Просмотр сведений о научной статье


Обложка номера

№4 2025

Заголовок

Применение преобразования Фурье в обработке межспутниковых измерений

Авторы

1А.Е. Шмидт, 2Т.Г. Орешенко

Организации

1АО «Информационные спутниковые системы» имени академика М. Ф. Решетнёва»
г. Железногорск, Красноярский край, Российская Федерация
2Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнёва
г. Красноярск, Российская Федерация

Аннотация

Статья посвящена разработке метода фильтрации шумов в межспутниковых измерениях на основе преобразования Фурье и адаптивной обработки цветового шума. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности спутниковых навигационных систем в условиях роста помех и сложности операционной среды. Основная цель – снижение случайных и систематических погрешностей в невязках измерений, возникающих из-за различий между расчётными и фактическими значениями задержек сигналов между спутниками. Предложенный метод сочетает спектральный анализ с использованием преобразования Фурье для декомпозиции сигнала на частотные компоненты и адаптивные алгоритмы, учитывающие специфику спектральной плотности цветового шума. Это позволяет эффективно выделить низкочастотный полезный сигнал, подавить высокочастотные шумы и минимизировать искажения. Результаты демонстрируют снижение уровня шумов на 0.5 м при сохранении структурной целостности данных, что подтверждается анализом амплитудных и фазовых спектров, а также коррелограмм. Метод показал эффективность в условиях доминирования розового шума, связанного с долговременными трендами и аппаратурными задержками. Применение разработки способствует повышению точности оценок задержек в задачах геодезии, авиационной навигации и мониторинга. Перспективы работы связаны с интеграцией алгоритмов машинного обучения для динамической настройки параметров фильтрации в реальном времени и оптимизацией вычислительных ресурсов.

Ключевые слова

преобразование Фурье, цветовой шум, фильтр нижних частот, межспутниковые измерения, невязка, спутниковая навигация, спектральный анализ, адаптивная фильтрация, точность позиционирования, шумоподавление

Список литературы

[1] Иванов В. А., Медведев В. С., Чемоданов Б. К., Ющенко А. С. Математические основы автоматического регулирования: в 2 т. Т. II. М.: Высшая школа, 2009. 94 с.

[2] Оппенгейм А. В., Шафер Р. В. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2012. 856 с.

[3] Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 2018. 584 с.

[4] Ганжа В. С., Марарескул Т. А., Муратов Д. С. Калибровка бортовой аппаратуры измерения псевдодальности между космическими аппаратами для повышения точности определения расхождения их шкал времени // Известия высших учебных заведений / Машиностроение. 2021. № 12. С. 100–106.

[5] Istepanian R. S. H., Whidborne J. F. Digital Signal Processing for Measurement Systems: Theory and Applications. London: Springer, 2016. 309 p.

[6] Wu H., Li K., Shi W. et al. A wavelet-based hybrid approach to remove the flicker noise and the white noise from GPS coordinate time series // GPS Solutions. 2015, vol. 19, pp. 511–523.

[7] Stoica P., Moses R. L. Spectral Analysis of Signals. 2nd ed. Pearson Prentice Hall, 2016. 452 p.

[8] European Space Agency. Galileo Open Service Signal in Space Interface Control Document [Электронный ресурс]. URL: www.gsc-europa.eu (дата обращения: 10.10.2024).

[9] Лотонов М. А., Донченко С. И., Федотов В. Н. Оценка погрешности определения псевдодальности в спутниковой радиолокации // Измерительная техника. 2010. № 3. С. 34–36.

[10] Kay S. M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. New Jersey: Prentice Hall, 2017. 595 p.



Цитирование данной статьи

Шмидт А.Е., Орешенко Т.Г. Применение преобразования Фурье в обработке межспутниковых измерений // Космические аппараты и технологии. 2025. Т. 9. № 4. С. 260-268. doi: 10.26732/j.st.2025.4.07


Лицензия Creative Commons
Данная статья лицензирована по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.