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Gestion de projet| Réf : TE725 v1
Auteur(s) : Anne-Christine ESCHER
Date de publication : 10 févr. 2009
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Sécurité dans les réseaux sans fil - Norme IEEE 802.11Cet article fait partie de l’offre
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L'objectif de ce paragraphe est de montrer un exemple de la façon dont les informations GPS et IRS sont utilisées dans le cadre d'un couplage serré. Rappelons que dans ce type d'architecture le filtre d'intégration fournit à l'utilisateur une estimation des erreurs inertielles (position, vitesse, attitude et sources d'erreur affectant les capteurs) en observant les mesures de pseudo-distance de code fournies par le récepteur GPS. Le filtre d'intégration qui sera développé ici est un filtre de Kalman.
4.1 Description par modélisation d'état
La description du problème par modélisation d'état est donnée par les deux équations – dynamique et d'observation – non linéaires à temps continu ci-après :
où :
le vecteur x(t) consiste en la position, la vitesse, l'attitude et les mesures des capteurs telles qu'elles seraient fournies par une plateforme IRS idéale ;
le vecteur y(t) est la mesure de la source « aidante » : ici, la mesure de pseudo-distance de code notée PR dans l'équation (53) ;
les vecteurs w(t) et v(t) sont des bruits blancs centrés gaussiens.
Dans ce cas, d'après l'équation (53), v(t) représente le processus gaussien centré qui engloberait l'ensemble des erreurs de mesures résiduelles et que nous avons notées bi.
Soit xn le vecteur nominal autour duquel l'équation dynamique sera linéarisée. Il s'agit de la sortie de la plateforme IRS (ie. position, vitesse, attitude calculées par la plateforme et mesures des senseurs) :
...
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