shi L., Wang Y., Wu D., Zhao X. A study of instrument landing system on decimeter-wave // Proceedings of SPIE. 2007. 67953N. DOI: 10.1117/12.774867

98. Sidar, M., Doolin, B. On the feasibility of real-time prediction of aircraft carrier motion at sea // IEEE Transactions on automatic control. 28(3). P. 350-356.

99. Steinberg M. Development and Simulation of an F/A-18 fuzzy logic automatic carrier landing system // IEEE International Conference on Fuzzy Systems. 2002. 2(2). P. 797-802.

100. Steinberg M., Page A.B. A comparison of Neural, Fuzzy, Evolutionary, and Adaptive Approaches for carrier landing // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. 2001-4085.

101. Sun Y., Tian H. Overview of visual inertial SLAM // Application Research of Computer. 2019. 36(12). P. 3530-3533, 3552.

102. Urnes R.K., Hess J.M., Moomaw R.F., et al. H-Dot Automatic Carrier Landing System for Approach Control in Turbulence // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2012. 4(2). P. 177-183.

103. Wang X., Zeng Q., Xiong Z., Liu J. Development and research analysis on vision-based navigation technologies // Information and Control. 2010. 39(5). P. 607613.

104. Wasson J.P., Moresve J. Automatic decking of UAV helicopters on a ship // Navigation. 2009. 57(228). P. 19-44.

105. Wiese D.P. Adaptive Control of a Generic Hypersonic Vehicle // AIAA Guidance, Navigation, and Control. 2013-4514. DOI: 10.2514/6.2013-4514

106. Wikipedia. Instrument landing system [электронный ресурс] URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Instrument_landing_system (дата обращения: 15.05.2023).

107. Yang Y., Zheng F., Wang X., Shi W., Xu J. Equivalent models and landing control criterion of carrier based aircraft. Beijing: National defense industry press, 2013. 138 p.

108. Yin H. T., Wang X. M., Li W. C., Xie R. Study of disturbances model on carrier-based aircraft landing process // Applied Mechanics and Materials. 2013. Vol. 321. P. 824-828.

109. Yu Y., Wang H., Shao X., Huang Y. The attitude control of UAV in carrier landing based on ADRC / IEEE Chinese guidance, navigation and control conference (CGNCC), 2016. P. 832 - 837.

110. Zhang G., Hsu L. Intelligent GNSS/INS integrated navigation system for a commercial UAV flight control system // Aerospace Science and Technology. 2018. Vol. 80. P. 368-380.

111. Zhang Y., Zhou X. Study on the Longitudinal Deck Motion Compensation Technique // Electronics Optics & Control. 2012. 19(4). P. 18-22.

112. Zhang Z., Cao Y., Ding M. Vision-based guidance for fixed-wing unmanned aerial vehicle autonomous carrier landing. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering. 2019. 233(8). P. 2894-2913.

113. Zhiqiang G. Scaling and bandwidth-parameterization based controller tuning / Proceedings of the 2003 American control conference, 2003. С. 4989 - 4996.

114. Zhou R, Neusypin KA. ADRC-Based UAV Control Scheme for Automatic Carrier Landing // Engineering Proceedings. 2023. Vol. 33, no. 1: 66. DOI: 10.3390/engproc2023033066

115. Zhou R., Neusypin K.A. Model predictive control for automatic carrier considering ship motion // J. Phys.: Conf. Ser. 2235 012005. DOI: 10.1088/1742-

6596/2235/1/012005

116. Zu E., Dong X., Chen Y. Research on Deck Motion Compensation for Automatic Carrier Landing // Electronics Optics & Control. 2009. Vol. 16(12). P. 8588.